矿用红外一氧化碳监测仪设计

贺玉凯

（煤炭科学研究总院 北京 100083）

近年来红外气体传感器取得很大进步，但就光源、探测器、气体采样方式、光源调制等方面还存在许多不足，如光强小、功耗大、探测效率低、温度漂移大、使用气泵和管道吸气方式增加了系统噪声和电功率、及复杂机械式光调制信号，而井下环境恶劣，低浓度的一氧化碳气体受温度、湿度影响大[1]。文中选择进口红外器件，采用红外发光二极管作为光源，采用开放式气室结构，被测气体经扩散方式进入[2]，软件上采用RBF神经网络对温度、湿度等干扰因素进行补偿，因此传感器具有较高的灵敏度、准确度、可靠性和性能价格比。

1 矿用红外一氧化碳监测仪系统硬件设计

矿用红外一氧化碳检测仪在煤矿井下长期连续工作，能自动显示监测到的一氧化碳浓度、初始值的设定、自动声光报警、监测结果的存贮、外围电路控制实现一氧化碳浓度的超限排放、温度和湿度检测及数据结果上传地面监测系统等等[3-4]，其系统框图如图 1所示。

1.1 结构设计方面考虑

新型矿用红外一氧化碳监测仪整机设计成本质安全型，考虑到井下供电方式、安装位置、使用习惯等特点，红外一氧化碳检测仪设计成便携式检测系统，电源采用自带电源的方式，可以采用干电池、锂电池等、或高能可充电电池组，保障仪器工作时间大于48小时，使工作人员有充裕的时间完成相应的操作和数据处理，考虑到整机节能的需要，检测系统电路采用微功耗并能在低电压下工作的集成元器件。保证仪器轻便、操作简洁、便于悬挂。整体结构设计成防爆结构与防尘结构，主机设计成全封闭形式，光学系统与主机为一体，底端是气室，安放红外传感元件和光源及光学系统，被测气体由扩散方式进入气室。经过防尘、防潮处理后气室部分与外界直接接触，所以整机的抗干扰能力、防尘防水防潮能力很强。

图1 红外一氧化碳监测仪框图Fig.1 Block diagram of carbon monoxide monitoring instrument

1.2 信号放大电路设计

红外一氧化碳探测器输出的信号很弱，必须经过放大后才能对其进行处理。由于红外探测器本身存在探测精度问题，而且由于物理特性其精度难以提高，要保证精度能满足要求，前置放大电路中的放大器采用两级具有低失调、低温漂、高增益、共模抑制比及电源电压抑制比高的放大器。如图2所示。

图2 信号放大电路Fig.2 Signal amplifier circuit

1.3 声光报警电路设计

该模块主要由比较电路、振荡电路、声光报警驱动电路组成。用比较电路的电位器设定报警点和电池欠压点。单片机对检测得到的CO浓度数值，设计了进行相应判断处理的程序。系统检测到气体浓度超过标准时，自动发出声音和光信号报警，及时提醒工作人员做好安全防护。图3给出了系统的声光报警电路。

图3 系统声光报警电路Fig.3 Sound－light alarm circuit of the system

1.4 结果显示与数据上传

红外一氧化碳监测仪实时监测环境参数并显示监测到的气体浓度值，同时通过传输接口将数据上传到地面监控中心，通过结果上传，便于系统的整体调度和综合管理，对增强系统实时处理能力，对于一些需要及时决策的重要信息，便于及时控制事态发展，从而实现系统的网络化管理。

2 矿用红外一氧化碳监测仪软件设计

矿用红外一氧化碳监测仪软件设计包括主控程序模块设计、初始化设定子模块、数据采集与数据处理子模块、神经网络补偿模块、数据查表与浓度显示子模块、声光报警与外部设备控制子模块设计。本文给出主控模块设计和神经网络补偿模块设计。

