PDF《基于自然梯度的盲分离算法 混合气体分析》

2008.

7 SensorWorld www.sensorworld.com.cn

17 Research & Development 基金项目:辽宁省科学技术基金(项目编号:20072049) 摘要:结合盲分离算法和热催化传感器特性,对混合气体进行分离,讨论了混合气体分析的盲可分离性. 使用一个热催化传感器,引用自然梯度的盲分离算法对 CH4 和CO 的混合气体进行分析和验证.实验结 果表明,此方法可有效地分析 CH4 和CO 的浓度,提高了分析精度. 关键词:盲信号分离;

自然梯度;

混合气体分离 中图分类号: TM712 文献标识码:A 文章编号:1006-883X(2008)07-0017-02

一、引言 盲信号分离[1] 是指在源信号和传输信道未知情况下,只利用接收阵列输出来观测提取源信号,在各领域具 有良好的应用前景[2] .混合气体分离在工业生产、环境保护、安全检测、科学研究等方面具有十分重要的作用, 尤其在锅炉供暖方面有着重要的意义.由于炉膛内的燃料不能充分燃烧,导致燃烧效率不高,不利于节能, 同时由于燃料的不充分燃烧所排放的有害气体会污染环境.因此及时对炉膛内的主要混合气体进行分离并判 断其浓度,对提高燃烧质量有着重要的意义[3] . 对混合气体的分离主要是采用多种气体传感器直接测量,但多种气体传感器往往存在一种交叉敏感性, 影响了气体分析的效果.引用盲信号分离算法,使用一个热催化传感器,根据热催化传感器的工作特性,形 成一个阵列信号,利用自然梯度的盲分离算法进行分离测试数据,实验结果表明该方法可以有效的将混合气 体分离.

二、混合气体的盲可分离性 热催化传感器是一种检测包括矿 井瓦斯及其它可燃气体最常用的气体 传感器.根据热催化传感器的特性,控 制其不同的工作温度,能对不同的气体表现出不同的灵敏度,这为利用该传感器检测和分析混合气体浓度创 造了有力条件. 依据阵列信号[4] 技术,要分离两种气体就要使用两个或两个以上个气体传感器,为了降低硬件成本,减小 测量仪器的体积,使用一个传感器,根据传感器对不同的温度对应不同的灵敏度这一特性,选择两个不同的 温度,传感器在不同的温度下会对气体产生不同的输出响应,分别采集传感器在不同温度下的电压值,形成 一个二维的输出矩阵,类似于两个传感器组成的阵列,达到形成传感器阵列信号的目的. 使用气体传感器阵列检测混合气体的问题,与盲信号分离问题的描述是相同的.混合气体源信号应为环 境中可测气体成分信号,根据所关心的被测气体成分和传感器对各成分的灵敏度对源信号估计. 虞闯 王坤 混合信号 A 混合矩阵 Bt 源信号 St 观测信号 Xt 估计信号 B 图1盲分离模型 基于自然梯度的盲分离算法 混合气体分析 传感器世界2008.7 www.sensorworld.com.cn

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三、基于自然梯度的盲分离算法 盲分离的模型如图

1 所示. Xt=ASt t=1,2… (1) 其中,Xt―n*1 阶矢量;

St―m*1 阶矢量. 由于 St 的每一个组成成分都是平稳的零均值过程,所以 信号 Xt 也是零均值的,即协方差 VX=RX,RX 是Xt 的自相关. 盲分离的目的是估计分离矩阵 Bj,使估计信号 Yt 尽可能接近 源信号 St: t t t X B Y = ,

2 ,

1 = t (2) 令: Xt=FxZx , Rx=ARSA* (3) 由特征分解有: ? ? = = S S S R I R VDV R (4) 其中, I ―m*m 阶的单位矩阵. 则有: ? ? ? ? = = F F A R I R A R X S X