基于紫外差分算法的机动车尾气检测方法研究*

韩芳芳，张晓玲，孙永跃，张宝峰

(天津理工大学，天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室，天津 300384)

汽车的问世与发展推动了人类社会文明的进步，给人们的工作、学习、生活带来了巨大利益，但汽车尾气中的氮氧化物(NOx)和SO2给人类赖以生存的环境和健康带来了严重的危害［1－2］。

目前，尾气中的氮氧化物(NOx)和SO2检测有很多种方法，主要有化学发光方法［3］，电化学方法［4］，紫外荧光技术［5］，差分吸收光谱技术［6］等。而紫外差分吸收光谱方法［7－9］由于可以实现多组分测量，精度高，抗干扰性好等优点，在机动车尾气检测中应用比较广泛。

本文采用紫外差分吸收光谱技术对机动车尾气中的氮氧化物(NOx)和SO2进行检测，并采用多元线性回归模型和最小二乘法拟合的方法来实现DOAS技术数据处理，应用LabVIEW8.2图形化开发环境设计了机动车尾气紫外检测系统软件，实现了光谱数据的采集、处理、显示、保存等功能。理论分析及实验结果展示了DOAS具有广泛的应用前景，本文的研究结果为该方法用于机动车尾气检测提供了理论和实验基础，为改变或部分改变目前机动车尾气检测的落后现状提供了技术支持。

1 差分光路设计

1.1 紫外差分光谱测量原理

紫外差分吸收光谱法检测气体是基于Lambert-Beer定律的［8－10］。光源发出强度为I0的光，经过一段距离的传输之后，由于某些大气气体(对于紫外差分，即为适当的紫外波段气体)的分子对其吸收，在接收端测量得到的强度为I，I0和I之间的关系由Lambert-Beer定律得出:

式中λ为波长，σi(λ)为所测第i种气体分子的吸收截面，ci为第i种气体的浓度，L为光程长度。

用探测器来探测光强的大小变化，是一种最简单的光谱吸收检测方法。光源发出的光经过气室后，被光探测器接收并转变为电信号，该信号被放大器放大后由微处理器处理。当气室中无待测气体时，通过气室的光经探测器测得其光强为I0，当待测气体充入气室并达到一定浓度c后，此气体对光源发出的光有较强的吸收，这时通过气室的光测得其光强为I，于是I和I0的差值，便可以检测气体及浓度。这种方法简单、易做。但是系统光路中，光源的不稳定，环境(振动和温度)的影响，电路中元器件的漂移都会不同程度的降低系统的检测灵敏度与精度。

1.2 差分光路设计

差分吸收检测光路可以有效消除由光源、光纤的不稳定和变化所引起的检测误差，提高检测的灵敏度。光源发出的光束被分成两路信息，一路是带有被测气体吸收后的信息，称信号信息;另一路是带有未经被测气体吸收的信息，称参考信息。光源的不稳定以及光电器件的零漂、温漂对两路信息的影响相同，故信号信息与参考信息的商将只是气体浓度的函数，从而消除了光源的不稳定以及光电器件零漂的影响。

图1是差分光路设计的光路图。

图1 差分光路图

图1相比直接检测光路最大的不同点是添加了参比光线，光纤传输的不仅仅是检测光线。光路被平分为两部分，上半部分的平行光没有经过待测气体的吸收经过石英玻璃的反射直接进入光纤，下半部分是经过待测气体的吸收经过凸透镜的会聚作用进入光纤。

图1中平面镜和半透镜与水平线的夹角为45°。平面镜的主要作用只是将参比光线反射回去，夹角选择45°可以使紫外光发生全反射而减少了因发生折射光强的损失。在设计过程中要保证参比光线和检测光线的光程一致，因此安装了半透镜。半透镜是一种特殊的镜子，一半可以透过光，而另一半反射光。一般是镀了分光膜，允许有的波长的光透过，有的波长的光反射，选择了一种可以让紫外光透过的半透镜。在图1中，检测光线经过待测气体的吸收后经凸透镜的汇聚作用进入探头传输，从而为检测带来现实依据。

2 数据分析

对式(1)取对数，可得差分光学厚度D'(λ)为:

式(2)中，σ'i(λ)为所测第i种气体分子的差分吸收截面;I'0(λ)为不包含差分吸收时的光强。差分吸收截面σ'i(λ)可由吸收截面计算得到，L已知，式(2)求解吸收气体浓度ci关键在于获得差分光学厚度D'，即得到I'0(λ)和I(λ)。利用差分吸收光谱法计算气体浓度时，由于系统噪声影响，仅取一个波长时，计算结果波动比较大。因此，实际应用中，我们使用一定波长范围内的一组数据进行计算。

对于多组分混合气体(假设有n种气体)，在某一波长处有:

式(3)中D'λi为混合气体在波长 λi处的光吸收度，σ'ici为第i种气体的差分吸收截面和浓度。

选取不同波长λi，可以得到不同的方程，如果选取的波长个数m≥n时，则需求解联立方程组:

对于上面的整个过程可以数学描述为:已知因变量(差分吸收强度)依赖n个自变量(n种气体的差分吸收截面)，现在已知大样本总数为m个(m个通道或采样点)，求各个自变量的影响系数ci(气体浓度)。显然这是多元线性回归模型，ci即为要计算的回归系数。

可以利用最小二乘法进行回归拟合［11－12］。

用残差平方和来刻画所有观察值与回归直线的偏离程度:

式(6)中，(yi，x1i，x2i，…，xni)为m个样本中的每一个样本点值。若求最佳拟合直线，则需使残差平方和最小，即式(6)最小。根据微积分中求极值的方法，式(6)最小与下式等价:

