基于随机共振的瓦斯检测系统研究
基于单片机的矿井瓦斯浓度监测系统的研究_朱高中
图3
恒温控制信号采样电路
文中没有采用惠更斯电桥的方法来获取瓦斯浓度， 对催化 通过运放集成块对电压信号进 元件反应时产生的不平衡电压， 共模信号的抑制能力增强了， 由于黑元件上催化燃烧 行处理， 产生的电压只有 mV 级， 在 U o1 输出端加入了同相比例运算电 路， 对前面输出的电压进行放大， 以方便信号电压的比较 。 当 有瓦斯气体时， 在黑元件上发生催化燃烧， 黑元件温度上升， 其
基金项目： 陕西省教育厅自然科学专项（ 2010JK533 ） ； 渭南师范学院研究 生专项（ 09YKZ017 ） 收稿日期： 2011 － 10 － 07 收修改稿日期： 2012 － 08 － 21
度升高时， 通过闭环反馈电路， 使工作电流相应减少， 以保持催 化元件的温度不变， 利用电流的减少量和瓦斯含量间的对应关 系， 实现瓦斯浓度的检测。 载体催化元件的静态热平衡方程是：
度是否超过设定植， 如果超过则发出声光报警， 并且通过控制 使瓦斯浓度降低到设定值以下， 有效防止 执行部件进行调节， 和避免了瓦斯爆炸， 保证井下工人作业环境的安全 。 参考文献：
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可调谐激光瓦斯浓度检测系统的设计与实现的开题报告
可调谐激光瓦斯浓度检测系统的设计与实现的开题报告一、选题背景及意义随着工业生产的不断发展，瓦斯的排放量也在不断增加，严重影响着环境和人民的生活。
因此，对于瓦斯浓度的监测和控制至关重要。
激光检测技术是一种高精度、高灵敏度、无需样品处理的测量手段，广泛应用于瓦斯浓度的检测中。
为适应实际工作需求，在这里提出了可调谐激光瓦斯浓度检测系统的设计与实现。
二、研究内容该研究将建立一个可调谐激光瓦斯浓度检测系统，主要包括以下研究内容：1. 研究可调谐激光瓦斯浓度检测技术的原理及方法。
2. 设计实现可调谐激光源和检测系统，包括激光发射器和检测仪器。
3. 界面设计和数据处理，利用计算机软件实现数据采集、处理和输出。
4. 对系统进行测试和分析，评估其性能和精度。
三、研究方法1. 文献资料法：对相关学术论文、专利、书籍等进行综合分析，了解可调谐激光瓦斯浓度检测技术的基本原理和应用现状，为研究提供理论基础。
2. 硬件设计法：利用电子电路原理和器件选型进行可调谐激光源和检测系统的设计。
3. 软件设计法：使用计算机软件进行系统界面设计、数据采集与处理、输出等实现。
四、预期成果建立一个可调谐激光瓦斯浓度检测系统，实现以下目标：1. 实现对瓦斯浓度的测量，将测量数据可视化，便于后续数据处理和分析。
2. 可针对不同目标气体进行谐振吸收光谱分析，达到高分辨率、高精度的测量效果。
3. 对在不同环境条件下对系统性能和精度进行验证和评估，改进系统，为实际监测工作提供技术支持。
五、进度安排1. 前期准备（2周）开题报告及相关文献查找与分析，初步了解可调谐激光瓦斯浓度检测技术。
2. 系统设计（4周）进行激光源和检测器选择与电路设计，完成系统的硬件组成。
3. 软件开发（4周）系统的界面和数据处理程序的开发。
4. 测试和分析（4周）对系统进行测试，收集并分析数据，评估系统的性能和精度，进行改进和完善。
5. 撰写论文（2周）对系统研究和实现情况进行综合性论文的撰写。
振动激励含瓦斯煤解吸特性测试实验系统[实用新型专利]
![振动激励含瓦斯煤解吸特性测试实验系统[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b2c2bbe47cd184254a3535c5.png)
专利名称：振动激励含瓦斯煤解吸特性测试实验系统专利类型：实用新型专利
发明人：张俊昭,温志辉,张立博,苑永旺,贾冰涛
申请号：CN202022283551.7
申请日：20201014
公开号：CN213275246U
公开日：
20210525
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种振动激励含瓦斯煤解吸特性测试实验系统，包括解吸子系统，解吸子系统内具有煤样，解吸子系统连接有用于供给瓦斯气体和抽真空的供气抽气子系统、产生振动波的机械振动子系统以及用于采集解吸数据和振动参数的数据采集子系统。
本实用新型开展不同尺度煤样、不同振动频率、振幅、加速度和吸附平衡压力条件下的含瓦斯煤解吸实验，模拟振动波激励下煤储层的瓦斯解吸特性，探索振动激励含瓦斯煤促进瓦斯解吸的最优技术参数，为振动激励含瓦斯煤增渗技术提供实验基础和技术指导。
