[发明专利]基于最小模方函数的温度场优化重构装置和方法在审

专利信息
申请号: 201910431535.7 申请日: 2019-05-22
公开(公告)号: CN110174182A 公开(公告)日: 2019-08-27
发明(设计)人: 张潇;曾周末;李健 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G01K11/00 分类号: G01K11/00;G06F17/17
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 刘国威
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 温度场 重构 温度场测量 激光 重构装置 吸光度 最小模 传感器接收信号 激光脉冲信号 计算机控制 激光信号 交替产生 实时检测 温度异常 运算效率 激光器 热源 频段 推导 扫频 优化 应用
【权利要求书】:

1.一种基于最小模方函数的温度场优化重构装置,其特征是,包括:

用于数据处理和产生激励信号脉冲的PC端;

用于控制激光器电流和温度的激光控制器;

用于组合激光信号的光纤耦合器;

将激光信号分成多份的光纤分束器;

围绕被测热源用于组织测量光路位置和方向的框架;

安装于框架上的光纤准直器,激光信号由此投射向传感器阵列;

用于接收信号的传感器阵列;

计算机端交替产生两个不同频段的扫频激光脉冲信号,待激光信号通过待测热源后,由传感器接收信号通过计算机推导出激光吸光度。

2.如权利要求1所述的基于最小模方函数的温度场优化重构装置,其特征是,计算机内置温度场重构模块,该模块由传感器接收信号推导出激光吸光度,再由得到的激光吸光度进行温度场的重构。

3.一种基于最小模方函数的温度场优化重构方法,其特征是,利用计算机控制激光器交替产生两个不同频段的扫频激光脉冲信号,待激光信号通过待测热源后,由传感器接收信号推导出激光吸光度,然后由得到的激光吸光度进行温度场的重构。

4.如权利要求3所述的基于最小模方函数的温度场优化重构方法,其特征是,利用得到的激光吸光度进行温度场的重构,具体的步骤如下:

将待测温度场分为N×N个离散区域,以此为依据设立以下三个参数:

重构场参数列向量x为1×N2的列向量,代表各个离散区域中的吸光度,xj为x中的第j个元素,即第j个离散区域中的吸光度;

投影数据列向量y为1×M的列向量,代表各条测量激光的积分吸光度,yi为y中的第i个元素,即第i条激光的积分吸光度;

权重矩阵A,M×N2的矩阵,代表测量激光穿越离散区域的光路长度,aij为A中第i行第j列的元素,即第i条激光穿过第j个离散区域的长度;

由此,将重建转化为如下的优化问题:

针对上式建立拉格朗日函数L(x,μ,λ)如下:

上式中,μ,λ均为拉格朗日函数的乘子列向量;

由库恩-塔克条件,(2)式的最优解x*必须满足如下几个条件:

将上式中的第二项带入第三项得:

Ax*=(y+μ) (4)

(4)式中,左边为重建场的再投影,右边为实际投影数据与乘子列向量之和,如果x*为(1)式的最优解,则必须满足(4)式,通过迭代使(4)式两边逐渐趋于相等以求得最优解x*

进一步地,将(4)式两边的比值作为修正值,通过反投影的方式反馈至每个离散区域中,则该式表示为:

ATAx*=AT(y+μ) (5)

由此,得到迭代公式为:

上式中,为x中的元素,为乘子列向量μ的第i个元素,两者中的上标k均表示第k次迭代,k=0时为初始值;yi为y中的元素;aij为权重矩阵A的元素;aji为权重矩阵转置AT的元素;

列向量μ也可通过迭代的方式得到,表达式为:

μk+1=μk+C(y-Ax) (7)

其中C为控制重构精度与重构速度的正数因子,该式最终会逐渐收敛至优化问题的最优解,并得出每个离散区域中的积分吸光度,系统对两个不同波长的激光通过待测场后,形成的吸收谱线的积分吸光度进行比值处理,得到:

上式中,T0=296K,为参考温度;v为激光波数(激光波长的倒数);A1(v)、S1(T)、S1(T0)分别为1号谱线的积分吸光度,谱线线强,及参考温度下的谱线线强;A2(v)、S2(T)、S2(T0)分别为2号谱线的积分吸光度,谱线线强,及参考温度下的谱线线强;h为普朗克常数;c为光速;kB为波尔茨曼常数;E″为低状态能级能量;Q(T)为配分函数,反映了在一定温度下处于基态粒子数的百分比;

吸光度比值R(T)为仅与温度有关的单调上升函数,由R(T)逆推出温度。

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