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龙图腾网获悉武汉豪迈光电科技有限公司申请的专利一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119064286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411400717.5，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法及系统是由蒋亚超;陈前臣;曹俊男;陈佳瑞;马锋;刘锡银;黄延成;胡新宇设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法及系统，涉及变压器油气体检测技术领域，包括以下步骤：构建气体检测系统和数据采集系统，对光声池、光源、微音传感器进行初始化设置，对气体检测系统进行初步校准，并记录初始的校准参数；使用温度传感器和气体分析传感器检测变压器油中的气体温度和组分变化。本发明通过利用光声效应将气体分子吸收的光能转换为可检测的声信号，结合信号预处理和特征提取技术，提取出强度、频率和相位的光声信号特征，大幅提升气体检测的灵敏度，同时，通过动态调整光声池的共振频率和调制频率，优化光声信号的信噪比，进一步确保气体检测的准确性。

本发明授权一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光声池声脉冲激励的气体检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，构建气体检测系统和数据采集系统，对光声池、光源、微音传感器进行初始化设置，对气体检测系统进行初步校准，并记录初始的校准参数； 步骤2，使用温度传感器和气体分析传感器检测变压器油中的气体温度和组分变化，并根据检测到的气体温度和组分数据，构建共振频率预测模型分析共振频率的变化趋势，共振频率预测模型的构建过程为： 步骤201，部署温度传感器和气体分析传感器，检测变压器油的温度和变压器油中溶解气体的组分变化，并采集变压器油中温度和气体组分的数据，对采集的数据进行预处理操作； 步骤202，对预处理后的数据进行特征分析，从中提取关联共振频率的特征，分别为温度特征、气体浓度特征、压力特征，综合提取的共振频率的关联特征，得到特征数据集，并将特征数据集分为训练集和测试集； 步骤203，利用训练集数据结合支持向量机算法构建共振频率预测模型，并采用测试集数据验证模型，预测不同温度和气体组分下的共振频率； 步骤204，结合特征数据集的关联数据和共振频率预测模型的输出，综合分析得到共振频率评估指数，分析共振频率随温度和气体组分变化的趋势； 步骤205，设定调整阈值，当共振频率评估指数的输出值超过调整阈值，则调整光源的调制频率，以修正共振频率变化对气体检测精度的影响； 所述共振频率评估指数的计算表达式为： ； ； 其中，为共振频率评估指数，为温度，为第种气体的浓度，为共振频率，为基准共振频率，在标准条件下测得的共振频率，为共振频率的变化量，为气体种类的数量，为第种气体的权重，为基准温度，在标准条件下测得的共振频率对应的温度，为温度系数； 步骤3，根据共振频率预测模型和共振频率的分析结果，动态调整光源的调制频率，观察光声信号的强度变化，并分析在不同调制频率下光声信号的幅度，建立调制频率与共振频率的关系，建立调制频率与共振频率关系的过程为： 步骤301，使用已建立的共振频率预测模型，根据当前变压器油的状态预测光声池的共振频率，并设置光源的初始调制频率； 步骤302，将光源的调制频率设置为搜索范围的起始值，以小步长逐渐增加光源的调制频率，并观察光声信号的强度变化，在每个调制频率点上，记录光声信号的幅度； 步骤303，使用数据采集系统采集光声信号，并分析信号的幅度，逐渐改变调制频率，减小步长，记录每次调整后光声信号的强度，找到产生最强光声信号的调制频率，作为最佳调制频率，最佳调制频率接近光声池的共振频率； 步骤304，记录每个调制频率点对应的光声信号幅度，绘制调制频率与光声信号幅度的关系图，观察并确认共振峰的位置，分析调制频率与光声信号幅度之间的关系，确认共振频率的实际值； 步骤4，使用调制系统产生声脉冲，使声脉冲在光声池内引起气体压力变化，激发光声信号，使用微音传感器采集光声信号，对采集到的光声信号进行预处理，分析光声信号的强度、频率和相位变化，预测气体浓度，气体浓度的预测过程为： 步骤401，配置调制系统，使用调制系统生成电信号，通过压电换能器将电信号转换为声脉冲，声脉冲被释放到光声池中，在光声池内传播，与光声池池内的气体相互作用，引起气体压力变化，在声脉冲传播的同时，使用激光器照射光声池内的气体，当声脉冲引起的气体压力变化与光源照射同时发生时，气体分子吸收光能并转化为热能，进而产生局部的温度和压力变化，局部的温度和压力变化以声波的形式传播，形成光声信号； 步骤402，使用微音传感器采集由压力变化产生的光声信号，并转换为电信号，对微音传感器采集到的光声信号所转换的电信号进行预处理； 步骤403，对预处理后的光声信号数据进行分析，分析光声信号的强度、频率和相位变化； 步骤404，基于在已知浓度下测量光声信号强度建立的校准曲线，结合光声信号的强度、频率和相位特征，利用校准曲线计算气体浓度，并记录每次测量的光声信号特征和计算预测出的气体浓度； 所述气体浓度的计算表达式为： ； 其中，为预测的气体浓度，表示目标计算值，为光声信号的强度，为光声信号的强度，为光声信号的相位，为已知浓度下的标准气体浓度，为与对应的光声信号强度，、、为由校准曲线拟合得到的系数，为测量次数，为第次测量的光声信号强度，为标准条件下的光声信号频率，为第次测量的光声信号相位； 步骤5，实时检测气体的温度、压力和组分，动态调整光声池的激励参数，适应气体温度和组分的变化，并根据预处理后的光声信号和预设的检测标准，建立偏差预测模型，评估气体检测的偏差范围，对预测的气体检测偏差范围进行校正，偏差预测模型的建立过程为： 步骤501，使用温度传感器、压力传感器和气体分析仪检测气体的温度、压力和组分，利用微音传感器持续采集由光声效应产生的光声信号，并将光声信号转换为电信号进行预处理； 步骤502，根据检测到的气体温度、压力和组分信息，分析气体参数对光声信号特性的影响，基于气体的物理性质，通过改变激励信号的频率动态调整光声池的共振频率以匹配当前气体的声学特性，并根据气体的动态响应和检测需求，调整调制信号的频率以优化光声信号的强度和信噪比； 步骤503，对采集到的光声信号进行滤波、放大和数字化处理，去除噪声和干扰成分，从预处理后的光声信号中提取强度、频率、相位特征； 步骤504，使用历史数据和已知偏差情况训练偏差预测模型，将检测到的气体参数、光声信号特征作为模型的输入，输出预测的气体检测偏差范围，并根据偏差预测模型的结果和预设的检测标准，计算偏差评估系数，分析气体检测偏差趋势，量化气体检测偏差的程度； 步骤505，根据偏差评估系数设置不同的偏差等级，分别为轻微偏差等级、中等偏差等级以及严重偏差等级，并为各偏差等级匹配相应的偏差阈值； 步骤506，根据预测的偏差范围和偏差等级，采取相应的校正措施，并将校正结果和新的检测数据反馈回偏差预测模型，进一步优化变压器油气体的监测精度，定期生成监测报告，总结气体检测结果、偏差评估情况、校正措施及其实施效果； 所述偏差评估系数的计算表达式为： ； 其中，为偏差评估系数，为检测到的气体参数集合，为光声信号特征集合，为样本数量，为样本均值，为样本标准差，为第个样本的预测浓度，为第个样本的实际浓度，为气体参数的基准值，为调整参数，为第个样本的光声信号特征集合中所有特征的平方和，的取值范围从0到1，0表示无偏差，1表示完全的偏离。

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