申请人：河南理工大学
地址：454150 河南省焦作市高新区世纪大道2001号
国籍：CN
代理机构：郑州豫开专利代理事务所(普通合伙)
代理人：王金
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基于随机共振技术的微弱信号检测方法
基于随机共振技术的微弱信号检测方法1. 绪论：介绍微弱信号检测的现状及其重要性，提出随机共振技术的背景、意义和历史演变。
2. 随机共振技术及其原理：阐述随机共振技术的物理原理及其在微弱信号检测中的应用，详细描述其特点、优点和缺点。
3. 随机共振技术在微弱信号检测中的应用：讨论随机共振技术在不同领域中的应用，比如生物医学、天文学和化学等领域，重点描述其检测方法、实验结果及其局限性。
4. 随机共振技术的优化和改进：探讨如何优化和改进随机共振技术，提高其灵敏度和稳定性，包括噪声预处理、信号处理和系统改进等方面。
5. 结论：总结随机共振技术在微弱信号检测中的应用和发展现状，提出未来的研究方向和展望。
同时，指出该技术的优势和局限性，为实际应用提供参考意见。
随着科技的不断发展，微弱信号检测技术在研究和应用领域中变得越来越重要。
微弱信号检测技术被广泛应用于医学、环境监测、航空航天等领域，如肿瘤早期检测、空气和水质量检测、火箭发动机性能监测等。
但是，微弱信号的检测常常面临信噪比低的问题，因此需要创新性的、高敏感度的检测方法。
其中一种被广泛研究的方法是随机共振技术。
随机共振技术是一种基于对微弱信号的非线性响应，利用外部随机噪声“刺激”系统，使系统在临界点上产生共振，从而有效地增加信号的噪声比。
这种技术不仅具有很高的敏感度，而且能够在较大的动态范围内检测微弱信号。
因此，随机共振技术成为了微弱信号检测领域的研究热点之一。
随机共振技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代。
当时，物理学家发现在单摆系统和模拟电路中引入外部随机噪声可以激发系统的棕褐噪声，从而使系统产生非线性共振响应。
之后，该技术被逐渐应用于很多领域，例如生物医学、天文学和化学等。
实践证明，随机共振技术是一种比较有效的微弱信号检测方法，可以有效地提高信噪比。
自随机共振技术被提出以来，不断有研究者在其基础上进行改进和优化，并提出了不同的算法和模型。
例如一些研究者将自适应随机共振技术应用于人体黑色素瘤的检测中；还有一些研究者将随机共振技术和谱分析方法相结合，应用于噪声信号的分析和特征提取中。
井下瓦斯防突含量测定系统及实验研究的开题报告
井下瓦斯防突含量测定系统及实验研究的开题报告一、研究背景井下瓦斯是煤矿井下存在的一种有害气体，一旦含量达到一定程度，容易发生瓦斯突出，导致矿井事故，威胁矿工的生命安全和煤矿的生产稳定。
因此，瓦斯防治是煤矿安全生产的重中之重，瓦斯含量的精确监测是瓦斯防治的核心。
目前瓦斯含量监测主要依靠瓦斯抽采装置等设备进行，但其监测范围和准确度有限，不能满足对矿井内部瓦斯含量的连续和实时监测。
因此，本研究拟设计一套井下瓦斯防突含量测定系统，通过改进传感器技术和信号处理算法，实现对矿井内部瓦斯含量的连续、实时、智能监测。
同时，本研究将对该系统的监测性能进行实验研究，验证其精度和稳定性，并探索提高瓦斯监测准确度的方法，为煤矿瓦斯防治提供技术支持。
二、研究内容（一）设计井下瓦斯防突含量测定系统的硬件和软件结构，包括传感器选型和布置、数据采集单元、信号处理和通信模块等。
（二）开展井下实验研究，确定关键技术参数和系统特性指标，并进行性能测试。
具体研究内容如下：1. 传感器选型和布置研究，确定瓦斯浓度传感器的类型和布置方式，选择适合井下环境的防爆型传感器，并对传感器的灵敏度、响应时间、抗干扰能力等进行测试。
2. 实验研究瓦斯含量监测模型，以传感器输出的信号为基础，建立瓦斯含量与传感器输出信号之间的数学模型，并优化模型参数，提高监测结果的准确度。
3. 系统通信协议和数据处理算法研究，在确定数据采集和传输方式的前提下，采用数据压缩、去噪和滤波等信号处理算法，优化系统性能。
4. 瓦斯防突含量测定系统性能测试和改进方法研究，对瓦斯监测系统的测量精度、重复性、稳定性、抗干扰能力等进行全面测试，并针对测试结果提出改进方法。
三、研究意义（一）提高瓦斯防治工作的水平。
建立井下瓦斯防突含量测定系统，可以实现对矿井内部瓦斯含量的连续、实时、智能监测。
这对优化维护和管理、增强煤矿安全生产水平具有重要意义。
