【摘 要】
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高浓度环境下，单粒子光散射法所得尘埃粒子信号易产生重叠，严重影响了颗粒物粒径分布和数目浓度的测量结果。本文研究了尘埃粒子信号重叠概率特性，并给出一种高浓度下测量粒子数
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高浓度环境下，单粒子光散射法所得尘埃粒子信号易产生重叠，严重影响了颗粒物粒径分布和数目浓度的测量结果。本文研究了尘埃粒子信号重叠概率特性，并给出一种高浓度下测量粒子数目浓度的反演算法。 首先，本文根据粒子信号在时间尺度上的随机特性，将其分解为单粒子信号和单粒子信号重叠而成的多粒子信号，并运用泊松计数过程表征粒子计数器的计数过程，推导出粒子数目浓度及单粒子信号脉宽特征参数与这两种信号出现概率之间的关系，概率结果可表征为关于参数ξ的指数形式。简要分析单个粒子通过光敏区的过程，可发现光敏区结构尺寸是影响ξ的重要因素。通过对单粒子信号间的时间间隔及重叠过程的研究，演算出粒子信号的组成成份及脉宽分布，并给出了数值求解方法，为反演粒子数目浓度提供了理论依据。 继而，基于粒子信号的重叠概率特性，分析了粒子信号个数与实际粒子个数的关系，推导出计数效率符合标准且在测量中只需分辨单粒子信号和多粒子信号并记录两者数值Ns和Nc而无需分离重叠信号的粒子数目浓度反演算法。研究了粒子信号脉宽、组成成份和粒子数目浓度的关系，设计了一种基于粒子信号脉宽概率密度函数的概率矩阵和脉宽分通道计数矩阵相乘得到Ns和Nc的方法。 最后，本文通过蒙特卡罗法生成粒子随机信号，结合相关标准进行仿真，验证了反演算法在高浓度下的精确性;并且还设计了反演算法测量标准粒子的实验方案，给出了设定概率矩阵和幅值标定的方法。与传统方法比较，无论是测量单一粒径粒子还是分通道计数多粒径粒子，反演算法在高浓度下（≤20000个／秒）的结果更为准确，可以有效地提高单粒子光散射法的浓度测量上限。
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