CN103196782A - 基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法,包括以下步骤:1)采集;2)标定;3)测试。本发明借助激光气体光谱吸收电路对测得的实验数据做曲线拟合,从拟合后的曲线中提取出气体压强和气体中的微水含量信息,同时精确测量出气体中微水含量和气体压强两项衡量电气设备是否安全的重要指标,由于气体压强的测量不用借助测试仪表,最大限度的减少测试对电气设备的影响。同时,本发明可以实时获取数据,保障超高压电气设备的正常运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种气体检测方法,具体涉及一种基于曲线拟合的可同时测量气体压强和气体中微水含量的方法。
背景技术
气体绝缘开关(GIS)和超高压输变电设备中经常用到SF6等绝缘、灭弧气体。在电气设备长时间运行过程中,设备内的SF6气体向外泄漏,使气体压强下降,气体中微水含量增加。气体中的水分一般以气态形式存在,当温度降低时,水蒸气凝结成液态的露水,附着在零件表面,造成沿面绝缘闪络而引起事故。同时,当微水含量升高到一定程度时,SF6气体的电弧分解物会水解产生毒性气体,毒性气体会对设备化学腐蚀,继而严重影响设备的正常运行。
现有技术中有多种检测气体的压强和检测气体中微水含量的方法,这些方法通常只能单独测试气体的压强或者单独测试气体中的微水含量,不能同时测出气体的压强和微水含量。如公开号为CN102590138A的发明专利,该发明专利公开了“一种基于激光吸收光谱的气体浓度在线测量方法”,它以激光吸收光谱为基础,利用二次谐波方法来测试气体中的微水含量,但并未获得所测气体的压强数据。
发明内容
本发明为了克服现有技术存在的不足,提供一种高效、可操作性强的基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法,该测量方法能够同时测量气体压强和气体中的微水含量。
本发明是通过以下技术方案实现的:一种基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法,包括以下步骤:
1)采集:主控制电路发出周期性的调制信号,驱动可调谐激光器发出扫描波长的激光,经气体中的水分子吸收后光信号被光纤传感器的光电转换电路和处理电路转变为可测量的电压信号,主控制电路中的采集模块按照驱动调制信号的周期和时序采集电压信号,经多次平均处理后,存储为横坐标为数据点位置、纵坐标为电压值的数组;
2)标定:确定电压峰值对应的x轴数值的位置x 1,取多次平均后的数据点数值(x 1,y 1),取数据点分布中靠近洛伦兹线型半高位置处的左右基本对称的2组数据,(x 2,y 2),(x 3,y 3),取数据点分布中靠近洛伦兹线型底部位置处的左右基本对称的2组数据,(x 4,y 4),(x 5,y 5);
控制测试环境温度T,多次改变测试环境中的气体的微水含量浓度C和气体压强P值,重复取5组数据点的过程,确定半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,同时令x=x c,将拟合出的参数带入公式,标定气体中微水含量C与y值的关系;
3)测试:在同样的系统和温度下,在多次平均后的数组中取出步骤2中的5组数据,并做拟合优化,确定半高宽参数ω,根据标定的半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,确定对应的气体压强P,同时根据气体中微水含量C与y值的关系,确定y值对应的气体中微水含量。
水分子在1367.862nm和1368.597nm两个波长处会对入射光有明显的吸收作用。当入射激光的波长与水分子吸收波长重合时,入射激光经过含水分子的气体时,部分光能量将被待测气体中的水分子吸收,输出光强将减弱,被吸收的光强度与入射光强度相比,满足比尔—朗伯(Beer—Lambert)定律。
根据比尔—朗伯定律,输入、输出光强与待测气体中水含量的关系为:,其中,I 0(t)是输入光光强,I(t)是输出光光强,α(λ)是吸收系数(与波长有关),L是光与气体作用的长度,C是气体浓度。当α(λ)、L确定后,光强的衰减只与C相关,。(由于值很小,因此此公式可近似表示为。)公式变换后,气体的浓度表达式为:,根据这个公式便可以推算出气体中的微水含量大小,即微水浓度。
光强信号经光电转换电路后形成电压信号,在激光器的扫描波长范围内形成按照洛伦兹线型函数分布的数据点。在一个驱动调制信号的扫描周期内,假设数据点的横轴为x,表示驱动调制信号的第x个点,纵轴为y,表示对应的电压值。则x、y有这样的对应关系:。式中包括4个参数,y 0表示电压直流偏量,ω表示洛伦兹线型函数的半高宽,x c表示洛伦兹线型峰值对应的x,2A/πω表示峰值的电压值。因此,将采集到的数据数组,按照上式拟合,即可获得半高宽和峰值数据。
为提高电压数据的精确度,可以提高扫描驱动调制信号的频率,采取多次平均的方法,本发明中取典型值200次,通过平均减少噪声带来的影响,进一步优化拟合曲线。
洛伦兹吸收线型函数的半高宽与被测气体的压强存在这样的关系:Δν=2γ air(T0)×(296/T)n P,其中γ air(T0)为T 0温度下的压力展宽系数,T为气体的实时温度,n为常数,一般取0.5,P为被测气体总压强。
由上面理论,当温度不变时,被测气体压强P与吸收光谱的半高宽ω成线性关系。因此,标定后即可根据半高宽ω得出被测气体的总压强P,继而根据相对峰值高度得知被测气体的微水含量。