（二）改善现有瓦斯监测方法的局限性。
通过改进传感器技术和信号处理方法，提高瓦斯监测的准确度和可靠性，避免因设备问题造成的瓦斯突出和事故。
基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究
基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究摘要：基于随机共振的微弱信号检测模型能够有效地检测微弱信号，不仅可以应用于物理学、医学、地质学等领域的实验研究中，也可以用于信号处理、图像识别等领域的实际应用。
本文主要介绍了基于随机共振的微弱信号检测模型及其应用研究，包括基本原理、建模方法、检测方法和应用效果等方面。
首先介绍了随机共振的产生机制和基本原理，随后对其进行建模，包括信号源、噪声源和积分电路的建模等。
然后，详细介绍了基于随机共振的微弱信号检测方法，包括极限环法、平衡点法和扫描法等。
最后，通过实验验证了基于随机共振的微弱信号检测模型的有效性和应用效果。
关键词：随机共振；微弱信号；检测模型；极限环法；平衡点法；扫描法一、引言在现代科技发展与应用过程中，微弱信号的检测是一个重要而又难以解决的问题。
微弱信号的检测不仅可以应用于物理学、医学、地质学等领域的实验研究中，也可以用于信号处理、图像识别等领域的实际应用。
目前，微弱信号的检测方法有很多，其中基于随机共振的微弱信号检测模型是一种比较有效的方法。
二、基本原理随机共振是一种非线性系统在外加激励下所呈现出的一种特殊的动态行为。
当随机激励强度适当时，非线性系统的输出响应表现出比较明显的激励增益效应。
这种效应称为随机共振。
三、建模方法基于随机共振的微弱信号检测模型包含信号源、噪声源和积分电路的建模。
其中，信号源可以是任意一种信号源，如正弦波、方波、三角波等。
噪声源一般是高斯白噪声。
积分电路则采用二阶滤波器。
四、检测方法基于随机共振的微弱信号检测方法包括极限环法、平衡点法和扫描法等。
其中，极限环法是指通过调节激励信号频率的方法，使得随机共振同时出现在信号频率和噪声频率处，从而获得最大输出电压；平衡点法是通过调节相位或幅值，最终找到系统的平衡点，达到检测微弱信号的目的；扫描法则是通过在一定频率范围内连续检测信号，然后对比各个频率对应的输出功率判断是否有信号存在。
五、应用效果本文通过实验验证了基于随机共振的微弱信号检测模型的有效性和应用效果。
井下瓦斯智能无线监控系统的设计的开题报告
井下瓦斯智能无线监控系统的设计的开题报告
一、选题背景和意义
井下瓦斯是煤矿生产中一个具有很高危险性和难度的问题，每年都有大量的事故和人身伤亡。
传统的瓦斯监测系统多为有线连接方式，不方便和耗时。
无线监测系统具有实时性、智能化、快捷高效等优点，因此其设计有重要的照顾现实需要的意义。
二、选题目的
通过研究现有的瓦斯监测系统，探索设计一种基于无线传输技术的瓦斯监测系统，实现数据的实时检测、远程传输、自动分析，减少矿工作业中的安全隐患，提高煤矿生产效率。
三、选题方案
本研究设计一种基于物联网技术的无线瓦斯监测系统，通过传感器探测瓦斯浓度，采集瓦斯浓度数据并通过PSoC模块进行信号调理。
将处理后的数据通过WiFi模块上传至云平台，实现实时数据监控和分析。
同时，设计一个智能化控制器，能够根据瓦斯浓度的变化实现自动控制和预警功能。
四、预期成果
通过本研究，设计出基于物联网技术的无线瓦斯监测系统，能够实现数据的实时检测、远程传输、自动分析、自主控制和预警功能。
能够在煤矿的生产过程中减少矿工作业中的安全隐患，提高煤矿生产效率。
该系统不仅可以应用于煤矿行业，还可以适用于其他地下工程场所。
五、研究方法
本研究采用实验研究和数据分析方法，通过搭建实验平台进行数据采集和处理，分析数据得到瓦斯浓度的变化规律，建立数学模型并进行仿真分析。
六、研究进度
1）首先，进行前期文献调研和现有瓦斯监测系统的分析；
2）然后，实验室搭建实验平台，完成传感器选型和PSoC模块的设计；
3）接着，进行WiFi模块的设计和调试，实现数据上传至云平台；
4）最后，设计智能化控制器和预警功能。
毕业设计(论文)-基于无线传输的瓦斯浓度检测仪设计[管理资料]
![毕业设计(论文)-基于无线传输的瓦斯浓度检测仪设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/db4d2529ad51f01dc381f119.png)
毕业生毕业论文题目: 基于无线传输的瓦斯浓度检测仪设计摘要在我国，煤炭行业中的瓦斯爆炸事故始终是煤矿安全生产的大敌，目前己成为制约煤矿安全生产的主要因素。
