本发明专利技术涉及一种基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，采用多光谱成像设备采集目标火焰多光谱辐射强度图像；利用牛顿迭代法迭代求解多光谱辐射强度模型中温度和发射率等参数，输出所述火焰温度和发射率；基于求解得到的火焰温度和发射率，反演1350m波段的碳烟辐射强度；基于装载1350nm滤波片的红外成像设备测量目标火焰的红外辐射强度图像；结合相同时刻火焰红外辐射图像以及对应碳烟辐射强度分布，求解得到水特征红外辐射强度；建立气体光谱辐射模型，包括水浓度参数；采用粒子群算法进行迭代，直到输出的结果的变化量小于允许变化量时，采用当前输出的结果为最终的水浓度。
1、基于火焰自发辐射的非接触性组分浓度测量技术是一种重要的测量手段，尤其在对如火箭发动机燃烧尾流等高温燃烧室这种情况复杂、不允许干扰的对象进行测量时，辐射测量技术的优越性更为显著。现如今使用大多数都是依赖外部光源的光学测量方法，但由于发动机燃烧尾流中的湍流场、大边界层和冲击结构的存在，会导致气流中成分密度分布不均匀。这种不均匀分布可能会使探测激光束发生偏移。此外，有限的光学通道和具有挑战性的安装环境使得激光辐射的光纤传输变得异常困难。在发动机试验场，现场环境本身就很复杂。发动机产生的机械振动会给激光光束路径带来额外的偏差。
2、通过测量超燃冲压发动机尾焰中的水浓度，可以获取关于燃料和空气混合情况的重要信息。此外，水浓度也可以作为评估燃料在发动机中燃烧效率的一个指标。因此，水浓度的监测对于改进发动机设计、提高燃烧效率具有关键作用。
3、在实际应用中，通过实时监测水浓度，工程师可以调整燃料喷射、空气混合和燃烧参数，从而改善发动机性能，实现更高的燃烧效率和推力输出。这种实时反馈有助于优化发动机的工作条件，提高其整体性能。
4、此外，水浓度的监测还有助于工程师识别燃料利用的瓶颈，并采取措施改进燃料的利用效率，从而提高发动机的整体燃油效用。通过调整相关参数，可以在实践中不断优化发动机的燃烧过程，提高其能源利用效率，同时满足更严格的环境和性能标准。这种综合的优化手段使得超燃冲压发动机在实际运行中更加高效、可靠。
>5、所以，精确的获得发动机尾焰中的水浓度，对于调整燃料喷射、空气混合和燃烧参数，从而改善发动机性能，实现更高的燃烧效率和推力输出。但是目前，还没有可靠的工具可以通过远程测量来确定气体介质中热力学参数的空间分布。
技术实现思路
1、要解决的技术问题
2、为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，克服红外成像设备低光谱分辨性能导致的组分浓度求解不确定性，结果可靠，精度较高。
3、技术方案
4、一种基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于步骤如下：
5、步骤1：同一时刻采集目标火焰的多光谱辐射强度二维分布isoot(λ,t)，以及采集目标火焰的红外总辐射强度二维分布itotal；
6、步骤2：利用牛顿迭代法迭代求解多光谱辐射强度模型isoot(λ,t)中的未知的温度和发射率参数，得到火焰温度和发射率；
7、步骤3：将火焰温度和发射率带入多光谱辐射强度模型isoot(λ，t)中，设定模型中的波长为1350nm，反演得到1350nm波长的碳烟特征辐射强度二维分布isoot；
8、步骤4：将相同时刻火焰红外总辐射强度itotal与对应碳烟特征辐射强度isoot做差，得到水特征红外辐射强度：
9、
10、根据普朗克定律，水特征红外辐射强度为：
11、
12、其中，是水特征红外辐射强度，c1＝3.742×10-16w/m2,c2＝1.4388×10-2m·k为普朗克常数,κ为气体吸收系数，l为火焰厚度，为气体中水浓度，λ为波长，t为火焰温度；
13、步骤5：建立气体光谱辐射模型：
14、
15、其中，n为气体分子数密度，si,λ(t)为第i条谱线在温度为t时的线强，fi(λ)为谱线线型；
16、步骤6：将气体光谱辐射模型带入水特征红外辐射强度采用粒子群算法对水特征红外辐射强度进行迭代，迭代完成后得到该时刻的火焰水浓度。
17、所述多光谱辐射强度图像的采集采用多光谱成像设备。
18、所述红外辐射强度图像的采集采用装载1350nm滤波片的红外成像设备。
19、所述多光谱辐射强度模型：
20、
21、式中，i(λ,t)为多光谱辐射强度,c1＝3.742×10-16w/m2,c2＝1.4388×10-2m·k为普朗克常数,λ为波长，t为火焰温度，q0、q1、q2...qn为火焰发射率模型中多项式系数。
22、所述利用牛顿迭代法迭代求解多光谱辐射强度模型中温度和发射率的步骤为：
23、a.基于式得到火焰多光谱辐射强度偏差方程：
24、
25、b.在求导点添加微小偏差计算求导点的偏导数与
26、c.根据偏差方程与求导点偏导数，基于最小二乘法求解迭代修正值；
27、d.依据下式对输入数值进行迭代修正：
28、
