盲信号分离技术在气体浓度分析中的应用.研究

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1、沈阳理工大学硕士学位论文Kyewords：gassenor;BlindSignalSeparation;gasmixturesanalysis;kurtosis;maximum.Signal-to-Noise.第1章绪论第1章绪论1.1研究背景及意义在我国，供暖锅炉在人们的日常生活中发挥着巨大的作用。由于历史原因，一些不够合理的供暖制度形成了一些不好的惯例，这些惯例目前还被一些单位采用，这样不仅供暖质量不高，也不利于节能。在锅炉供暖运行节能方面存在的问题中，炉膛内燃料不能充分燃烧是其中一个重要问题。因此及时

2、判断锅炉内燃料是否充分燃烧，可以实现锅炉的优化设计，使燃烧更加安全，稳定，经济[1]。锅炉一般炉灰含碳量在10%以下为合格，但是目前不少锅炉房未注意挖掘节煤的能力，因此炉灰含碳量在10%-30%的还相当不少，由于炉内燃料的不充分燃烧会导致排放出有害气体，污染环境，因此必须对炉内气体进行分析，合理燃烧，推行清洁能源政策，改善城市大气环境质量。而且由于锅炉系统的复杂性，以及现场条件差等特性，通常对炉内燃烧过程的分析往往都是依靠有经验运行人员的主观定性分析，就难以解释事故内在的本质原因，所以对炉膛内混合气体进行分

3、离并检测其浓度就非常必要，而且也非常迫切。根据测得的炉膛内气体浓度，与先验知识进行对比，判断其是否充分燃烧，再找出相应的解决办法，从而实现高的燃烧效率，低的污染物排放指数，同时降低燃烧不安全事故的发生率，安全，经济，绿色的进行生产，从而提高社会效益和经济效益。在煤的燃烧过程中，燃烧空间的各种可燃物发生一系列复杂的物理化学反应，并随之产生各种气体和烟雾，通常CO和CO2是这些产物中最主要的两种气体，当燃烧状态不一样，或是燃烧物和燃烧阶段不同时，CO和CO2的浓度及其空间分布状态是不一样的，CO和CO2的产生规

4、律是空间和时间的一个函数，因此，对CO和CO2的分析将有助于人们进一步掌握燃烧机理，使燃料燃烧更加合理、环保。而在炉膛内燃料燃烧所排放的烟气中，还含有硫化物，本文仅在实验室条件下，对CO和CO2的混合气体进行分析，而在接下来的研究中加入对其他混合气体的-1-沈阳理工大学硕士学位论文分析，并将此检测技术应用到实际中去。本文采用盲信号分离算法对CO和CO2的混合气体进行分离。盲信号分离是近年来信号处理学界和神经网络学界研究的热点之一，是指在源信号和传输信道未知情况下，只利用接受阵列输出观测提取源信号，目前已被广

5、泛应用到语音分离方面[2]，在无线通信，雷达，图像，医学以及地震信号处理等领域具有良好的应用前景[3]，但用于气体分离方面还比较少。将气体传感器阵列技术与盲信号分离算法相结合，应用盲信号分离模型，结合实际测试数据，首先对数据进行预处理去除各分量之间的相关性，再对数据进行分析，分别采用两种盲信号分离算法：基于峭度的盲信号分离算法和基于最大信噪比的盲信号分离算法，对比两种分析结果，能有效分析混合气体浓度，提高量化精度。1.2盲信号分离算法概述近年来，盲信号处理逐渐成为当今信息处理领域中热门的课题之一，并且已经在

6、地震勘探、移动通信、语音处理、阵列信号处理及生物医学工程等领域中显示出诱人的应用前景，特别是盲源分离技术、ICA、盲均衡、盲多用户检测的不断发展和应用最为引人注目。盲信号处理理论是信号处理领域的一个新的研究方向，同时也是一个引人注目的应用热点，盲信号处理牵涉到诸如信息理论，神经网络，统计信号处理和优化理论等领域。近年来，对于盲信号处理的研究受到了国内外广泛重视，研究也越来越广泛和深入，理论和实际应用都得到了很大的发展。盲信号处理工作原理如图1.1所示，s=(s,s,…,s)，是未知源信号向量，12nx=(x

7、,x,…,x)是混合信号向量（或观测信号、传感器检测信号），12nn=(n,n,…,n)是噪声信号向量，输出y=(y,y,…,y)待求的分离信号向量12nT12n（或源信号s的估计），H=(h)是未知混合矩阵（或源信号传输通道混合特性ijn×n矩阵），W=(ω)是待求的分离矩阵。ijn×n-2-第1章绪论图1.1盲信号处理原理框图由于各个领域实际检测信号都可以视为混合信号x(k)，大量的信号处理认为是寻求源信号的最佳估计，因此，盲信号处理应用范围很宽，几乎涉及各个领域。由于盲处理仅利用观测信号和很少的先验知

8、识，可采用各种方法，因此其理论方法比较复杂，涉及的基础知识较广，由于源信号特性差异，混合方式不同，混合系统特性时变，噪声特性不同，源信号个数动态变化，实际检测信号特性不同等原因，已有的各种盲信号处理方法都有一定的适用范围。盲信号处理的实质及主要任务就是对于未知混合系统在其输入信号完全未知或仅有少量先验知识的情况下，仅由系统的输出信号来重构输入信号或进行系统辨识。如果盲处理中，用到了源信号和传输通道等先验知识，实际