目錄
前言
第1章緒論1
1.1煤礦氣體概述1
1.1.1煤礦氣體來源2
1.1.2煤礦氣體性質(zhì)5
1.2煤礦氣體檢測方法9
1.2.1傳感器檢測法9
1.2.2氣相色譜法11
1.2.3光譜法12
1.3煤礦氣體檢測方法的發(fā)展與應用14
1.3.1傳感器檢測法15
1.3.2氣相色譜法17
1.3.3不分光紅外光譜法19
1.3.4可調(diào)諧半導體激光吸收光譜法21
1.3.5傅里葉變換紅外光譜法22
1.4技術適用性對比分析24
1.5本書主要內(nèi)容及特色27參考文獻28
第2章傅里葉變換紅外光譜氣體分析原理32
2.1光譜波段劃分32
2.2分子振動與光譜吸收33
2.2.1分子的轉(zhuǎn)動光譜35
2.2.2分子的純振動光譜35
2.2.3分子的振-轉(zhuǎn)光譜37
2.3朗伯-比爾定律38
2.4傅里葉變換紅外光譜獲取39
2.4.1邁克耳孫干涉儀39
2.4.2干涉圖的獲取40
2.4.3有限分辨率的影響42
2.4.4光譜的形成48
2.4.5FTIR的結構56
2.5本章小結63參考文獻63
第3章煤礦氣體紅外光譜預處理方法65
3.1光譜基線處理65
3.1.1光譜基線發(fā)生漂移的原因66
3.1.2光譜基線處理方法70
3.2平滑處理84
3.2.1紅外光譜噪聲來源與特點84
3.2.2平滑處理方法87
3.3插值97
3.3.1插值目的97
3.3.2插值方法98
3.4譜帶擬合101
3.5光譜差分102
3.6光譜解卷積105
3.7本章小結110參考文獻111
第4章煤礦氣體紅外光譜分析模型112
4.1最小二乘法112
4.1.1前向最小二乘法112
4.1.2逆向最小二乘法116
4.1.3應用示例118
4.2主元回歸法120
4.2.1主元回歸原理120
4.2.2主元回歸算法122
4.2.3應用示例123
4.3偏最小二乘法127
4.3.1偏最小二乘回歸原理127
4.3.2偏最小二乘回歸算法128
4.3.3應用示例132
4.4神經(jīng)網(wǎng)絡法135
4.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎135
4.4.2神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法150
4.4.3應用示例157
4.5支持向量機法166
4.5.1支持向量機理論基礎166
4.5.2支持向量機回歸學習方法173
4.6本章小結180參考文獻181
第5章紅外光譜特征變量提取與選擇182
5.1光譜定量分析中的常用特征182
5.2特征變量選擇算法184
5.2.1前向選擇法186
5.2.2后向剔除法188
5.2.3正則化模型188
5.2.4遺傳-偏最小二乘法191
5.2.5非線性回歸模型的特征變量提取193
5.3特征變量選擇應用195
5.3.1常用參量的定量分析195
5.3.2前向選擇法196
5.3.3后向剔除法200
5.3.4遺傳-偏最小二乘法204
5.3.5套索算法208
5.4本章小結213參考文獻213
第6章煤礦氣體紅外光譜分析系統(tǒng)215
6.1煤礦氣體紅外光譜分析系統(tǒng)主要部件215
6.1.1紅外光譜儀216
6.1.2微型工控機220
6.1.3傳感器221
6.1.4除塵除濕裝置227
6.1.5雙錐形新型氣室228
6.1.6多氣室切換裝置230
6.1.7電源模塊設計232
6.2煤礦氣體紅外光譜分析系統(tǒng)軟件設計233
6.2.1光譜掃描模塊的結構236
6.2.2分析計算模塊的算法及結構237
6.2.3人機交互模塊的內(nèi)容與結構240
6.3煤礦氣體紅外光譜儀的工作方式241
6.3.1井下工作方式241
6.3.2離線工作方式244
6.3.3束管監(jiān)測方式246
6.4煤礦氣體紅外光譜儀的操作規(guī)范248
6.4.1軟件的安裝249
6.4.2軟件的使用250
6.5煤礦氣體紅外光譜儀的性能檢測251
6.6本章小結255
參考文獻256
索引257