基于紅外傳感器和ARM的大氣有害氣體濃度監(jiān)測系統(tǒng)*

譚韋君，丁萬山

(南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，南京210016)

目前我國正處于工業(yè)化和城市化發(fā)展的加快時(shí)期，然而經(jīng)濟(jì)、工業(yè)化的迅速發(fā)展，帶來了各種工業(yè)廢氣排放量的急劇增加和能源的驟減，導(dǎo)致了環(huán)境的進(jìn)一步惡化，嚴(yán)重阻礙了社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。其中排放的二氧化碳(CO2)是“溫室效應(yīng)”的主要來源，二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)、碳?xì)浠衔?CH4)、硫化氫(H2S)都是對人體有害的氣體，對人體健康有極大危害［1］。因此，研究并設(shè)計(jì)大氣有害氣體的監(jiān)測系統(tǒng)對大氣環(huán)境的監(jiān)測具有重要的意義。

近年來國內(nèi)外許多科研單位對監(jiān)測大氣有害氣的濃度，開展了一系列的研究，而此類研究多采用接觸式測量方法。由于接觸式傳感器時(shí)間分辯率及空間分辯率都有一定的限制，因此國內(nèi)外很多學(xué)者逐漸轉(zhuǎn)向探索采用光學(xué)方法測量氣體的組份濃度。本文介紹了一種運(yùn)用LED發(fā)出的紅外光測量大氣有害氣體濃度的檢測系統(tǒng)，采用特定波長的半導(dǎo)體二極管作為光源，與之相配的光電二極管構(gòu)成的光電傳感器［4］。系統(tǒng)選用基于ARM7核的S3C44B0作為微處理器，MAX1133作為系統(tǒng)的AD采集模塊，再輔以鍵盤模塊和液晶顯示屏，可脫離PC機(jī)獨(dú)立完成對有害氣體濃度測量的顯示和控制，另外還可以通過RS485通訊模塊進(jìn)行遠(yuǎn)程傳輸。

1 紅外光譜檢測的基本原理

根據(jù)紅外理論，許多化合物分子在紅外波段都具有一定的吸收帶，吸收帶的強(qiáng)弱及所在的波長范圍由分子本身的結(jié)構(gòu)決定［4］。氣體分子的特征吸收帶主要分布在1 μm～25 μm波長范圍的紅外區(qū)。這里我們以溫室氣體 CO2為例:CO2在2.7μm、4.3 μm、及11.4μm～20 μm 之間有強(qiáng)吸收帶(圖1)。本系統(tǒng)選擇4.3 μm作為CO2的工作波長，選擇3.6 μm 作為參考波長。

圖1 CO2氣體的吸收帶

對于一定波長的紅外輻射的吸收，其強(qiáng)度與待測組分的關(guān)系可以由朗伯特－比爾定理［3］來描述:

式中，I為透射紅外輻射的強(qiáng)度;I0為入射紅外輻射的強(qiáng)度;K為氣體的紅外光吸收系數(shù);C為待測氣體的摩爾百分體積分?jǐn)?shù);L為紅外輻射穿透過的待測氣體組分的長度。

當(dāng)紅外輻射穿過待測組分的長度L和入射紅外輻射的強(qiáng)度I0一定時(shí)，由于K對某一種特定的待測組分是常數(shù)，故透過的紅外輻射強(qiáng)度I僅僅是待測組分摩爾百分濃度的C的單值函數(shù)。通過測定透射的紅外輻射強(qiáng)度，就可以確定待測組分的濃度［5］。

2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)由紅外光電傳感器、信號調(diào)理電路、16 bit A/D轉(zhuǎn)換電路和以ARM處理器(S3C44B0)為核心的中央處理單元組成［8］，系統(tǒng)總體框圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖

光電傳感器把光強(qiáng)信號轉(zhuǎn)化為電壓信號，經(jīng)過信號調(diào)理電路進(jìn)行濾波和放大，然后將得到的電壓信號通過A/D轉(zhuǎn)換器將模擬量轉(zhuǎn)化為數(shù)字量送入S3C44B0進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，最后在液晶屏上顯示測量結(jié)果，并將測量結(jié)果通過RS485通訊模塊發(fā)送到遠(yuǎn)程PC機(jī)上，進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)的監(jiān)控。

2.1 傳感器的設(shè)計(jì)

濃度傳感器的光源LED采用方波來驅(qū)動(dòng)工作，LED采用頻率為10 kHz的方波來進(jìn)行調(diào)制，采用NE555芯片作為振蕩器(圖3)，輸出具有一定周期和占空比的方波，再接MIC2951組成的恒流源電路(圖4)作為LED 的驅(qū)動(dòng)電路［7］。