29、式中，与分别为发射率多项式系数与火焰温度的迭代修正值；
30、e.根据更新后的发射率多项式系数与火焰温度的变化趋势，判断迭代是否收敛，若收敛则输出迭代值；若未收敛则返回步骤a,将迭代修正后的发射率多项式系数与火焰温度作为下次迭代的输入值进行步骤a～步骤e。
31、所述气体光谱辐射模型：
32、
33、其中，n为气体分子数密度，si,λ(t)为第i条谱线在温度为t时的线强，fi(λ)为谱线线型。
34、所述气体光谱辐射模型经过数学变换之后，该气体光谱模型变成关于xh2o的单未知数函数，表示为：
35、
36、所述利用粒子群算法迭代求解水特征红外辐射强度模型中水浓度参数的步骤为：
37、将每个单峰的最优参数视为搜索空间中的一个粒子坐标，包括温度和水浓度
38、
39、设一个d维搜索空间中有n个粒子，第i个粒子的位置和速度，历次迭代搜索到的个体最优值位置参数pbest，种群最优值位置参数gbest表示：
40、xi(k)＝{xi1(k),xi2(k),…,xid(k)},i＝1,2,…,n
41、vi(k)＝{vi1(k),vi2(k),…,vid(k)},i＝1,2,…,n
42、pbest＝{pi1,pi2,…,pid}
43、gbest＝min(pbest)
44、计算每个粒子的适应度f(xid(k))；
45、第k代的第i个粒子的第d维向第k+1代进化时速度和位置的更新，其中d＝1，2，3，…，d。随着迭代次数的增加，所计算的辐射强度最接近测量的火焰辐射强度，以迭代次数上限或极值变化量即计算精度为终止条件结束算法；
46、通过上述迭代步骤，水浓度被更新。当f(xid(k))<10-6时，输出即为该点的火焰水浓度。
47、所述适应度计算公式为：
48、
49、其中，f(xid(k))为粒子适应度，为计算水特征红外辐射强度，为测量水特征红外辐射强度。
50、所述迭代算法具体过程为：
51、
52、
53、
54、其中，ω本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述多光谱辐射强度图像的采集采用多光谱成像设备。
3.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述红外辐射强度图像的采集采用装载1350nm滤波片的红外成像设备。
4.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述多光谱辐射强度模型：
5.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述利用牛顿迭代法迭代求解多光谱辐射强度模型中温度和发射率的步骤为：
6.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述气体光谱辐射模型：
7.根据权利要求6所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述气体光谱辐射模型经过数学变换之后，该气体光谱模型变成关于的单未知数函数，表示为：
8.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述利用粒子群算法迭代求解水特征红外辐射强度模型中水浓度参数的步骤为：
9.根据权利要求8所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述适应度计算公式为：
10.根据权利要求8所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述迭代算法具体过程为：
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【技术特征摘要】
1.一种基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述多光谱辐射强度图像的采集采用多光谱成像设备。
3.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述红外辐射强度图像的采集采用装载1350nm滤波片的红外成像设备。
4.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述多光谱辐射强度模型：
5.根据权利要求1所述基于水特征红外辐射强度测量火焰水浓度的方法，其特征在于：所述利用牛顿迭代法迭代求解多光谱辐射强度模型中温度和发射率的步骤为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，李玉雪，朱韶华，安健，何国强，秦飞，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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