[发明专利]一种波长调制激光气体吸收光谱的参数提取方法与系统

权利要求书

1.一种波长调制激光气体吸收光谱的参数提取方法与系统，其特征在于，系统由波长记录模块与在线谐波分析模块组成，其中波长记录模块由信号发生模块，激光器，干涉仪，光纤分束模块，光纤，信号采集模块组成，用来调制激光器发出的激光波长调制激光并确定发光的波长-强度关系；再结合若干组气体光谱吸收率数据仿真得到调制吸收的激光信号，提取其每组归一化的高次谐波峰值点和对应的气体温度、浓度与压强信息形成数据集，训练以高次谐波峰值点为输入且以气体浓度、温度与压强为输出的神经网络模型，并根据训练函数误差确定网络模型参数；神经网络模型参数确定后，将神经网络模型结构与参数移植到基于FPGA实现的在线谐波分析模块中，由在线谐波分析模块提取由实际待测气体吸收后的激光信号的高次谐波峰值点，输入神经网络模型，在线计算得到气体参数并输出。

2.按照权利要求1所述的一种波长调制激光气体吸收光谱的参数提取方法与系统，其特征在于，所述的波长记录模块由信号发生模块，激光器，干涉仪，光纤分束模块，光纤，信号采集模块与调制光谱波长记录模块组成用来确定调制激光器发出波长调制激光并确定发出的激光的波长-强度关系，结合若干组气体光谱吸收率数据仿真得到调制吸收的激光信号，提取其每组归一化的高次谐波峰值点和对应的气体温度、浓度与压强信息形成数据集，训练以高次谐波峰值点为输入且以气体浓度、温度与压强为输出的神经网络模型并根据训练函数误差确定网络模型参数；其具体实现方法为：

波长调制激光信号由101信号发生器产生正弦信号，102激光控制器模块控制103分布式反馈激光器产生波长调制的激光信号，被调制的激光经过104分束光纤，一束经过108光纤直接接入109光电探测器由112高速数据采集模块记录为参考的未经吸收的调制激光信号V_ref，一束激光经过110干涉仪后接入111光电探测器由112信号采集模块记录实时的波长信息v；

取一组待求解范围内的温度、浓度、压强组合(T，P，C)，根据HITRAN数据库计算其在记录的波长v的条件下的吸收率α，利用测得的激光调制信号V_ref，根据(1)式仿真计算经过一定温度、浓度与压强的待测气体吸收后的信号V：

V＝V_ref·α (1)

设计提取V₀的高次谐波分量的矩阵：

其中，N＝2πf_s/ω，f_s为调制信号的采样频率，ω为激光调制信号的调制基频，M为记录的信号采样长度，n为信号的谐波阶数；计算该信号的n阶谐波分量集合为：

其中，f⁽ⁿ⁾表示该组数据的第n阶谐波分量，对F进行归一化操作得到

进而提取F′每一列的极大值作为本组数据输入神经网络的矩阵F_peak；

同时在待求解的温度压力浓度范围内按照设定的密度取样后依次按照上述步骤得到若干组矩阵F_peak作为神经网络模型的输出，可形成一个神经网络的训练集；

根据问题的复杂性初始化神经网络，设定网络的深度L，选取四层神经网络，即L＝3，m_l为其中第l层的节点数目(l＝0，1，2，3)，m₀是输入层的节点数目，m₁是第一个隐含层的节点数目，m₂是第二个隐含层的节点数目，m₃输出层的节点数目；随机分配每一层的权值W_l和偏置β_l，其中:

选择神经网络隐含层的激励函数φ，对于常用的Tan-Sigmoid函数，具有式(8)的形式，则对于上述的输入样本，神经网络隐含层每个节点H_l的输出如式(9)：

其中，当l＝1为输入层到第一隐含层的关系，有H₀＝F_peak；

输出层每个节点的输出Y_p(b)为：

误差E(b)可以根据下式计算：

其中，为每个输出节点上的期望输出，即得到的温度浓度压力等气体参数信息。如果实际误差不满足设定的误差下限，则根据下式更新权值矩阵W_l：

w_l(a，b)＝w_l(a，b)+η·H′_l(b)·H_l-1(b) (11)

其中，H′_l(b)表示H_l(b)的导数，η表示神经网络的学习率。直到相邻两次计算误差小于神经网络的预设误差参数时，停止训练，保存神经网络结构与参数。

3.按照权利要求1所述的一种波长调制激光气体吸收光谱的参数提取方法与系统，其特征在于，在神经网络模型结构与参数确定后，将神经网络模型结构与参数移植到基于FPGA实现的在线谐波分析模块中，由在线谐波分析模块提取由实际待测气体吸收后的激光信号的高次谐波峰值点，输入神经网络模型，在线计算得到气体参数并输出；基于FPGA实现的在线谐波分析模块包括数据采集模块，高次谐波参考信号生成模块，正交解调模块，峰值提取模块以及神经网络计算模块。数据采集模块用于将光电探测器探测到的光强信号数字化为V_test，并通过高次谐波参考信号生成模块生成同步参考信号，进而由正交解调模块解算高次谐波，输入峰值提取模块，得到峰值点数据F_peak；

神经网络计算模块包括参数存储模块、定点数乘加器、激活函数模块；参数存储模块用于存储训练好的神经网络的神经元权重w和偏置β_l；定点数乘加器进行单条神经元的计算过程所需的乘加计算过程；激活函数模块使用查找表法实现激活函数。