因此，实时检测瓦斯气体的浓度变化，对矿井安全运行，人身安全及环境保护有着十分重要的作用。
而目前国内矿井中用于瓦斯检测的设备比较落后，这些设备探测范围小，反应时间长，数据传输采用有线方式，且具有成本高、功耗高和设备庞大等特点，不适应大多数煤矿的需求，因此需要研制一种集成化、智能化、小型化、无线化的新型瓦斯检测报警设备，增强矿井的安全监测能力。
本论文将无线传输技术引入矿井瓦斯监测数据传输过程中，从而设计了一种基于无线传输的瓦斯浓度检测仪。
使其实现即走即测、即测即发的功能,论文研究成果为矿井安全监测提供了一套切实可行的新的解决方案。
该瓦斯浓度检测仪分为现场部分和手持部分两部分，现场部分是处于瓦斯检测点的部分，这部分主要由瓦斯传感器、信号调理、A/D转换器、单片机、无线发射模块PTR2000组成。
而手持部分主要由无线接收模块PTR2000、单片机、显示单元、报警单元等组成。
硬件部分主要对如何应用低功耗的AT89C51单片机来完成数据的采集、处理判断、数据的显示和传输等一系列功能作了重点地分析和阐述。
而软件部分则对各部分的程序流程作了详细说明。
关键词：瓦斯浓度；无线传输；检测仪；AT89C51Title Design of Gas Concentration Detector Based on the Wireless Transmission TechnologyAbstractIn China, the gas explosion accident has always been the greatest problem in the coal industry. At present, it even has become the main factor constraining the safe producing of the coal. Therefore, the real-time detection of the change of gas concentration plays a very important role on the safe operation of mining, personal safety and environmental protection. But in current, domestic detection equipment hung behind the other counties. The detected scopes of these equipments are small, the reaction times are long, and using wire transmission approach in data transmission, these equipment do not meet the needs of majority of coal mines because of the high cost and high power needs and large volumes. It was necessary to develop an integrated, intelligent, small and the new wireless gas detection and alarm equipment. This equipment can enhance the mine safety monitoring capabilities.This paper introduced the wireless data transmission technology in mine environmental monitoring data transmission process. Thus, a gas concentration detector is designed which based on the wireless transmission technology. So it can moving then detecting and detecting then transmission. T his paper’s research findings provided a new feasible solution scheme of mine safety.The detector composed of