本发明的有益效果是:本发明借助激光气体光谱吸收电路对测得的实验数据做曲线拟合,从拟合后的曲线中提取出气体压强和气体中的微水含量信息,同时精确测量出气体中微水含量和气体压强两项衡量电气设备是否安全的重要指标,由于气体压强的测量不用借助测试仪表,最大限度的减少测试对电气设备的影响。同时,本发明可以实时获取数据,保障超高压电气设备的正常运行。
附图说明
图1为基于气体吸收光谱的气体检测系统的框图;
图2为应用最小二乘法对5组数据点拟合后得到的洛伦兹线型函数曲线;
图3为标定时半高宽ω与气体压强P的线性对应曲线;
图4为标定时相对峰值高度水分子含量的线型对应曲线。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作详细描述。
本发明的方法由图1所示的基于气体吸收光谱的气体检测系统完成。
本发明的基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法,包括以下步骤:
1)采集:主控制电路发出周期性的调制信号,驱动可调谐激光器发出扫描波长的激光,经气体中的水分子吸收后光信号被光纤传感器的光电转换电路和处理电路转变为可测量的电压信号,主控制电路中的采集模块按照驱动调制信号的周期和时序采集电压信号,经多次(200次)平均处理后,存储为横坐标为数据点位置、纵坐标为电压值的数组。
光谱吸收法基于可调谐分布式反馈激光器,激光器在水分子吸收峰处扫描,通过光电转换电路转变为电压信号,主控制电路的采集模块可采集储存得到一系列数据数组;激光强度衰减取决于光路中插入损耗和水分子吸收,因此数据数组呈现气体吸收光谱的轮廓分布,即洛伦兹线型分布。
2)标定:确定电压峰值对应的x轴数值的位置x 1,取多次平均后的数据点数值(x 1,y 1),取数据点分布中靠近洛伦兹线型半高位置处的左右基本对称的2组数据,(x 2,y 2),(x 3,y 3),取数据点分布中靠近洛伦兹线型底部位置处的左右基本对称的2组数据,(x 4,y 4),(x 5,y 5)。
控制测试环境温度T,多次改变测试环境中的气体的微水含量浓度C和气体压强P值,重复取5组数据点的过程,确定如图3所示的半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,同时令x=x c,将拟合出的参数带入公式,标定气体中微水含量C与y值的关系,如图4所示。
拟合曲线时,用到了5组数据,由于气体吸收的峰值对应横轴位置固定,5组数据中,一组取在峰值附近位置,其余四组取在半高宽和底附近的对称位置,大量的数据可以提高拟合精度,但容易增加硬件成本,5组数据可以在减轻硬件负担的同时,保证运算速度和拟合精度。
5组数据的采集精度直接影响曲线拟合后洛伦兹线型半高宽及相对峰值高度的精确度。为了提高曲线拟合时的精确度,用到了数据的多次平均,平均次数越多,精确度越高,这需要同时提高主控制电路的扫描频率和采集频率。
3)测试:标定结束后,即可应用标定好的对应关系来测试气体中微水含量浓度C和气体压强P。具体地说是在同样的系统和温度下,在多次平均后的数组中取出步骤2中的5组数据,并做拟合优化,确定半高宽参数ω,根据标定的半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,确定对应的气体压强P,同时根据气体中微水含量C与y值的关系,确定y值对应的气体中微水含量。
气体典型为SF6气体,但不限于此。通过改变驱动调制信号及选取合适的激光器工作中心波长,该本发明的方法也可以用于其他气体的测试。
最后应当说明的是,以上内容仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,本领域的普通技术人员对本发明的技术方案进行的简单修改或者等同替换,均不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (1)
1.一种基于曲线拟合的气体压强和微水含量的测量方法,其特征在于包括以下步骤:
1)采集:主控制电路发出周期性的调制信号,驱动可调谐激光器发出扫描波长的激光,经气体中的水分子吸收后光信号被光纤传感器的光电转换电路和处理电路转变为可测量的电压信号,主控制电路中的采集模块按照驱动调制信号的周期和时序采集电压信号,经多次平均处理后,存储为横坐标为数据点位置、纵坐标为电压值的数组;
2)标定:确定电压峰值对应的x轴数值的位置x 1,取多次平均后的数据点数值(x 1,y 1),取数据点分布中靠近洛伦兹线型半高位置处的左右基本对称的2组数据,(x 2,y 2),(x 3,y 3),取数据点分布中靠近洛伦兹线型底部位置处的左右基本对称的2组数据,(x 4,y 4),(x 5,y 5);
按照洛伦兹线型函数分布的公式,利用最小二乘法对5组数据点拟合,在拟合过程中,通过控制迭代次数,拟合出最优化的洛伦兹线型函数曲线,同时提取最优化时的洛伦兹线型函数参数值;
控制测试环境温度T,多次改变测试环境中的气体的微水含量浓度C和气体压强P值,重复取5组数据点的过程,确定半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,同时令x=x c,将拟合出的参数带入公式,标定气体中微水含量C与y值的关系;
3)测试:在同样的系统和温度下,在多次平均后的数组中取出步骤2中的5组数据,并做拟合优化,确定半高宽参数ω,根据标定的半高宽参数ω与气体压强P的线性关系,确定对应的气体压强P,同时根据气体中微水含量C与y值的关系,确定y值对应的气体中微水含量。
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