摘 要

气体光声光谱检测技术是一种灵敏度高、选择性好、易于检测微弱信号的新型气体传感技术。虽然在调制光光源的发展上已经有了重大进步，但在光声池中对于光声信号的处理则仍未有一套精确完善的检测系统。声热测量先后发展有微音器直接检测法、基于锁相放大的频移法及随后提出的基于Holmes Duffing方程的微弱信号检测方法。然而传统的混沌振子方法在信号测量的频率和噪声影响有一定的局限性。本文将阐述基于Holmes Dufing方程的变尺度差分法的理论分析和仿真设计。该方法通过待测信号频率的尺度变换至与Dufing系统频率一致，以免频率造成的测量困难。构造两个驱动力有微小差别的Dufing方程的系统，在两者求解值之间作差分，以达到抑制噪声的效果。Dufing方程系统的混沌判断是系统信号测量的重要依据，故需通过系统的混沌深度设定合适的门限。同时，设计一个变尺度差分法的信号提取系统也要考虑系统各参数的影响因素，所以需要经过大量仿真寻求最佳的Dufing系统。

关键词：光声光谱；微弱信号；声热测量；Homles Duffing方程；变尺度差分法

Abstract

Gas photoacoustic spectroscopy is a new type of gas sensor with high sensitivity, good selectivity and easy to detect weak signals. Although there has been significant progress in the development of modulated light source, there is no accurate and perfect detection system for the processing of photoacoustic signal in the photoacoustic cell. Thermal acoustic measurement has been the development of a microphone direct detection method, based on lock-in amplifier frequency shift method and then the weak signal detection method based on Duffing Holmes equation. However, the traditional chaotic oscillator method has some limitations in the frequency and noise of the signal measurement. In this paper, the theoretical analysis and simulation design of the variable scale difference method based on Dufing Holmes equation is described. The method is based on the frequency of the signal to be measured to be consistent with the frequency of the Dufing system, so as to avoid the measurement difficulty caused by frequency. A system of Dufing equations with slight difference between the two driving forces is constructed, and the difference between the two is solved to achieve the effect of noise suppression. Dufing equation system is an important basis for the measurement of the system signal, so it is necessary to set the appropriate threshold through the depth of the system. At the same time, the design of the signal extraction system with a variable scale difference method should also consider the influence factors of the parameters of the system, so it is necessary to seek the best Dufing system through a lot of simulation.

Key Words：photoacoustic spectroscopy；weak signals；Thermal acoustic measurement；Duffing Holmes equation；the variable scale difference method

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 本文的主要研究工作与内容安排 2

第2章 光声光谱中弱信号提取原理 3

2.1 光声光谱气体检测原理 3

2.2 光声光谱弱信号提取原理 4

2.3 光声光谱中弱信号提取方法 5

2.4本章小结 6

第3章 Homels Duffing方程的微弱信号提取 7

3.1 传统Homels Duffing方程微弱信号的提取 7

3.1.1 Homels Duffing方程的数学理论基础 7

3.1.2 传统Duffing方程信号提取方法 11

3.2 变尺度差分法微弱信号的提取 11

3.2.1 不含噪声的变尺度差分法 12

3.2.2 含噪声的变尺度差分法 14

3.3 本章小结 15

第4章 弱信号提取的方案设计与测试结果 16

4.1 Homels Duffing方程微弱信号提取方案设计 16

4.1.1 传统Duffing方程信号提取的仿真系统框图 16

4.1.2 更进后的仿真系统框图 20

4.2 仿真测试结果和分析 30

4.3 本章小结 30

第5章 总结与展望 31

5.1 总结 31

5.2 展望 31

参考文献 33

致 谢 34

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

光声光谱 (photoacoustic spectroscopy，PAS ) 作为光热吸收光谱，是光谱学的一个重要分支，是20世纪70年代初重新兴起的一种高灵敏度光谱分析技术。光声光谱即光声效应是光声腔内的试样在受到调制光的照射后，会以无辐射弛豫方式将所吸收的光能以热的形式部分或者全部释放，因而试样会受热膨胀从而产生由光源中心向外扩展的压力波，则可用置于其中的声波传感器接收光声信号。然而光声光谱产生的光声信号强度微弱，所以弱信号提取十分必要^[1]。

光声光谱技术作为一种无背景的气体检测技术，具有不消耗气样、灵敏度高、选择性好、检测时间短等优势，故而在医学、波谱研究、大气环境监测、气体检测等领域有着广泛的应用前景。在光声光谱在实际应用上，如作为变压器DGA在线监测的技术，其不消耗被测样品，不需要消耗性载气、易污染老化的色谱柱和复杂的气路控制系统能够实现真正意义的连续、实时在线测量。又如环境中污染气体的监测，光声光谱技术已成为其关键技术。而传统光谱法探测的是光与组织相互作用后的透射光信号，与之相比，光声光谱技术所检测的是因组织吸收光能而产生的超声信号，这种超声信号的强弱直接反映了物质吸收光能量的大小。从而避免了因样品中光的反射、散射等引起的信号干扰，从本质上解决了传统光谱法对弱吸收、强散射、不透明等样品检测的难题^[2]。但是该技术中所产生的超声信号很容易受到噪声的影响，使得检测存在很大的困扰。

1.2 国内外研究现状

光声光谱即光声效应，包括由于光的相互作用而产生的声音，这件事是被亚历山大·格雷厄姆·贝尔发现的。他发现当聚焦强度调制光（啁啾白光）落在一个光吸收的固态物质上时产生了可听到的声音。在下一年中，贝尔、廷德尔、阿尔真和普里斯不仅仅在固体也在液体和气体中通过它的同步声效应探测到了光吸收。他们发现当物质放在一个简单单元（后来叫光音机和光谱测声器）时声音会越来越强。这又是贝尔第一次来描述光声信号的谐振放大。光声效应也被检测在不同波段的光。当他们做香烟实验的时候，贝尔和普里斯都是第一人去注意到气溶胶的光声信号。在过去的几年，激光器和高灵敏度压力检测系统的技术发展促进了光声光谱的重大进展。激光光源发射高度单色准直强光束的介绍开辟了新的研究领域。激光器提供的高光功率密度的优点，因为其固有的窄线宽在兆赫范围内。这种激光线宽通常远小于分子吸收线宽（GHz地区在大气压力内），因此在大多数的测量中当它不是一个重要问题。一个真正的光声光谱的苏醒是克尔和阿特伍德，在1968年，他们做了一个最早的试验，是关于激光照射的光声探测器。还有克鲁采，他是第一个用光声探测器和激光去测量气体浓度的。后来的实验，克鲁采和合作者通过这种方法有效地展示了极高灵敏度的可实现性。为了提高大气污染物的检测，杜威利用声共腔在1973年并达到高于100的放大因素。在1977年，原位气溶胶测量的可行性是重要的大气应用。随后，许多实验和理论工作证明了该方法的适用性不仅在光谱，而且在物理，化学，生物学，医学，和工程各个领域^[3]。