| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第7-8页 |
| 1.2 CO_2浓度的常用检测方法 | 第8-9页 |
| 1.3 红外吸收法的国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 红外CO_2气体传感器检测原理与光学气室红外吸收效率理论分析 | 第16-22页 |
| 2.1 红外光谱吸收理论 | 第16页 |
| 2.2 NDIR气体传感器浓度测量原理 | 第16-19页 |
| 2.3 光学气室红外吸收效率理论分析 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 红外CO_2气体传感器光学系统设计 | 第22-36页 |
| 3.1 光学系统设计方案 | 第22页 |
| 3.2 光源和探测器的选择 | 第22-24页 |
| 3.3 气室结构的优化设计 | 第24-35页 |
| 3.3.1 圆柱腔气室光路Zemax仿真分析 | 第24-26页 |
| 3.3.2 圆柱腔腔长与吸收效率FLUENT仿真分析 | 第26-35页 |
| 3.3.3 光学气室的加工 | 第35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 气体传感器测量系统硬件与软件设计 | 第36-51页 |
| 4.1 气体传感器硬件系统总体设计 | 第36-37页 |
| 4.2 各模块硬件设计 | 第37-44页 |
| 4.3 PCB布局布线 | 第44-46页 |
| 4.4 气体传感器软件系统总体设计 | 第46页 |
| 4.5 各模块软件设计 | 第46-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 测量系统的标定和实验验证 | 第51-64页 |
| 5.1 样机组装 | 第51页 |
| 5.2 标定方法 | 第51-52页 |
| 5.3 腔长对比实验 | 第52-58页 |
| 5.4 温度实验研究 | 第58-62页 |
| 5.4.1 外界湿度的影响 | 第59页 |
| 5.4.2 温度影响实验 | 第59-61页 |
| 5.4.3 环境温度的影响来源分析 | 第61-62页 |
| 5.5 湿度实验 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 基于神经网络算法的温度补偿及系统性能分析 | 第64-74页 |
| 6.1 人工神经网络概述 | 第64-66页 |
| 6.2 小波神经网络概述 | 第66-67页 |
| 6.3 基于遗传算法改进的小波神经网络概述 | 第67-68页 |
| 6.4 基于遗传算法小波神经网络温度补偿结果分析 | 第68-73页 |
| 6.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 总结 | 第74-75页 |
| 7.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |