基于多尺度小波变换的红外光谱谱峰识别算法

传统的谱峰检测方法一般分为3个步骤:谱线平滑、基线校正和谱峰识别.现有的基于小波变换的峰值检测方法能较好地将基线校正和谱峰识别两个步骤融为一步.在此基础之上,本研究将谱线平滑也很好地融入到小波变换的峰值检测算法中,使整个峰值检测算法成为一个整体.在峰值提取时,原始谱图直接处理,不再是处理加工过的谱图,减小了谱峰检测结果...     

微型宽波段光谱仪光学系统设计

针对国内基于M型Czerny-Turner结构的宽波段微型光谱仪研究较少的情况,对微型宽波段光谱仪进行了设计,并提出了完整的设计流程。根据几何光学原理,分析了光学系统各个参数之间的约束关系,据此设计、计算得到了光学系统的基本参数,并使用Zemax进行仿真。为了提高仪器的紫外响应,在CCD的前端增加了Lumogen镀膜的滤光片。实际制做的光谱仪测量结果表明:光谱仪的分辨率在200 nm~1100 nm全波段范围内达到1.5 nm,中心分辨率达到1 nm,满足设计需求。     

时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法

由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重叠现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重叠峰。首先利用小波对具有重叠谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混叠在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重叠程度高的多谱峰重叠信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。     

基于非均匀B样条曲线的红外数据的精确拟合及校正

红外谱图数据的精确拟合是建立标准谱图的重要组成部分,是光谱仪器正确进行定性和定量分析的基础。文章采用非均匀B样条对红外谱图数据进行曲线拟合,通过采用基于最大范数距离的B样条拟合算法,不仅解决了大容量红外谱图的精确拟合问题,同时对谱图峰值精确定位也提供了方便。文章介绍了非均匀B样条曲线,以及二阶(三阶)非均匀B样条曲线拟合的实现,重点描述了红外谱图数据拟合精度的控制方法。     

基于相似系统理论的红外光谱谱图比对方法

通过计算提问谱和数据库中标准谱图的相似度,以查出与提问谱相同或相近的谱图,有助于确定未知物的结构与性质.基于相似系统理论,以红外谱图的峰强、峰位、峰面积为相似元设计比对算法,通过实验得到相似元中不同特征值对计算谱图相似性存在一定的影响,然后采用层次分析法得到相似度计算中不同特征值的权重系数,最后提出一种改进的比对算法,并以峰数弹性作为相似性测度的评价指标.实验结果表明改进后的算法更加准确地反映提问谱与数据库中谱图的相对差异,验证了提出算法的合理性.     

一种改进的奇异值降噪阶次选取方法用于紫外光谱信号去噪的研究

光谱去噪是光谱检测的重要环节。针对光谱信号易受光谱仪热噪声、现场机械振动以及随机噪声等因素影响,而在线监测系统要求减少人为参数选择对去噪效果的影响,提出利用奇异值分解(SVD)理论对光谱信号去噪。提出一种改进的降噪阶次选取方法：指定奇异值差分谱最大峰值点θ₁为所选阶次下界;利用奇异值、奇异值差分谱综合信息选取阶次上界θ₂;将区间θ₁～θ₂定义为模糊区域,通过模糊C均值聚类求取隶属度,赋予模糊区域内奇异值相应的权重系数。用所提方法对不同信噪比下SO₂紫外光谱信号去噪,将信噪比、均方根误差、波形相似系数、平滑度指标用于去噪效果的评价。去噪结果表明：所提方法完全基于数据驱动,具有较好的去噪效果,能够真实的恢复原始信号。     

SF_6绝缘气体光谱信号的最佳小波基基线校正算法

SF6气体作为优异的绝缘介质和灭弧介质,被广泛地应用于各种电力设备中。为了对SF6绝缘气体成分进行监测以保障电力安全,针对光谱检测法,提出一种基于最佳小波基的基线校正算法。该算法按照能量集中准则构造代价函数,从光谱信号小波包中选取最优小波基对信号进行时频域表示;然后通过阈值法去除光谱信号中的强谱信息,以排除其对连续谱拟合的影响。对剩余信号进行最小二乘拟合得到连续谱,并从原谱中去除连续谱,即得所需的线谱。基线校正处理后的线谱强度能够真实反映光谱谱线强度,提高了定量分析的精度。对存在漂移现象的SF6气体吸收光谱进行实验分析,结果表明,该算法能准确有效地估计并校正基线,拟合精度高于迭代小波基线校正算法。     

