工业化时代以来,石油、煤炭、天然气等能源被广泛的开发利用,人类科技与生产力获得大力发展的同时,随之而来的也有严重的环境问题和气候恶化问题。二氧化碳作为温室气体的主要成分,需要精准把控。可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）技术具有高分辨率、快速响应、可实时监控的特点,在气体检测领域被广泛应用。本课题基于TDLAS技术对CO2浓度表征方法进行了研究,利用离散小波变换（DWT）对小波去噪后的TDLAS二次谐波信号进行分解,对分解后的各层细节分量（Di）进行FFT提取对应的频谱分量幅值,筛选与CO2分子特征吸收相关的频域特征信号,利用提取的频域特征信号代替传统的时域二次谐波信号建立回归模型,反演CO2浓度。本课题主要研究内容如下:1、TDLAS气体检测基础理论研究。对TDLAS气体检测原理进行了分析,对比研究直接吸收光谱法和波长调制光谱法的原理和适用范围,选择波长调制光谱法作为CO2浓度的检测方法;对CO2中红外和近红外的吸收谱线进行了对比分析,确定1.579μm（波数6334cm-1）的谱线作为TDLAS CO2检测系统的目标吸收波长。2、TDLAS CO2检测系统设计。对检测系统的总体方案及其各个组成模块进行研究设计,对各模块中的硬件进行了对比选型;对系统的噪声进行研究分析,通过信噪比对巴特沃斯低通滤波、滑动平均滤波和小波阈值去噪等算法的去噪效果进行了量化。3、TDLAS CO2浓度表征方法研究。在小波去噪的基础上,对去噪后的TDLAS二次谐波信号进行频域分析,利用离散小波变换（DWT）算法重新将其分解至频域,对分解后的各层细节分量（Di）进行FFT提取对应的频谱分量幅值;对各层分量幅值对浓度的变化进行相关性分析,筛选与CO2分子特征吸收相关的频域特征信号,利用提取的频域特征信号建立频域回归模型,反演气体浓度。4、实验及结果分析。利用传统的时域二次谐波信号建立时域回归模型,与频域回归模型形成实验对照;结果显示,时域回归模型校正集与预测集的相关系数分别为0.9985和0.9973,RMSE值分别为0.0459%和0.0179%,预测集的最大相对误差为4.62%;频域回归模型校正集与预测集的相关系数分别为0.9993和0.9997,RMSE值分别为0.0320%和0.0069%,预测集的最大相对误差为1.54%。结果表明,频域回归模型有效提高了TDLAS系统对CO2的预测能力和测量精度,验证了该表征方法的可行性。5、系统性能评价。利用Allan方差对CO2测量系统进行稳定性和探测极限评价,在系统平均时间为1s时,探测极限为9.6×10-4;在最优平均时间为90s时,达到最佳检测时间,探测极限为8.3×10-5;系统重复性测试,4次测量的浓度平均值为1.0148%,测量标准差为0.0116%,结果表明,系统的重复性为1.114%,足以满足实验要求。