[發明專利]非相干寬帶腔增強吸收光譜最優反演波段確定方法

有效

• 申請號: 202010420390.3
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111398200B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 凌六一;王成軍;黃友銳;靳華偉;韓濤;徐善永;唐超禮;李憲華
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31;G06N3/04;G06N3/08
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本發明公布了一種非相干寬帶腔增強吸收光譜最優反演波段確定方法，利用RBF神經網絡機器學習方法獲得輸入參數“反演波段的起始波長與截止波長”與輸出參數“擬合結果偏差平方和”之間的非線性關系，然后采用遺傳算法尋找到最小的擬合結果偏差平方和，得到最優的起始波長和截止波長，即得到最優反演波段，具體包括以下步驟：確定一個最大的光譜波段；產生樣本數據；創建RBF神經網絡，進行網絡學習和測試；遺傳算法尋優，以反演波段起始波長和截止波長作為個體參數組建種群，以RBF神經網絡輸出量作為適應度，進行遺傳算法個體尋優得到最優反演波段。與現有方法相比，本發明可以準確獲得光譜最優反演波段，有利于降低非相干寬帶腔增強吸收光譜的反演結果誤差。

技術領域

本發明涉及寬帶吸收光譜的最優反演波段確定方法，更具體地涉及一種非相干寬帶腔增強吸收光譜的最優反演波段確定方法。

背景技術

非相干寬帶腔增強吸收光譜技術是一種高靈敏度的光學探測方法，它利用由高反射率鏡片而組成的光學諧振腔來增加吸收光程，從而提高被測氣體的探測靈敏度。該技術選擇一定波段的吸收光譜，使用最小二乘法擬合氣體吸收截面到測得的吸收系數來獲得被測氣體的分子數濃度。在選擇光譜擬合波段時，一般要考慮鏡片反射率所在波段、光源輻射光譜所在波段以及氣體存在強吸收所在波段。如果這三個波段存在重疊區域，通常以重疊區域作為光譜擬合波段。目前，非相干寬帶腔增強吸收光譜技術主要采用發光二極管作為光源，通常發光二極管的半高寬只有20～30nm，而光學諧振腔的鏡片反射率是波長的函數，經常會出現發光二極管光源的輻射光譜峰值波長與鏡片反射率的峰值波長存在較大差距，加上發光二極管的半高寬又很窄，導致兩者波段的重疊程度不高。對于這種情況，現有的光譜反演波段確定方法是試舉法，即憑經驗選擇幾個認為可能較好的反演波段進行擬合比較，然后以擬合結果的不確定度或擬合殘差幅值最小的那個波段作為最終的光譜反演波段。由于試舉的波段數量有限，以現有方法確定的反演波段進行吸收光譜擬合時，得到的擬合結果未必最優，尤其是當鏡片反射率、光源輻射光譜和氣體存在強吸收所在波段重疊區域較小時，現有方法確定的光譜反演波段對被測氣體濃度的擬合結果甚至會產生較大偏差。

發明內容

本發明的目的是針對非相干寬帶腔增強吸收光譜技術現有的光譜反演波段確定方法對被測氣體濃度的擬合結果可能會產生較大偏差問題，發明了一種基于RBF神經網絡結合遺傳算法的最優反演波段確定方法。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明非相干寬帶腔增強吸收光譜最優反演波段確定方法，其特征在于：利用RBF神經網絡機器學習方法獲得輸入參數“反演波段的起始波長與截止波長”與輸出參數“擬合結果偏差平方和”之間的非線性關系，然后采用遺傳算法尋找到最小的擬合結果偏差平方和，得到最優的起始波長和截止波長，即得到最優反演波段，具體包括如下步驟：

第一步：根據非相干寬帶腔增強吸收光譜測量系統，確定一個最大光譜反演波段；

第二步：產生樣本數據；在最大的光譜反演波段內選擇若干個反演子波段，以這些子波段的起始波長和截止波長作為樣本數據的輸入量；分別以這些子波段作為光譜反演波段，采用最小二乘法擬合被測氣體吸收截面到測得的吸收系數，得到所有子波段對應的濃度擬合結果，然后計算出各自的擬合結果偏差平方和，作為樣本數據的輸出量；

第三步：建立RBF神經網絡，將樣本數據按照某種比例分成學習樣本和測試樣本兩部分，對RBF神經網絡進行學習訓練和測試；

第四步：進行遺傳算法尋優；隨機產生若干數量的個體，個體集合作為遺傳算法的初始種群，個體是反演子波段的起始波長和截止波長，以RBF神經網絡輸出量作為遺傳算法的個體適應度，通過多次選擇-復制、交叉、變異過程，不斷進化種群個體，最終得到最優個體，以最優個體中的起始波長和截止波長構成的反演波段作為非相干寬帶腔增強吸收光譜最優反演波段。

本發明的優點與有益效果在于：