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用于TDLAS二氧化碳气体检测的神经网络滤波方法
1
作者
赵玉莹
王乐
+4 位作者
黄天鹤
宋煜枭
毕文昊
李文轩
姜琛昱
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1514-1520,共7页
二氧化碳(CO_(2))气体检测在环境监测、农业生产及微生物检测等多个领域均具有重要的研究意义。基于波长调制的可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS/WMS)以其高灵敏度、低成本、无创和实时监测等显著优点,已经成为精密气体检测的重要手...
二氧化碳(CO_(2))气体检测在环境监测、农业生产及微生物检测等多个领域均具有重要的研究意义。基于波长调制的可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS/WMS)以其高灵敏度、低成本、无创和实时监测等显著优点,已经成为精密气体检测的重要手段。然而,在实际测量过程中检测系统易受到各种环境噪声的干扰,导致气体检测精度和稳定性受到很大的影响。常用的传统时-频域滤波方法无法有效地滤除掉和吸收信号耦合在一起的低频信号噪声,从而干扰后续气体浓度检测。深度学习算法以其强大的特征映射能力,可以将信号投射到一个新的特征空间中去,学习光谱信号背景结构的分布,从而摆脱时-频域滤波算法的限制。因此,提出一种基于TDLAS气体检测的神经网络滤波算法(TGDF),以减少气体检测系统中全频段噪声的影响,提高气体检测精度。TGDF以全连接神经网络为基础架构,添加采样块结构,在特征域上去除噪声,此外,引入奇异值分解进一步调整谐波信号,增强信噪比。在实验条件下模拟大量不同浓度的CO_(2)吸收光谱进行训练、测试和调整模型,并在实验数据集上测试模型性能。在仿真实验中,TGDF滤波光谱平均信噪比从7.34 dB增加到22.41 dB,增加了3.05倍,并在频率域保持最低的噪音残差。在真实实验中,二次谐波最大振幅与预设CO_(2)气体浓度之间存在良好的线性关系(R^(2)=0.998),五组CO_(2)检测的平均绝对误差(MAE)分别为0.27%,0.20%,0.23%,0.28%,0.32%。与EMD、SG、小波变换和MLP神经网络等常用滤波算法相比,TGDF在两个数据集中都表现出最佳的滤波性能。结果充分证明了TGDF可以有效地降低气体检测谐波信号中的各频段系统噪声,提高了TDLAS检测CO_(2)浓度的准确率和稳定性,为CO_(2)和其他微量气体进行高灵敏度测量提供一种可行性技术手段。
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关键词
可调谐半导体激光吸收光谱
二氧化碳气体检测
滤波算法
神经网络滤波算法
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职称材料
题名
用于TDLAS二氧化碳气体检测的神经网络滤波方法
1
作者
赵玉莹
王乐
黄天鹤
宋煜枭
毕文昊
李文轩
姜琛昱
机构
山东中医药大学医学信息工程学院
山东中医药大学体育教学部
济南国科医工科技发展有限公司
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第6期1514-1520,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC2406204)
山东省重点研发计划项目(2023CXPT041,2024CXPT054)
+1 种基金
泰山产业领军人才工程项目(tscx202306125)
济南市泉城5150人才工程项目资助。
文摘
二氧化碳(CO_(2))气体检测在环境监测、农业生产及微生物检测等多个领域均具有重要的研究意义。基于波长调制的可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS/WMS)以其高灵敏度、低成本、无创和实时监测等显著优点,已经成为精密气体检测的重要手段。然而,在实际测量过程中检测系统易受到各种环境噪声的干扰,导致气体检测精度和稳定性受到很大的影响。常用的传统时-频域滤波方法无法有效地滤除掉和吸收信号耦合在一起的低频信号噪声,从而干扰后续气体浓度检测。深度学习算法以其强大的特征映射能力,可以将信号投射到一个新的特征空间中去,学习光谱信号背景结构的分布,从而摆脱时-频域滤波算法的限制。因此,提出一种基于TDLAS气体检测的神经网络滤波算法(TGDF),以减少气体检测系统中全频段噪声的影响,提高气体检测精度。TGDF以全连接神经网络为基础架构,添加采样块结构,在特征域上去除噪声,此外,引入奇异值分解进一步调整谐波信号,增强信噪比。在实验条件下模拟大量不同浓度的CO_(2)吸收光谱进行训练、测试和调整模型,并在实验数据集上测试模型性能。在仿真实验中,TGDF滤波光谱平均信噪比从7.34 dB增加到22.41 dB,增加了3.05倍,并在频率域保持最低的噪音残差。在真实实验中,二次谐波最大振幅与预设CO_(2)气体浓度之间存在良好的线性关系(R^(2)=0.998),五组CO_(2)检测的平均绝对误差(MAE)分别为0.27%,0.20%,0.23%,0.28%,0.32%。与EMD、SG、小波变换和MLP神经网络等常用滤波算法相比,TGDF在两个数据集中都表现出最佳的滤波性能。结果充分证明了TGDF可以有效地降低气体检测谐波信号中的各频段系统噪声,提高了TDLAS检测CO_(2)浓度的准确率和稳定性,为CO_(2)和其他微量气体进行高灵敏度测量提供一种可行性技术手段。
关键词
可调谐半导体激光吸收光谱
二氧化碳气体检测
滤波算法
神经网络滤波算法
Keywords
Tunable diode laser absorption spectroscopy
Carbon dioxide gas detection
Filtering algorithms
Neural network filtering algorithms
分类号
O433 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于TDLAS二氧化碳气体检测的神经网络滤波方法
赵玉莹
王乐
黄天鹤
宋煜枭
毕文昊
李文轩
姜琛昱
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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