TDLAS+FIR滤波法：优化氧气浓度测量的二阶导数谱处理与反演算法

本文主要探讨了在飞行器进气道氧气监测中，如何利用可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术进行精确且高效的数据分析。TDLAS是一种重要的光谱分析方法，它通过波长扫描的方式探测气体分子的特定吸收光谱，从而获取有关气体浓度的信息。在面对氧气这种在发动机燃烧过程中至关重要的微量气体时，如何从复杂的光谱信号中提取微弱的吸收信息并实现浓度反演是一个关键挑战。 文章的核心内容集中在二阶导数光谱处理上。传统的光谱分析可能受到噪声和其他干扰的影响，导致信噪比降低，检测限提高。作者提出了一种结合有限冲击响应(FIR)滤波的二阶导数谱算法，这种方法能有效抑制噪声，增强信号的局部特性，从而更容易识别出氧气的吸收特征。二阶导数可以显著提升信号对比度，使得在浓度变化较小的情况下也能得到清晰的响应。 作者首先介绍了TDLAS的工作原理和气体吸收信号的特性，然后详细阐述了二阶导数谱理论的应用，强调了其在浓度反演中的有效性。基于此理论，他们设计了基于FIR的数字滤波方案，这一方案不仅简化了处理流程，还优化了数据处理效果。实验结果显示，该方法在实际应用中表现出色，提高了信噪比，降低了检测限，同时浓度反演的结果具有高精度和良好的线性关系。 关键词包括光谱学、激光吸收光谱、浓度反演、二阶导数谱以及有限冲击响应，这些关键词突出了研究的核心技术和方法。本文的研究成果对于提升飞行器氧气监测的可靠性和效率具有重要意义，为实际工程中的气体浓度测量提供了一种实用且有效的解决方案。