圖3 N555方波驅(qū)動(dòng)電路

圖4 恒流源電路

同時(shí)采用差分吸收法［2－3］中的單光路雙波長技術(shù)(圖5)，以消除光源的波動(dòng)、光電器件的時(shí)漂和溫漂等因素帶來的干擾。在兩路相位相反的方波驅(qū)動(dòng)下，光源1和光源2在一個(gè)方波周期內(nèi)輪流發(fā)光，其中光源1(LED43)發(fā)光波長為4.3 μm，對應(yīng) CO2在4.3 μm的吸收峰值，光路中帶有被測氣體吸收后的光強(qiáng)信息;光源2(LED36)發(fā)出光波長為3.6 μm，光路中帶有未經(jīng)被測氣體吸收的光強(qiáng)信息。

圖5 差分吸收原理圖

探測器(PD25)接收到I1和I2后分別將其轉(zhuǎn)化為電壓信號V1和V2［6］，經(jīng)過調(diào)理放大電路后，送給ARM中央處理平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，完成濃度信號的測試。

2.2 A/D轉(zhuǎn)換模塊

系統(tǒng)選用的A/D轉(zhuǎn)換器是MAXIM公司的16 bit的MAX1133，MAX1133無須電平轉(zhuǎn)換就可以直接與 3.3V的 ARM系統(tǒng)相連。MAX1133與S3C44B0的硬件連接如圖6所示。

圖6 MAX1133與S3C44B0的硬件連接圖

S3C44B0的PC0口與MAX1133的SCLK連接提供AD轉(zhuǎn)換器的工作時(shí)序;PC1與連接，PC1輸出0選定MAX1133;PC2與DIN連接，提供控制字;PC3在SCLK時(shí)序下將A/D轉(zhuǎn)換結(jié)果讀入S3C44B0中。

3 軟件結(jié)構(gòu)

3.1 系統(tǒng)軟件總體流程圖

系統(tǒng)上電后先對整個(gè)采集系統(tǒng)進(jìn)行初始化操作，包括ARM系統(tǒng)的初始化和目標(biāo)板上外設(shè)的初始化，對它們進(jìn)行參數(shù)配置。初始化完成后開始顯示開機(jī)畫面，啟動(dòng)A/D轉(zhuǎn)換首先要給MAX1133寫入控制字，才能使A/D工作起來，待A/D轉(zhuǎn)換結(jié)束后，要讀取A/D轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)才完成了數(shù)據(jù)采集這一過程，則S3C44B0對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理還原為原始濃度信號。根據(jù)用戶的按鍵操作，用LCD顯示有害氣體的濃度值或濃度變化曲線，并將數(shù)據(jù)經(jīng)串口通過RS485總線發(fā)送到遠(yuǎn)程監(jiān)控計(jì)算機(jī)。系統(tǒng)軟件的流程圖如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)軟件的總體框圖

3.2 數(shù)據(jù)處理算法［10-11］

粒子濾波適用非高斯噪聲干擾下的非線性系統(tǒng)。采用粒子濾波算法對信號進(jìn)行去噪處理，提高信噪比。接收到的信號xk受到非線性噪聲的干擾，對動(dòng)態(tài)時(shí)變系統(tǒng)建立如下的狀態(tài)方程和測量方程:

其中，xk是目標(biāo)在時(shí)刻k的狀態(tài)向量，εk是過程噪聲，zk是狀態(tài)xk的觀測值，ek是觀測噪聲。定義{εk}和{ek}為過程噪聲序列和測量噪聲序列，兩者獨(dú)立同分布，且噪聲序列和初始狀態(tài)x0彼此相互獨(dú)立。

已知k－1時(shí)刻目標(biāo)的后驗(yàn)概率分布p(xk－1|z1∶k－1)，利用狀態(tài)方程(2)得出當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測概率分布p(xk|z1∶k－1):

根據(jù)貝葉斯更新公式預(yù)測概率(3)，得到后驗(yàn)概率分布 p(xk|z1∶k):

對于非線性、非高斯的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，我們只能尋求遞歸貝葉斯估計(jì)的近似最優(yōu)解?？蓪⒑篁?yàn)概率分布p(xk|z1∶k)可近似表述為:

最小均方誤差估計(jì)量等價(jià)于信號經(jīng)過重要性權(quán)值加權(quán)的平均值:

wik表征的是它與粒子與當(dāng)前時(shí)刻真實(shí)狀態(tài)xk近似程度。在初始分布中抽樣N個(gè)初始點(diǎn)……，N);從k－1到k時(shí)刻的信號狀態(tài)為對應(yīng)的權(quán)值為選取重要函數(shù)，通過式(2)產(chǎn)生新的粒子，再通過式(8)更新權(quán)值，然后歸一化;最后通過式(9)得出當(dāng)前時(shí)刻的這樣就很好地解決了數(shù)據(jù)采集與處理中噪聲的干擾，達(dá)到了快速、準(zhǔn)確地反映采集數(shù)據(jù)真實(shí)值的目的。