基于紫外光谱检测的GIS内多类故障早期预警

气体绝缘开关(GIS)故障预警强调异常识别的实效性和现场适用性,是精确诊断的基础。研究GIS内局部放电(PD)及过热故障的统一预警方法具有重要意义。提出将SO₂作为GIS内部两类故障公共的特征分解物,并应用紫外光谱(UV)测量SO₂实现多故障早期预警。一阶导数法和Savitzky-Golay滤波被用于快速基线校正和光谱平滑,290～310 nm被选为特征区进行SO₂检测及定量。UV检测可避免诸如SF₆及SOF₂、SO₂F₂等分解物的干扰,便于从复杂的SF₆分解物组分中识别微量SO₂特征,测量系统结构简单、维护成本低、适于现场检测。通过模拟SF₆气体在两类PD缺陷及200～400 ℃过热条件下的分解实验,证实所提UV预警方法的有效性：两类GIS故障条件下都会稳定的生成SO₂。对UV预警后的故障诊断,借助傅里叶变换红外光谱仪及气相色谱仪,确认PD及过热故障下的分解物组分存在差异,并据此简要分析了故障类型辨识方法。PD分解物以SOF₂和SO₂F₂为主,SO₂含量远小于SOF₂,放电涉及环氧树脂时含碳分解物含量上升。过热材质为不锈钢时,SF₆约在300 ℃发生分解,300～400 ℃内的过热分解物主要为SO₂和SOF₂,350 ℃以上SO₂生成速率明显快于PD时。随着GIS内故障持续恶化,SO₂含量均呈现稳定上升趋势。在UV预警后,可利用获得的SO₂生成特性初步辨识故障类型。     

基于紫外光谱的GIS局部放电快速检测方法研究

SF₆气体作为绝缘介质大量应用于气体绝缘组合电器(GIS)中。GIS绝缘缺陷引起的局部放电会导致SF₆气体发生分解。分析SF₆气体及其主要衍生物是检测GIS设备局部放电的一种重要方法。研究表明,SO₂是一种典型且稳定的局部放电衍生物,其变化规律可以用于表征GIS的绝缘状况。此外,紫外光谱检测系统具有价格低廉、不受现场电磁及振动干扰等优点。本文通过紫外光谱定性、定量分析SF₆气体稳定的衍生物SO₂,达到对GIS局部放电的快速检测。一阶导数和S-G滤波被用于光谱信息的去噪和平滑;以模拟放电实验验证特征选取合理性;主成分回归对SO₂浓度做定量分析;用SO₂浓度对放电时间做模糊判断。通过选择合适的波段(295～305 nm),紫外光谱能够很好的从SF₆气体复杂的衍生物中识别出SO₂。首先回顾了SF₆气体局部放电下的分解机理,然后通过模拟局部放电实验验证了紫外光谱用于GIS局部放电快速检测的合理性,最终做到了对GIS局部放电的快速检测和放电时间的模糊判断。     

基于小波模极大值移位相关的光谱去噪方法

提出一种小波模极大值移位相关滤波算法,用来对吸收光谱进行去噪处理。首先,依据小波变换模极大值理论,识别吸收光谱的二进小波系数中的噪声成分和有用信号成分;然后将其中相邻尺度的有用成分在波数轴上移位对齐,修正模极大值在尺度间的“漂移”现象,并对其中噪声成分进行平滑;最后将预处理后的相邻尺度的小波子带相乘,根据得到的小波系数尺度间的相关度,进一步强化信号的重要特征,同时衰减噪声。相比SSNF及MPTH等去噪方法,新的算法不需要估计噪声强度,可避免引入误差和复杂计算;也不需要进行迭代计算,可消除算法收敛缓慢甚至不收敛的危险;同时,该算法修正了光谱谱峰在不同尺度的模极大值位置的“漂移”,可弥补这一现象造成的谱信息的损失。实验结果证明,提出的滤波算法在保留SF₆气体红外吸收光谱的有用成分的前提下,有效的滤除了噪声。