Application of near-infrared CO<sub>2</sub> concentration inversion system based on empirical modal decomposition

Guo-lin LI; Yue JIAO; Kun MA; Zhi-dan YAN; Xue-na ZHANG; Yun-hui WU; Ze-cheng ZHANG

doi:10.37188/OPE.20212905.0940

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Application of near-infrared CO₂ concentration inversion system based on empirical modal decomposition

Modern Applied Optics | 更新时间：2021-06-21

- Application of near-infrared CO₂ concentration inversion system based on empirical modal decomposition
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 5, Pages: 940-950(2021)
- 作者机构：
  
  中国石油大学（华东）控制科学与工程学院，山东青岛 266580
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212905.0940
  CLC： O433.4
- Received：15 December 2020，
  
  Revised：25 January 2021，
  
  Published：15 May 2021
- 稿件说明：
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李国林,焦月,马坤等.应用经验模态分解的近红外CO₂浓度反演系统[J].光学精密工程,2021,29(05):940-950.

LI Guo-lin,JIAO Yue,MA Kun,et al.Application of near-infrared CO₂ concentration inversion system based on empirical modal decomposition[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(05):940-950.
李国林,焦月,马坤等.应用经验模态分解的近红外CO₂浓度反演系统[J].光学精密工程,2021,29(05):940-950. DOI： 10.37188/OPE.20212905.0940.

LI Guo-lin,JIAO Yue,MA Kun,et al.Application of near-infrared CO₂ concentration inversion system based on empirical modal decomposition[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(05):940-950. DOI： 10.37188/OPE.20212905.0940.

摘要

为了监测CO

的含量，选取CO

气体在1 580 nm附近的近红外光谱吸收谱线，使用中心波长为1 580 nm的分布反馈式激光器和光程为20 m的Herriott气室，基于可调谐二极管激光吸收光谱技术开展0.03%~0.08%，2%~20%浓度的CO

检测实验。用数据采集卡采集原始二次谐波信号（raw2

信号），并将经验模态分解作为预处理算法嵌入到LabVIEW数据采集分析平台中，得到预处理后的2

信号后通过粒子群寻优的核极限学习机（Particle Swarm Optimization-Kernal Extreme Learning Machine， PSO-KELM）算法反演浓度。实验表明，与raw2

信号相比，2

信号的信噪比从6.75 dB提高到12.59 dB。反演结果与最小二乘法、偏最小二乘、BP神经网络和极限学习机做比较，PSO-KELM算法提高了CO

气体的检测准确度，均方根误差最小，线性相关系数最接近1。经1.5 h的稳定性测试，分析其Allan方差，当积分时间为16 s时，其理论检测极限可达到

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15.83266735

2.62466669

。本LabVIEW数据采集分析平台满足CO

检测准确度高、稳定性好的要求。

Abstract

In order to monitor the content of CO

near-infrared spectral absorption lines of CO

gas near 1 580 nm were selected in this study，and a distributed feedback（DFB）laser at 1 580 nm and Herriott gas chamber at 20 m were recommended. Based on tunable diode laser absorption spectroscopy （TDLAS）， CO

detection experiments for 0.03%~0.08% and 2%~20% concentrations were carried out. Raw 2

signals were collected with a data acquisition card， and empirical mode decomposition was embedded into LabVIEW data acquisition and analysis platform as a pre-processing algorithm. After obtaining the pre-processed 2

signals， the concentration was inverted using particle swarm optimization-kernel extreme learning machine （PSO-KELM） algorithm. Experimental results indicate that the signal-to-noise ratio of 2

signals increases from 6.75 dB to 12.59 dB compared with raw 2

signals. Compared with the results of the least square method， partial least square method， back proportional neural network （BP neural network）， and extreme learning machine， the inversion results show that the Pso-Kelm algorithm improves the detection accuracy of CO

gas， the root mean square error is the smallest， and the linear correlation coefficient is the closest to 1. After 1.5 h of stability test and analysis of its Allan variance， when the integral time is 16 s， its theoretical detection limit

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17.52599907

3.04800010

can reach .This LabVIEW data acquisition and analysis platform meets the requirements of high accuracy and good stability of CO

detection.

关键词

Keywords

references

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