2.1 主控模块设计

设计如图4所示。

2.2 RBF神经网络补偿模块设计

样本数据获取：

1）将红外一氧化碳传感器置于温度试验箱内，设温度箱的温度为5℃。

2）待温度稳定后（约2小时），通入100 ppm的一氧化碳气体。

图4 主控程序流程图Fig.4 Flow chart main program

3）向实验箱内通入水汽，使湿度为60%RH，待湿度稳定后，分别测出温度传感器、湿度传感器、红外探测器输出的电压值，记为 Vt，Vh，Vs。

4）改变湿度值，依次测出每个湿度值对应的Vt，Vh，Vs

5）返回步骤2）依次通入其他浓度的气体，重复 3）、4）步骤

6）返回步骤 1）依次调整到各个温度值，重复 2）～5）步。这样共得到175组样本数据。

RBF神经网络的训练：

神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数。因此，衡量它的性能，可以通过它对函数的逼近能力来考察。而网络的性能主要体现在网络的学习的速度、学习的精度、网络的结构及网络的泛化能力等方面[5－6]。

首先从175组样本数据中选出100组样本数据用于网络的训练，另外75组数据用于网络测试。根据训练样本集，采用最大最小距离法确定聚类个数，流程图如图5所示，聚类中心参数计算方法流程如图6所示。

图5 最大最小距离算法流程图Fig.5 Flow chart of the max－min distance arithmetic

图6 聚类中心算法流程图Fig.6 Flow chart of clustering centers arithmetic

3 矿用红外一氧化碳监测仪准确性实验

为了验证矿用红外一氧化碳检测仪准确性，在不同的环境下对整机的稳定性和准确性进行测试，实验时，干扰量环境温度变化范围是5～40℃、环境湿度变化范围是60%～95%RH，选取3个样品标定值为0.1%、0.17%、0.31%，共测得8组实验数据，如表1所示。从所得到的数据表可以看出：3个标准气样中测得误差小于±0.039%，最大方差为3.7×10-4，说明新型红外一氧化碳检测仪性能良好，抗干扰能力强，稳定性好，数据波动小，测试数据满足精度要求。

表1 整机性能测试表Tab.1 Table of performance test

4 结 论

文中进行了矿用红外一氧化碳监测仪部分硬件设计、软件设计及神经网络补偿算发设计，所设计的样机具有选择性好，不会中毒老化，精度高，寿命长、抗干扰能力强、可连续在线测量等优点，在设计中充分考虑了矿井CO检测环境湿度大、粉尘严重的特点，采用最大最小距离法和k-means算法相结合的混合学习算法进行温度、湿度补偿，实验分析结果表明，新型红外一氧化碳检测仪性能良好，抗干扰能力强，稳定性好，数据波动小，测试数据满足精度要求。

[1]王汝琳，王咏涛.红外检测技术[M].北京：化学工业出版社，2006.

[2]张永怀，白 鹏，林继鹏，等.一种新型多组分气体传感器[J].光电工程，2004，31（1）：65-68.ZHANG Yong-huai，BAI Peng，LIN Ji-peng， et al.A novel IR multicomponent gas sensor[J].Opto-Electronic Engineering，2004，31（1）：49-51.

[3]刘中奇，王汝琳.基于红外吸收原理的气体检测[J].煤炭科学技术，2005，33（1）：23-25.LIU Zhong-qi，WANG Ru-lin.Gas detection based on infrared absorption principal[J].Coal Science and Technology，2005，33（1）：23-25.

[4]张景超，刘瑾，王玉田，等.新型光纤CO气体传感器的研究[J].光电子·激光，2004，15（4）：428-431.ZHANG Jing-chao，LIU Jin，WANG Yu-tian， et al.Study on a novel optical fiber co gas sensor[J].Journal of Optpelectronics，Laser，2004，15（4）：428-431.

[5]张广军，武晓利.基于RBF神经网络的红外二氧化碳传感器数学模型[J].仪器仪表学报，2004，25（1）：72-74.ZHANG Guang-jun，WU Xiao-li.Mathematic model of IR carbon dioxide sensor based on RBF neural network[J].Chinese Journal of Scientific Instrument，2004，25（1）：72-74.

[6]童敏明，张愉，齐美星.基于BP神经网络的可燃混合气体分析方法的研究[J].计量学报，2006，27（2）:169－171.TONG Min-ming，ZHANG Yu，QIMei-xing.Themixed inflammable gas analysis based on BP neural network[J].Acta Metrologica Sinica，2006，27（2）:169－171.