求解方程组(7)即可以得到回归系数。

最小二乘方法在反演待测气体的浓度可以在最大限度上利用测量得到的数据，而且利用多项式拟合可以方便的消除光谱的慢变化以及瑞利散射和米散射。此外，该方法的最大优势是可以同时反演出多种待测气体的浓度，提高了系统的效率。

3 紫外差分检测系统的软件设计

采用LabVIEW8.2图形化开发环境来实现紫外差分检测系统的软件部分［13－15］。图2是系统软件构成图。

图2 系统软件构成图

如图2所示，紫外差分检测系统的软件部分主要功能包括:人机界面的设计，数据的采集、处理、显示和保存，数据库管理功能。其主要目的是完成对硬件系统的数据采集、显示、数据管理、浓度算法的处理等功能。软件系统与硬件结合紧密，软件系统的设计直接关系到整个检测系统最终的工作状况。光谱数据通过光谱仪调用DLL读取，光谱仪配置参数从系统驱动文件中读取;数据处理部分主要为根据原始光谱对痕量气体进行浓度反演的过程;数据管理模块则包含了数据查询、用户信息管理等功能。这三个模块中，数据管理模块为独立的模块，数据采集和数据处理模块通过公共的光谱数据读取发生联系，完成整个数据处理流程。这种功能模块的划分，系统层次请楚，分工明确。

3.1 光谱采集与处理

数据采集和仪器控制是LabVIEW最具竞争力的核心技术之一。本文主要的采集光谱数据，以文本文件或是二进制文件保存到文件中和程序初始化时读取和写入光谱仪配置文件。图3是将光谱数据保存在主程序文件夹中Data文件夹的程序图，保存格式为txt文件，文件的名称是当前系统的日期和时间，例如:2010－4－22 72444.txt。

3.2 数据库管理程序设计

在LabVIEW数据库访问方式中，选用了免费LabSQL工具包，以Access为数据库工具设计数据库程序。系统运行时如果在该天第一次保存数据会新建一个当前系统年月日为名称的表，如果不是第一次保存则按顺序写入数据库表中。

图3 表的创建和数据保存的程序图

4 实验与分析

采用已知浓度的SO2和NO具有已知明确的光谱特征的标准气体来进行各项指标的测试。将样品池采用串联方式充入SO2和NO的混合标准气，充入标准气体浓度为1934×10－6，光程有效长度为60 cm，采用差分吸收光谱数据处理的方法，对不同样品池的组合进行测量。实际测量结果和测量误差见表1。SO2不同浓度的测量结果几乎在一条直线上，曲线K=0.9994，比例接近 1，R2=0.9994，说明仪器具有良好的线性。当充入NO标准气体浓度为462×10－6时，NO测量结果与测量误差见表2。

表1 SO2气体浓度测量结果及其测量误差

表2 NO气体浓度测量结果及其测量误差

5 总结

本文采用紫外差分吸收光谱技术对机动车尾气中的氮氧化物(NOx)和SO2进行检测，并应用Lab-VIEW8.2图形化开发环境设计了机动车尾气紫外检测系统软件，实现了光谱数据的采集、处理、显示、保存等功能。本文的研究结果为该方法用于机动车尾气检测提供了理论和实验基础，为改变或部分改变目前机动车尾气检测的落后现状提供了技术支持。

［1］郑军武.浅谈汽车尾气的检测［J］.科技资讯，2010(31):118－120.

［2］王继和，尚忠.酸雨的成因与危害［J］.水利天地，2004(3):34.

［3］Vogt R，Crutzen P J，Sandar R.A Mechanism for Halogen Release from Sea-Saltaerosol in the Remote Marine Boundary Layer［J］.Nature，1996:383:327.

［4］任慧敏.电化学分析［M］.北京:化学工业出版社，1997:58－59.

［5］郑德忠，刘明，赵静.紫外荧光测二氧化硫浓度系统研究［J］.传感技术学报，2007，20(3):497－501.

［6］王振业，李海洋，周士康.激光光谱技术在环境监测中的应用专题系列(Ⅱ):差分吸收光谱技术在大气污染监测中的应用［J］.物理，2001，30(11):699－703.

［7］Galle B，Oppenheimer C.Geyer A，et al.A Miniaturized Ultraviolet Spectrometer for Remote Sensing of SO2Fluxes:A New Tool for Volcano Surveillance［J］.Journal of Volcanology and Geothermal Research，2003，119:241－254.

［8］周涛.烟气排放紫外差分吸收光谱实时监测方法的研究［D］.天津:天津大学，2009:28－45.

［9］孙永跃.机动车尾气检测仪紫外差分算法研究与软件设计［D］.天津:天津理工大学，2009:20－31.

［10］肖兵，梁瑛琳.基于TDLAS的汽车尾气测量系统［J］.传感技术学报，2008，21(12):2078－2083.

［11］汤海涛.应用紫外差分吸收光谱技术的烟道污染气体在线监测系统［D］.天津:天津大学，2004:34－40.

［12］李红民，周涛，邱历军，等.二氧化硫的紫外光谱测量数据修正方法［J］.传感技术学报，2009，22(7):928－933.

［13］张宝峰，马常松，张洪刚.基于虚拟仪器的汽车尾气检测系统的设计［J］.天津理工大学学报，2009.25(1):78－80.

［14］徐利娜，薛瑞，关晓丹.基于labview的汽车尾气检测系统研究［J］.北华航天工业学院学报，2009，19(3):16－18.

［15］张重雄，刘维嘉.基于虚拟仪器技术的汽车尾气检测系统［J］.国外电子测量技术，2009，28(12):71－73.