一種嵌入式毒氣檢測儀的結(jié)構(gòu)設(shè)計與光譜分析研究.pdf

1、環(huán)境污染監(jiān)測、現(xiàn)代高技術(shù)局部戰(zhàn)爭生化戰(zhàn)劑使用和恐怖組織生化襲擊，對神經(jīng)性毒氣沙林(Sarin)、梭曼(Soman)和窒息性毒氣光氣(Phosgene)等劇毒氣體的快速檢測提出了更高要求。世界各發(fā)達(dá)國家一直在進(jìn)行毒氣檢測的新方法、新技術(shù)、新儀器的研發(fā)，力求提供現(xiàn)代化的檢測手段，保障國家和軍隊避免受到生化襲擊威脅，監(jiān)測毒氣泄漏和環(huán)境污染。本文在深入了解了毒氣檢測發(fā)展歷程和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了一種微小型、快速、價格低廉的基于光譜分析

2、技術(shù)的嵌入式毒氣檢測儀的結(jié)構(gòu)并對測量光譜進(jìn)行了分析和研究。
　　 針對單組分神經(jīng)性毒氣識別和痕量濃度測量的需求，本文設(shè)計了基于朗伯-比爾定律和陣列傳感器的多點測量技術(shù)方案的儀器結(jié)構(gòu)，論文圍繞儀器的檢測原理、結(jié)構(gòu)設(shè)計和光譜分析方法進(jìn)行研究；檢測儀采用了典型的后分光光度法結(jié)構(gòu)，功能模塊上分為光學(xué)測量模塊、毒氣流路進(jìn)樣模塊、測頭精密機械傳動定位模塊、嵌入式硬件控制模塊和光譜數(shù)據(jù)分析處理模塊；文中重點論述了檢測儀的工作原理和結(jié)構(gòu)設(shè)計，以

3、ARM7和μC/OS-Ⅱ嵌入式系統(tǒng)搭建了整個儀器的硬件平臺；同時提出了基于可見吸收光譜分析的主成分分析(principal component analysis，PCA)與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back propagation Artificial Neural Networks，BPANN)的組合識別模型和痕量濃度的測量算法，并利用PCA與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型和痕量濃度測量算法分別對毒氣進(jìn)行了種類識別測試和儀器標(biāo)定及痕量濃度測量的驗

4、證性實驗。
　　 文章共分為六章，第一章介紹了毒氣檢測工作的緊迫性，以及毒氣檢測的發(fā)展歷程和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；第二章對儀器的測量原理進(jìn)行了介紹，從金屬卟啉的特性和基于陣列傳感器的多點測量技術(shù)出發(fā)，闡述了金屬卟啉陣列傳感器的氣敏陣列條的制作流程，并設(shè)計了儀器的總體方案；第三章對檢測儀的各關(guān)鍵功能模塊的工作原理和性能要求進(jìn)行了分析，并確定了相應(yīng)的設(shè)計方案；第四章以Samsung公司的ARM7 S3C44BOX和μC/OS-Ⅱ搭建了儀器