隨機(jī)共振及優(yōu)化理論在低濃度氣體檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著對(duì)低濃度氣體檢測(cè)研究的不斷深入，近年來(lái)呈現(xiàn)出越來(lái)越多的檢測(cè)方法，如超聲波技術(shù)、光干涉原理、紅外吸收光譜原理、環(huán)形光路的Sagnac效應(yīng)及腔衰蕩測(cè)量等技術(shù)。隨機(jī)共振方法是近30年來(lái)發(fā)展起來(lái)的強(qiáng)噪聲背景下微弱特征信號(hào)增強(qiáng)檢測(cè)的新方法。本論文設(shè)計(jì)一種基于隨機(jī)共振的低濃度氣體檢測(cè)系統(tǒng)，彌補(bǔ)了現(xiàn)有低濃度氣體檢測(cè)技術(shù)靈敏度不高、費(fèi)時(shí)、成本高和難以普及的不足。隨機(jī)共振是一個(gè)非線性系統(tǒng)，能將部分噪聲能量轉(zhuǎn)化為信號(hào)能量以增強(qiáng)微弱信號(hào)檢測(cè)能力，有效提高

2、系統(tǒng)輸出信噪比和檢測(cè)特性。針對(duì)隨機(jī)共振在工程實(shí)際信號(hào)中系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化困難的問(wèn)題，論文提出了一種自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)隨機(jī)共振，并進(jìn)一步結(jié)合最優(yōu)化理論，利用智能優(yōu)化算法，構(gòu)建了基于遺傳算法的隨機(jī)共振系統(tǒng)。
　　論文首先介紹了隨機(jī)共振理論及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)，并詳細(xì)總結(jié)了最優(yōu)化理論中的常用智能優(yōu)化算法。其次對(duì)隨機(jī)共振系統(tǒng)的參數(shù)特性進(jìn)行研究，從物理概念和實(shí)驗(yàn)仿真兩個(gè)角度分析理解系統(tǒng)參數(shù)是如何影響隨機(jī)共振現(xiàn)象的產(chǎn)生的，為確定各參數(shù)

3、的調(diào)整方向(增大或減小)以盡快的選擇參數(shù)，使系統(tǒng)達(dá)到隨機(jī)共振狀態(tài)奠定理論基礎(chǔ)。
　　對(duì)于工程實(shí)際信號(hào)，傳統(tǒng)的調(diào)節(jié)噪聲強(qiáng)度的方法不能有效的檢測(cè)出微弱信號(hào)，且系統(tǒng)的靈敏度不高，因此研究通過(guò)調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)來(lái)達(dá)到隨機(jī)共振狀態(tài)的方法是有必要的，本論文以加權(quán)信噪比作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)算法搜索最佳系統(tǒng)參數(shù)，有效的解決了系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化困難的問(wèn)題。更快速、更準(zhǔn)確地從強(qiáng)噪聲背景中檢測(cè)微弱特征信號(hào)一直是隨機(jī)共振系統(tǒng)研究的重點(diǎn)，本論文結(jié)合最優(yōu)化理

4、論，提出基于全局優(yōu)化的遺傳算法，對(duì)隨機(jī)共振的系統(tǒng)參數(shù)和噪聲強(qiáng)度同時(shí)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，確定最佳系統(tǒng)參數(shù)和噪聲強(qiáng)度。在低濃度氨氣檢測(cè)中的實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)的輸出信噪比明顯、檢測(cè)速度和精度均有了很大的提高，并且通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)氣體濃度和加權(quán)信噪比最大值之間具有很好的線性關(guān)系。
　　本文為低濃度氣體檢測(cè)技術(shù)提供了新思路，在隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)選擇和提高系統(tǒng)檢測(cè)速度和精度上提出了可行有效的算法，所設(shè)計(jì)的基于隨機(jī)共振的低濃度氣體檢測(cè)系統(tǒng)和提出的