基于谐波分析的NDIR气体检测系统

赵　玲，何秀丽，贾　建，高晓光，李建平

(中国科学院电子学研究所，传感技术国家重点实验室，北京　100190)

0　引言

非分光红外(NDIR)气体检测技术利用红外光谱对待测气体进行检测，具有灵敏度高、稳定性好和抗干扰能力强等特点，已广泛应用于环境气体检测以及工业废气监测等领域[1-4]。目前红外气体检测系统的研究重点主要集中在器件选择及系统结构设计等方面，探测器信号的后续处理环节相对薄弱。由非分光红外气体检测技术原理可知，气体传感器输出的信号为固定频率信号，后续处理的目的是为了获取信号幅值以此反映待测气体浓度。目前应用于红外气体检测系统的信号处理方法主要有峰峰值和锁相放大方法。

最初的红外气体检测系统普遍采用峰峰值的信号处理算法，由于算法简单，普通的单片机就能支持。然而，其信噪比较低，导致气体浓度检测精度不高[5-6]。

随着信号处理技术的迅猛发展，将锁相放大技术应用于红外气体监测系统，有效提高了信噪比[7-8]。锁相放大方法能够准确检测周期信号幅值，但是由于它的核心是互相关检测，对于低频信号的提取，实时性不是很好。传统的红外气体检测系统采用机械斩波的方法实现红外光源的调制，斩波频率相对较高，因此锁相放大方法完全适用。该系统采用电调制光源，受到光源特性的限制，调制频率较低，探测器信号为低频信号，采用锁相方法时，检测有延迟。并且在实际应用中，由于参考信号与调制频率间不能完全一致，导致锁相放大方法对于信号频率漂移的适应性不好。

基于傅里叶变换的谐波分析方法是目前谐波检测中应用最为广泛的一种分析方法，它采用快速傅里叶变换，能够准确提取周期信号各个频率成分，检测精度高,实时性较好，并且通过加窗、插值等修正算法可以消除信号频率漂移的影响，在红外气体检测信号处理中有很好应用前景[9-10]。

文中开发了以单板机为核心的红外气体检测系统，采用虚拟仪器技术，实现了红外传感器硬件系统和数字信号处理技术的结合。借助单板机强大的计算处理能力，研究了傅里叶谐波分析算法在探测器信号处理方面的应用。

1　NDIR气体检测与信号谐波分析原理

NDIR气体检测技术基于朗伯-比尔(Lambert-Beer)吸收定律[11]。当一定频率强度为I0的入射红外光穿过气体时，气体吸收特征频率红外光的能量，使出射光能量减弱为I，光强变化量满足：

I=I0exp(-KCL)

(1)

式中：I0为入射平行光强度；I为出射光的强度；L为气体介质的厚度；C为气体浓度；K为气体吸收系数。

吸收定律说明极性分子选择性地吸收红外光，其吸收强度取决于被测气体的浓度。

图1为NDIR红外气体分析原理图。红外光源辐射红外光，经样品气室内的气体吸收后，再经过一个只允许待测气体对应吸收波长红外光透过的窄带滤光片，最后到达红外探测器。红外探测器检测透过的红外光强度，转换为电信号输出，以此反映样品气室内待测气体的浓度。

图1　NDIR红外气体分析原理图

采用热释电红外探测器和方波调制红外光源，探测器输出信号波形近似正弦，信号峰峰值的变化反映了气体浓度的变化。为了准确提取信号峰峰值，采用基于快速傅里叶变换的谐波分析方法。

将热释电探测器的电压信号用一个周期函数来表示：

f(t)=f(t+kT)，k=0，1，2，3……

(2)

式中T为信号周期。

信号满足狄里赫利条件，可分解如下形式的傅里叶级数[12]：

(3)

由此可知，探测器电压信号可分解为直流分量和各个谐波分量。

为了提取傅里叶变换谐波分量，取一个周期的探测器信号，设信号周期为N，对应连续周期为T，该离散的有限长序列表示为X(n)={X(1)，X(2)，X(3) …X(N)}，其离散傅里叶变换表达式：

(4)

其中，式(3)与式(4)有关系式[13]：

(5)