two parts, the scene part and the hand-held part. The scene part is at the gas detection point, the main components of it are gas sensor, signal conditioning circuit, A/D converter, MCU and Wireless transmitter module PTR2000. While the hand-held part mainly consists of wireless receiver module PTR2000, MCU, displaying unit, alarming unit and so on. In the hardware design, this paper analyses and elaborates how to complete the data acquisition, processing judgments, display and transmission of data, such as a series of function across thelow-power AT89C51 MCU. While in the part of software, the paper described the program flow in detail.Key Words Gas concentration；Wireless transmission；Detector；AT89C51目次1 绪论 0煤矿瓦斯气体概述 0国家关于煤矿安全浓度的规定 (1)无线传输技术概述 (1)煤矿瓦斯检测仪的发展状况 (3)本课题的研究意义 (4)本课题的主要工作内容 (4)2 系统总体方案设计 (5)系统总体构成及工作原理 (6)系统设计要求 (6)系统设计原理 (8)3 系统硬件设计 (13)系统电源设计 (13)数据采集与信号调理电路部分设计 (15)模数转换芯片AD574A原理及连接方法 (16)无线传输模块PTR2000原理及应用 (19)LED显示电路设计 (20)报警电路 (21)电池电量监测电路设计 (22)4 系统软件设计 (23)现场单片机主程序设计 (23)手持部分单片机主程序设计 (24)串行口子程序设计 (25)传感器控制程序设计 (26)结论 (28)致谢 (29)参考文献 (29)附录A：现场部分总体电路图 (31)附录B：手持部分总体电路图 (32)1 绪论中国煤炭产量高居世界第一，国家一直把煤矿的安全生产作为重中之重，给予高度的关注。
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第6期 2010年6月工矿自动化Industr y and M ine A utomationNo.6 Ju n.2010实验研究文章编号:1671-251X(2010)06-0035-03基于随机共振的瓦斯检测系统研究孟秀峰1, 池继辉2(1.中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京 100083;2.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛 125105)摘要:针对煤矿井下被检测信号中所含有的瓦斯浓度信息较为微弱的问题,提出了一种基于随机共振的瓦斯检测系统的设计方案;分析了随机共振的原理,介绍了基于多层随机共振算法的瓦斯检测系统结构;并以双层随机共振模型为例,给出了该系统的仿真及数值分析。
结果表明,该系统能够避免煤矿井下噪声的影响,获得较为准确的瓦斯浓度信息。
关键词:矿井;瓦斯检测;微弱信号;噪声;随机共振;信噪比 中图分类号:TD712.3 文献标识码:AResearch of Gas Detection Syst em Based on Stochast ic ResonanceM ENG Xiu feng 1, CH I Ji hui 2(1.School of Resources and Safety Eng ineer ing of CUM T.