本文關(guān)鍵詞：白光EFPI傳感系統(tǒng)解調(diào)機(jī)理的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國(guó)許多大型煤礦隨著開(kāi)采工藝的不斷改進(jìn)和規(guī)模不斷擴(kuò)大以及開(kāi)采深度的延伸,煤層瓦斯涌出量越來(lái)越大,高瓦斯礦井越來(lái)越多,瓦斯事故在煤礦事故中占的比例越來(lái)越高。針對(duì)煤礦瓦斯事故的頻發(fā),研究井下瓦斯氣體濃度的監(jiān)測(cè),采用基于非本征法布里-珀羅干涉(EFPI)技術(shù),對(duì)EFPI光纖傳感器的光譜域白光干涉解調(diào)機(jī)理進(jìn)行深入研究,提出能夠?qū)崿F(xiàn)光纖傳感技術(shù)中的傳感信息高分辨率、大動(dòng)態(tài)范圍測(cè)量、不受光源波動(dòng)及傳輸光纖擾動(dòng)等干擾因素影響的光譜域解調(diào)技術(shù)。 光譜域白光干涉解調(diào)機(jī)理的研究主要從總體檢測(cè)機(jī)理框圖設(shè)計(jì),解調(diào)算法、降噪算法、數(shù)據(jù)處理算法等最優(yōu)算法研究,光路復(fù)用和新型材料應(yīng)用技術(shù)研究等方面,應(yīng)用了快速傅里葉變換、波長(zhǎng)域解調(diào)算法、腔長(zhǎng)域解調(diào)算法以及相關(guān)函數(shù)等算法作為信號(hào)解調(diào)算法,小波變換、歸一化和希爾伯特-黃算法作為降噪算法,同時(shí)將膜計(jì)算應(yīng)用到多傳感器并行數(shù)據(jù)處理當(dāng)中,設(shè)計(jì)了自聚焦透鏡的氣體傳感器氣室和采用空分復(fù)用結(jié)合時(shí)分復(fù)用技術(shù)的光路系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高精度光路復(fù)用降低了系統(tǒng)成本,并有效的避免了井下惡略環(huán)境中各種干擾的影響,解決了EFPI光纖傳感檢測(cè)瓦斯技術(shù)中對(duì)光源功率波動(dòng)和光纖傳輸損耗的變化敏感、測(cè)量分辨率低動(dòng)態(tài)范圍小、有效信號(hào)難以提取、數(shù)據(jù)處理效率低下、系統(tǒng)成本高易受干擾等問(wèn)題。 結(jié)果表明采用光譜域白光干涉解調(diào)機(jī)理模型的EFPI光纖傳感瓦斯檢測(cè)系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)32路(可擴(kuò)展)的瓦斯在線實(shí)時(shí)檢測(cè),精確度可達(dá)5ppm,并且能消除瓦斯氣體濃度測(cè)量中的各種干擾,得到精確的測(cè)量結(jié)果,能夠很好在井下惡劣環(huán)境中測(cè)量瓦斯氣體濃度,可實(shí)現(xiàn)全光纖測(cè)量,井下只有光纖信號(hào)無(wú)電信號(hào),其安全性極高,抗干擾能力強(qiáng),適宜于易燃、易爆等環(huán)境。通過(guò)對(duì)光纖傳感瓦斯的研究,實(shí)現(xiàn)煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)的新方法,對(duì)于指導(dǎo)煤礦安全生產(chǎn)具有重大意義。
【關(guān)鍵詞】：光纖傳感 瓦斯 EFPI 光譜域白光干涉 解調(diào)機(jī)理
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD712.55;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-17
• 1.1 選題背景和研究意義13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)的傳統(tǒng)方法13-14
• 1.2.2 新型光纖傳感瓦斯氣體濃度的方法14-15
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及任務(wù)15-16
• 1.3.1 研究的主要目的15
• 1.3.2 研究的主要內(nèi)容15-16
• 1.3.3 本課題的主要任務(wù)16
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 白光EFPI傳感系統(tǒng)原理17-27
• 2.1 光譜吸收檢測(cè)的一般原理17-18
• 2.2 EFPI的原理及在瓦斯檢測(cè)中的應(yīng)用18-22
• 2.3 光譜域白光解調(diào)機(jī)理22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 3 白光EFPI傳感系統(tǒng)構(gòu)造27-35
• 3.1 光源27-28
• 3.2 氣室及光路結(jié)構(gòu)28-30
• 3.2.1 自聚焦透鏡氣室28-29
• 3.2.2 時(shí)分與空分復(fù)用結(jié)構(gòu)29-30
• 3.3 傳感器30-32
• 3.4 光譜分析設(shè)備32-34
• 3.4.1 光電探測(cè)器32-33
• 3.4.2 光譜分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 4 光譜域白光解調(diào)機(jī)理的解調(diào)算法研究35-53
• 4.1 波長(zhǎng)域解調(diào)方法35-37
• 4.1.1 波長(zhǎng)域解調(diào)算法的隨機(jī)誤差分析35-37
• 4.1.2 波長(zhǎng)域解調(diào)算法的系統(tǒng)誤差分析37
• 4.2 腔長(zhǎng)域解調(diào)方法37-44
• 4.2.1 白光源下EFPI輸出信號(hào)的傅立葉特性37-39
• 4.2.2 DFT解調(diào)方法39-42
• 4.2.3 DGT解調(diào)方法42-44
• 4.3 基于相關(guān)函數(shù)的光譜域解調(diào)技術(shù)44-51
• 4.3.1 相關(guān)函數(shù)法測(cè)量F-P腔長(zhǎng)的可行性分析44-47
• 4.3.2 相關(guān)運(yùn)算的離散化47
• 4.3.3 離散相關(guān)的快速算法47-48
• 4.3.4 相關(guān)運(yùn)算的模擬分析48-51
• 4.4 本章小結(jié)51-53
• 5 光譜域白光解調(diào)機(jī)理的降噪算法研究53-63
• 5.1 歸一化處理53
• 5.2 傅立葉變換分析53-56
• 5.3 小波變換分析56
• 5.4 希爾伯特—黃變換分析56-61
• 5.5 本章小結(jié)61-63
• 6 多點(diǎn)瓦斯檢測(cè)系統(tǒng)搭建63-75
• 6.1 多點(diǎn)瓦斯檢測(cè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型63-64
• 6.2 多點(diǎn)瓦斯檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理64-72
• 6.2.1 基于膜計(jì)算的并行數(shù)據(jù)處理64-68
• 6.2.2 基于HHT算法的數(shù)據(jù)預(yù)處理68-72
• 6.3 本章小結(jié)72-75
• 7 論文總結(jié)及工作展望75-77
• 7.1 工作總結(jié)75
• 7.2 展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)介83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：357808