[发明专利]基于自适应差分吸收光谱技术的气体浓度线性测量方法

权利要求书

1.一种基于自适应差分吸收光谱技术的气体浓度线性测量方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤1：采集和处理待测气体数据，获得待测气体的差分吸收光谱P_m(λ)；

步骤2：设置自适应滑动窗，根据设置的自适应滑动窗自动选取测量波段并根据所述步骤1中的差分吸收光谱P_m(λ)计算不同测量波段下的估计系数k；

步骤3：自适应动态筛选最优估计系数k_best，具体步骤为：

步骤31：根据自适应滑动窗窗口长度对所述步骤2中不同测量波段下的估计系数k进行分组，针对具有相同窗口长度的估计系数k按初步筛选方法进行初步筛选，获得各个组别的最佳估计系数数据集D；

步骤32：针对所述步骤31获得的各个组别的最佳估计系数数据集D按照二次筛选方法进行二次筛选，所述二次筛选方法在控制非线性效应引起的测量误差的基础上，降低最优估计系数k_best对非线性效应的敏感性，并选择最宽的测量波段宽度Δλ；将所述数据集D中的数据按数量w和数量增量Δw拆分为i组数据子集，建立筛选最佳估计系数的目标函数G(k_i0)为：

式中：k_i0为第i组数据子集的最佳估计系数；k_c为数据集D中第c个数据；c为数据集D中数据的序号；n为i的取值数；D_E-S为数据集D的维度；

令所述目标函数G(k_i0)对k_i0的偏导数为零，获得k_i0，将所述k_i0回代至目标函数G(k_i0)获取每个数据子集的目标函数值，建立最优估计系数筛选函数G_best为：

G_best＝min(G(K_i0))

根据所述G_best反推最佳估计系数，获得当前测量气体的最优估计系数k_best；

步骤4：根据所述步骤3获得的最优估计系数k_best，反演待测气体最优测量浓度值，获得相对测量误差；

所述步骤31中的初步筛选方法为：

|k_j-k_max|≤r

式中：r为以标准偏差为基准的筛选半径；SD为样本的标准差；num为组别样本数量；α为标准差倍数，α的值根据设定的置信区间确定；k_max为相同自适应滑动窗窗口宽度划分的不同测量波段下的估计系数k的最大值；k_j为当前组别中在筛选半径内的估计系数，j为估计系数k的取值数；

所述步骤2设置自适应滑动窗具体为自适应滑动窗窗口长度设定方法为：

式中：N_p为第p组滑动窗的窗口长度；λ_R-L为起始滑动窗的窗口长度；ΔN为相邻组分滑动窗窗口长度增量；λ_E-S为待测气体的特征吸收波段；Δλ_min为待测气体的有效测量最小波段宽度；

所述步骤2中根据自适应滑动窗自动选取测量波段并根据所述步骤1中的差分吸收光谱P_m(λ)计算不同测量波段下的估计系数k具体为：在所述第p组滑动窗的窗口长度N_p下，按照移动步距S对整段特征吸收波段进行划分，设定滑动窗左边界λ_L和右边界λ_R，获得固定长度窗口滑动方法：

λ_L＝λ₀+qS

λ_R＝λ₀+qS+N_p

式中：λ₀为滑动窗起始左边界波长；q为自适应滑动窗的滑动步数；

根据所述自适应滑动窗窗口长度设定方法和固定长度窗口滑动方法自适应划分测量波段，选定标准气体浓度值，获取所述标准气体浓度值下的标准气体的吸收光谱，将所述标准气体的吸收光谱作为参考光谱，利用多波长最小二乘拟合法建立待测气体与标准气体的吸收光谱之间的关系F(k)：

式中：P_m(λ)为波长为λ浓度为C_m的待测气体的差分吸收光谱；P_s(λ)为波长为λ浓度为C₀的标准气体的差分吸收光谱；

根据获得不同测量波段下的估计系数k为：

所述步骤1中采集和处理待测气体数据具体为：

步骤11：搭建光学实验装置，采集多组待测气体的数据，获得多组待测气体的紫外特征吸收光谱数据；

步骤12：对所述步骤11获得的多组待测气体的紫外特征吸收光谱数据进行小波去噪处理，获得滤除噪声后的特征吸收光谱数据I(λ)；

步骤13：对所述步骤12获得的滤除噪声后的特征吸收光谱数据I(λ)进行多项式拟合，获得慢变吸收部分S(λ)，所述特征吸收光谱数据I(λ)滤除慢变吸收部分S(λ)后得到快变吸收部分，将所述快变吸收部分作为差分吸收光谱P_m(λ)。