由式(5)可知，通过信号序列的傅里叶变换可以得到信号的各次谐波分量幅值。快速傅里叶变换是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性改进的快速算法。采用基于快速傅里叶变换的谐波分析方法提取热释电探测器信号的幅值变化，具有计算效率高、计算机内存占用少、精度高、使用简单等特点。

2　设计与实现

2．1硬件设计

红外气体检测系统结构如图2所示，包括红外传感器模块、信号采集模块和光源调制模块。通过可触摸数字液晶屏设定系统参数；红外传感器模块由MEMS红外光源、镀金气室和热释电探测器组成；光源调制模块输出方波电压信号调制红外光源；由信号调理电路对热释电探测器的输出信号进行滤波放大，单板机PCM3353扩展采集卡PM518采集调理后的输出信号，经分析处理后在液晶屏上显示。

图2　红外气体检测系统结构图

单板机集成AMD低功耗LX800处理器，其主频达500 MHz，扩展8G存储空间，可轻松搭载Windows XP系统。通过单板机PC/104接口扩展数据采集卡，由采集卡的A/D口对探测器信号进行采集。信号采用双端差分输入方式，有效降低了噪声。采样频率设为40 kHz，能够满足系统对信号采集速度与精度要求。图2的硬件设计有效提高了系统的数据处理能力，为软件设计提供可靠的硬件支持。

2．2软件实现

基于LabVIEW[14-15]开发的红外气体检测系统程序主要由前面板和程序框图2部分组成。在前面板中实现系统参数设置、数据显示和系统控制，在程序框图中实现热释电探测器信号采集、数字滤波和信号处理。

图3为系统软件结构及功能流程图，软件功能包括数据采集、人机界面、数据分析与处理3部分。通过人机界面，可以实现对采样频率、存储路径、浓度线性参数等系统参数的设置。采集卡采集热释电红外探测器信号，在单板机LabVIEW平台上进行数据滤波存储、分析与处理，最终根据线性参数计算气体浓度值，实现气体的实时检测。

图3　系统软件结构及功能流程图

数据分析与处理的程序框图如图4所示。热释电红外探测器信号包含大量的噪声，在信号分析之前需要对采集的数据进行数字平滑滤波，降低信号噪声。 采集卡进行4路采样，每路采样频率为10 kHz．设置采集卡读取缓存的频率为5，即0.2 s采集得到2 000个探测器原始信号。对其进行预处理，每50个数据取平均值，因此每0.2 s获得40个探测器信号。光源的调制频率为1 Hz，数据周期为1 s．对平均后的数据进行周期移动平均滤波，设置数据长度为3个周期600个数据，移动位移为读取周期0.2 s对应的数据长度40个，因此每0.2 s获得1个周期的数据，取其最后40个数作为最新获得的0．2 s的数据。以上对数据的两次平滑滤波有效降低了信号噪声。

图4　数据分析与处理的程序框图

对经过预处理之后的数据分别采用峰峰值分析方法和谐波分析方法进行分析处理。峰峰值分析的实现方法为取每个周期信号的最大值和最小值，获得信号的上下包络线，并且对包络线进行移动平均滤波，上下包络线的差值即为信号峰峰值。谐波分析的实现方法为使用LabVIEW中提供的基于快速傅里叶变换的谐波失真分析函数，该函数采用汉宁窗对信号进行加窗处理，以减小频谱泄漏，并且对快速傅里叶变换频谱的谐波分量进行修正，提高了谐波提取的准确性。采用该函数提取热释电探测器信号的谐波分量，以此计算待测气体浓度。

3　功能测试

由于不同类型热释电探测器响应特性不同，对同一红外光调制信号的响应波形是不一致的。系统分别采用两个特性不同的热释电探测器Ⅰ号和Ⅱ号进行气体测试。Ⅰ号为实验室自制的电压型热释电红外探测器，Ⅱ号为InfraTec公司的电流型热释电红外探测器，型号为LIM262。图5(a)和图5(b)分别为Ⅰ号和Ⅱ号探测器的输出波形，由图5可知，Ⅰ号热释电探测器的信号波形接近正弦波形，而Ⅱ号热释电探测器的波形则畸变严重。