(Beijing ),Beijing 100083,China.2.Faculty of Electrical and Control Engineering of Liao ning Technical U niversity,H uludao 125105,China) Abstract :In v iew o f the problem that gas concentration info rmation in the detected signal of coal m ine underg round is w eaker,the paper proposed a design scheme of gas detection system based on stochastic resonance.It analyzed principle of stochastic resonance,introduced structure of gas detection sy stem based on m ulti lay er sto chastic reso nance alg orithm ,and gave simulatio n and num erical analysis by taking double layer stochastic r esonance model as ex ample.The result show ed that the system can be uninfluenced by undergr ound noises and can g et relatively accurate g as concentration inform ation.Key words :mine,gas detectio n,w eak signal,noise,sto chastic r esonance,SNR 收稿日期:2010-02-07作者简介:孟秀峰(1963-),男,山西太原人,副教授,中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院在读博士研究生,主要研究方向为智能控制与检测。
E mail:mengxiufeng@0 引言煤矿井下环境较为复杂,随机干扰因素很多,噪声信息的介入,导致被检测信号所含有的瓦斯浓度信息较为微弱,给井下瓦斯浓度的检测带来很大的不便,引入随机共振检测技术可以解决这一问题。
1 随机共振的原理随机共振的概念最初是在1981年由Benzi 等人在研究古气象冰川问题时提出的,它描述了当系统的非线性与输入的信号和噪声之间存在某种匹配时,输出信号的信噪比不仅不会降低,反而会大幅度地增加,出现了随机力和信号之间的协作效应。
随机共振的本质是由于输入信号、噪声和非线性系统的共同作用使部分噪声能量转换为信号能量。
基于随机共振的弱信号检测技术与传统检测方法的区别在于它是利用噪声而不是消除噪声来达到信号检测的目的。
因此,随机共振现象在微弱信号检测方面有着独特的优势,受到了广泛的关注。
本文采用双层随机共振算法来提高瓦斯检测精度,该算法根据信噪比最大值之间的差值来区分瓦斯气体的不同浓度。
判断一个系统是否达到随机共振,大多采用信噪比这个参数。
信噪比的定义:信号功率S 与噪声功率N 之比。
设系统输入信号s (t)=A sin ( 0t),根据信噪比的定义可得系统输出信噪比为SN Rd B=10lgS ( 0)N ( 0)式中:S( 0)为系统在输入信号频率 0处的输出功率谱x ( )的幅值,即有S ( 0)=|x ( 0)|;N( 0)为系统在频率 0处的噪声谱。
随机共振模型一般包括3个要素:非线性系统、输入信号和噪声。
通常用于研究的随机共振系统都是由非线性朗之万(Lang evin )方程描述的非线性双稳态系统所定义的:d x d t=ax -b x 3+A cos (2 f t + )+n(t)(1) 式中:a 、b 为大于零的实常数;A cos (2 f t + )为待测微弱信号,A 为输入信号的振幅,f 为输入信号的频率;n(t)为噪声,且满足统计平均E[n(t)]=0,E[n(t)n(t +!)]=2D ∀(t -!),D 为噪声强度,2D 为噪声方差,!为时间延迟。
最简单的非线性双稳态系统可以由u(x )=-12ax 2+14bx 4表示。
为了计算方便,通常令初相#=0,则相应的势函数U(x ,t)=-12ax 2+12bx 4-x [A co s (∃t)+%(t)]。
非线性双稳态系统是一个非自激系统,当信号幅值A 和噪声强度D 为零时,有2个稳定状态x m = ab和1个不稳定状态x b =0,如图1所示。