4 測試結(jié)果

粒子濾波對狀態(tài)空間的近似程度只與粒子數(shù)N有關(guān)，與狀態(tài)空間維數(shù)的無關(guān)，且隨著粒子數(shù)N的增加，濾波結(jié)果更趨近于真實(shí)的信號［9］。在實(shí)際的采樣數(shù)據(jù)濾波過程中，我們?nèi)=200，濾波的結(jié)果如圖8所示。

圖8 估計(jì)值和真實(shí)值比較圖

系統(tǒng)的軟件、硬件分別測試完成后，需要經(jīng)過系統(tǒng)標(biāo)定，然后才能用來測試測量。統(tǒng)計(jì)CO2體積分?jǐn)?shù)與電壓差值(V0－V)對應(yīng)關(guān)系，建立擬合曲線。假設(shè)非線性特性曲線擬合方程［12］的n次多項(xiàng)式為:

其中，階數(shù)n由所要求的精度所確定，本設(shè)計(jì)中n=6。

對體積分?jǐn)?shù)測試系統(tǒng)進(jìn)行靜態(tài)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，獲得一組體積分?jǐn)?shù)值和與之對應(yīng)的輸出值，計(jì)算出待定常數(shù)a0～a6。將系數(shù)a0～a6存入內(nèi)存，這樣，以后在測試過程中就可以根據(jù)式(10)將傳感器的輸出值變換為體積分?jǐn)?shù)值。本測試系統(tǒng)擬合曲線如圖9所示。

圖9 CO2體積分?jǐn)?shù)與V0－V的擬合曲線

由上圖可知CO2氣體的濃度變化很小，系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性和重復(fù)性。本系統(tǒng)設(shè)備與0.5×10－6的標(biāo)準(zhǔn)測量設(shè)備經(jīng)過實(shí)驗(yàn)比較后，測出系統(tǒng)的測量精度為5×10－6。

5 結(jié)束語

應(yīng)用紅外光譜吸收原理、嵌入式技術(shù)和粒子濾波算法設(shè)計(jì)的大氣有害氣體濃度監(jiān)測系統(tǒng)，具有靈敏度高、穩(wěn)定性好，實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)，且可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通訊，可廣泛的應(yīng)用于工業(yè)廢氣、大氣環(huán)境等領(lǐng)域的監(jiān)測和預(yù)報(bào)。

［1］中國環(huán)境保護(hù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)環(huán)境監(jiān)測儀器委員會(huì).污染源連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展［J］.中國環(huán)境產(chǎn)業(yè)，2003(4):25－26.

［2］周圍.差分吸收光譜技術(shù)在大氣環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究［J］.河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007(11):17－19.

［3］吳希軍，王玉田，田瑞玲，等.取樣光柵濾波的新型光纖甲烷差分檢測系統(tǒng)［J］.傳感器技術(shù)學(xué)報(bào)，2010，23(1):15 －16.

［4］崔厚欣，齊汝賓，張文軍，等.差分吸收光譜法大氣環(huán)境質(zhì)量在線連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)［J］.分析儀器，2008，11(1):7 －12.

［5］丁萬山，孫紅兵.基于激光診斷技術(shù)的脈沖爆震發(fā)動(dòng)機(jī)多參數(shù)自動(dòng)測試系統(tǒng)［J］.傳感器技術(shù)學(xué)報(bào)，2007，20(9):2060－2062.

［6］Tapia J，Khomenko A V，Cortes-Martinez R.High Accurate Fiber with Two-LED Light Source［J］.Optics Communications.2000，177:219 －223..

［7］Gharavi M.Quantification of Near-IR Tunable Diode Laser Measurements in Flames［C］//2nd Joint Meeting of the U S Sections of the Combustion Institute，USA IEEE March，2001:167 －184.

［8］田澤.嵌入式系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用［M］.北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2005(3):28－53.

［9］劉凱.粒子濾波在單通道信號分離中的應(yīng)用研究［D］.2007(4):38－43.

［10］Michael K Pitt，Neil Shephard.Filtering Via Simulation:Auxiliar Particle Filtering［J］.USA IEEE March，2007:590 －592.

［11］AlexandrosValyrakis，Efthimios E Tsakonas，Nicholas D Sidiropoulos.Stochastic Modeling and Particle Filtering Algorithms for Tracking a Frequency-Hopped Signal［J］.USA IEEE August，2009:3108 －3110.

［12］唐家德.基于MATLAB的非線性曲線擬合［J］.計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2008，5(6):15 －21.