3．1近似正弦信号

选用Ⅰ号热释电探测器，系统气室中安装7.3 μm窄带滤光片，使用流量计向气室内通入浓度为5 ppm和20 ppm SO2气体，测试系统SO2气体响应。图6(a)、图6(b)和图6(c)、图(d)分别为传统峰峰值计算方法和谐波分析函数提取信号一次谐波幅值所得的响应恢复曲线。气体测试结果总结为表1。

图5　两种类型热释电探测器的信号波形

图6　Ⅰ号热释电探测器SO2气体响应曲线

表1　Ⅰ号热释电探测器20 ppm和5 ppm SO2气体测试结果

Ⅰ号探测器的信号波形接近正弦波形，由傅里叶变换原理可知，谐波分解后信号的一次谐波对应光源调制频率，能够充分反映探测器信号波形幅值，高次谐波分量很小可被忽略。如图6和表1所示，一次谐波信号幅值同峰峰值信号幅值相同。在通入SO2气体后峰峰值信号与一次谐波信号的响应幅值一致；一次谐波信号的噪声远小于峰峰值信号噪声，其信噪比为峰峰值信号信噪比的5倍。当SO2气体浓度为5 ppm时，峰峰值信号几乎无法分辨响应恢复过程，而一次谐波信号的响应恢复曲线则比较明显。由表1的结果，理论计算谐波分析和峰峰值两种信号分析算法的检测下限分别为4 ppm和18 ppm(噪声等效气体浓度)。相对于峰峰值算法，谐波分析使系统SO2气体检测下限降低至原来的1/4。

3．2畸变信号

选用自带7．3 μm窄带滤光片的Ⅱ号热释电探测器，使用流量计向气室内通入浓度为20 ppm 的SO2气体，测试系统的SO2气体响应。图7(a)和图7(b)分别为峰峰值计算方法和谐波分析方法提取信号一次谐波幅值获得的20 ppm SO2气体响应恢复曲线。由于Ⅱ号探测器的信号波形畸变比较严重，波形严重偏离正弦波，谐波分解后高次谐波分量较大，不能被忽略，一次谐波信号不能完全反应探测器信号幅值，因此一次谐波信号幅值远小于峰峰值幅值。如表2所示，一次谐波信号响应幅值小于峰峰值信号幅值，但是一次谐波的信号噪声远小于峰峰值信号噪声，最终信噪比为峰峰值信号信噪比的2倍。由此可知，一次谐波信号能够较好地反映气体响应变化幅值，但是丢失了部分有用的气体响应信息。

表2 Ⅱ号热释电探测器20 ppm SO2气体测试结果

针对以上问题，为了进一步提高谐波分析的精度，提取三次谐波信号进行分析。图7(c)为谐波分析方法提取信号三次谐波幅值获得20 ppm SO2气体响应恢复曲线。三次谐波信号的幅值较大，响应恢复过程明显，不能被忽略。提取一次谐波和三次谐波信号，得到的总谐波信号响应恢复曲线如图7(d)所示。增加三次谐波信号后，总谐波信号的幅值得到提高，更靠近峰峰值幅值，且信号的响应恢复趋势更加明显。如表2所示，增加三次谐波后的总谐波信号信噪比提高至峰峰值信号的3倍。由此可知，提取一次谐波和三次谐波，得到的总谐波信号能够较好反映波形畸变的热释电探测器信号幅值和气体响应幅值，信噪比更高，对气体浓度变化具有更好的识别能力。

图7　Ⅱ号热释电探测器20 ppm SO2气体响应曲线

4　结束语

搭建了基于电调制红外光源、热释电探测器、单板机PCM3353扩展采集卡PM518的NDIR气体检测系统，并研究了基于快速傅里叶变换的谐波失真分析函数的探测器信号分析处理方法。相比较传统的单片机系统，该系统的软硬件设计大大提高了数据处理能力，能够利用LabVIEW进行数据量较大的精密计算，实现了较为复杂谐波分析算法。基于快速傅里叶变换的谐波分析方法将NDIR气体检测系统信噪比提高了3～5倍，检测下限降低至原来的1/4。

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