图1 随机共振系统的对称双稳势阱曲线在没有输入信号和噪声时(A =0、D =0),势垒高度&u =a 2/4b,势能最小值位于x m 处,此时随机共振系统的状态被限制在双势阱之一,并由初始条件决定。
当0<A <(4a 3/27b)12时,两边的势能最小值开始相互转换,势能以信号频率发生偏斜,此时粒子在非平衡的双势阱中以f 为频率局部地进行周期性运动,但并不能越过势垒。
当D 0时,发生了由噪声驱动的状态转换,噪声强度越强,转换速率越大。
在A =0的情况下,转换速率由Kramer 公式给出:R =a 2exp -2&u D (2) 从式(2)可看出,当势垒高度&u 取最小值时,两势阱间的转换更为可能。
当输入噪声D 达到某一值时,由于噪声和输入信号的协同作用,势阱倾斜程度越来越大,粒子开始从原来的势阱跃迁到另一个势阱。
由于双稳态之间的电压差远远大于输入信号的幅值,使得输出信号幅值大于输入信号幅值,起到了有效的放大作用,这种现象就称为随机共振。
2 基于随机共振的瓦斯检测系统2.1 多层随机共振算法当基于随机共振的瓦斯检测系统对无法区分的放电电流的弱信号进行检测时,如果信噪比曲线中的最大峰值仍然无明显差别,也就是系统对微弱信号的增强还没有达到令人满意的效果,为了进一步提高瓦斯检测能力,可将随机共振系统进行多层级联,通过随机共振系统一层一层地处理传递,逐层增加弱信号的传输,即将上一层随机共振系统的输出作为下一层随机共振系统的输入,以进一步提高输出信噪比。
多层随机共振算法结构如图2所示。
图2 多层随机共振算法结构以双层随机共振模型为例,双层随机共振系统级联数学表达式为x !1=a 1x 1-b 1x 31+s(t)x !2=a 2x 2-b 2x 32+x 1(t)(3)式中:s(t)=Acos (2 f t + )+n(t)。
2.2 数值仿真及分析图3为空气中瓦斯气体(主要成分为甲烷)的相对体积百分数为1.0%和1.6%的2条电流曲线,显然这2条电流曲线在时域上完全无法分辨。
图3 空气中瓦斯气体的相对体积百分数为1.0%和1.6%的2条电流曲线取式(3)中的参数a 1=4,b 1=16,输入信号幅值!36!工矿自动化2010年6月A=0.3,采样频率f s=500H z,现让s(t)通过第一层随机共振器,输出信噪比曲线如图4(a)所示。
从图4(a)可看出,二者的差别还不是很大。
取参数a1=1,b1=1,x1(t)进入第二层随机共振器,输出信噪比曲线如图4(b)所示。
(a)通过第一层随机共振器(b)通过第二层随机共振器图4 信噪比与噪声强度的关系曲线对比图4(a)、(b)可看出,通过第二层随机共振器后,2条信噪比曲线的峰值差别比较明显,可以很好地分辨出来。
其中峰值高的曲线对应的瓦斯气体的相对体积百分数为1.6%,峰值低的曲线对应的瓦斯气体的相对体积百分数为1.0%。
可见采用2层或多层随机共振系统级联方式,能够提高基于随机共振的瓦斯检测系统的检测精度。
表1给出了瓦斯气体在空气中的相对体积百分数为1.0%和1.6%时经过两层随机共振器后得到的信噪比及其差值对比。
表1中每组信噪比的最大值都是经过100次平均所得,对每组信噪比之差求平均值得到∋-=1.68902dB,每组的信噪比的差值与∋-的误差不超过0.01572dB。
也就是说在一定的误差范围内,最大信噪比之差基本为一个定值。
这就提供了一个思路:应用含有不同瓦斯浓度信息的电流信号的输出信噪比最大值之间的差值可识别不同浓度的瓦斯气体。
在瓦斯气体与空气的混合气体中,设检测的瓦斯气体在空气中的相对体积百分数为1.0%时的信噪比最大值为x dB,那么瓦斯气体在空气中的相对体积百分数为1.6%时所对应的信噪比最大值为x+ 1.68902dB。
表1 不同浓度的瓦斯气体经过2层随机共振器后得到的信噪比及其差值对比第一组第二组第三组第四组第五组第六组第七组第八组第九组第十组1.0%-60.9134-60.9561-60.5393-61.0280-60.9402-60.3708-60.4123-61.2001-60.8991-61.08321.6%-59.2237-59.2591-58.8660-59.3282-59.3414-58.6732-58.7370-59.5135-59.2120-59.3963 S NR之差 1.6897 1.6970 1.6733 1.6998 1.6845 1.6973 1.6762 1.6866 1.6889 1.6969 3 结语将随机共振理论运用到煤矿井下瓦斯检测系统中,经过仿真和数值分析可以看出,该系统能够避免井下噪声的影响,获取较为准确的瓦斯浓度信息,为瓦斯检测领域的研究提出了一种新的方向。