本课题研究重点为:结合了传统的荧光测量的基本原理、先进的ARM嵌入式控制技术和最新的神经网络集成算法,使基于ARM Cortex-M3处理器的水中油荧光光纤检测系统实现智能化。本文主要研究内容:(1)由荧光分析法的基本原理及其应用特点出发,通过数学推导,得出水中油类的基本检测机理,得出了把荧光分析法和全光纤结合的水中油荧光光纤传感器设计原理。(2)设计了水中油荧光光纤测量系统,以脉冲氙灯为激发光源,通过光学系统,经由低损耗全光纤,形成参考光、透射光和反射光线的三路测量,并经由光电转换电路获得可在电路中进行处理的模拟电信号。(3)提出了基于STM32F103RBT6(以ARM Cortex-M3处理器为内核)处理器的测量系统,包括AD转换模块、LCD液晶模块设计、结合RS-232串行通讯技术与上位机PC通讯,组成上位机监控模块。文中给出了各个硬件部分的详细设计及软件的部分代码及分析。(4)为了进一步提高测量值的精确度,通过算法比较计算结果,选择了人工神经网络集成算法,本文从得出6种油类光谱数据经由神经网络集成算法反复演练,得出了具有更强健壮性以及更加精确的光谱分析结果。该系统在分子辐射吸收理论的基础上,运用荧光光纤检测技术,得出了探测水中油的光电传感器设计原理;开发了以ARM Cortex-M3为核心的中央硬件处理平台,以及PC机上位机监控模块。与传统检测设备相比,该系统灵敏度高,重复性好,实时性强。提高了系统效率、精确度和系统的智能化程度,整个系统在界面上友好,信号获取便捷,操作起来灵活。