【技术实现步骤摘要】
基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法
本专利技术涉及红外气体传感器
,具体而言涉及一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法。
技术介绍
红外气体传感器因其具有极高的气体选择性在化工、电力、环境气体监测及煤炭开采等众多领域得到广泛的应用。这种检测技术在精度、价格、使用寿命、功耗、稳定性等方面具有明显的优势。由于红外光谱吸收检测技术在气体检测领域具有诸多的优势,所以国内外科研机构对该技术的应用进行了较为深入的研究。然而,非色散红外SF6气体传感器在实际使用过程中,其检测精度易受周围环境气压的影响,导致测量精度下降。目前,为了消除环境气压波动对非色散红外SF6气体传感器造成的影响,主要采用如下两种补偿方案:一是拟合公式法,即采用最小二乘迭代方法确定拟合公式的相关系数,建立数学公式模型实现对SF6气体传感器的气压补偿。但是此方法是在数据采集后利用系数标定的方法进行气压补偿,计算过程繁杂、使用局限性大;二是恒压补偿法,即采用硬件电路模块使检测环境气压保持动态平衡,消除气压变化引起的气体传感器测量误差。但是此方法是在系统中添加了硬件电路,不仅增加了功耗和制造成本,而且降低了设备的可靠性。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法,利用AGNES优化BP神经网络对气体传感器进行气压补偿,减小了环境气压波动较大情况下的气体传感器测量误差,降低了检测设备的制造成本和后期维护成本,有利于缩减传感器的体积,同时,提出了一种新型多反射气室,使气体与红外光充分接触,提高测量 ...
【技术保护点】
1.一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述红外气体传感器包括红外传感器、气压传感器和微处理器系统;所述红外传感器、气压传感器分别与微处理器系统电连接;所述红外传感器包括采样气室、以及安装在采样气室内的红外光源、热释电探测器;所述红外传感器采用具有单光束多波长结构的红外光源,其发出的光束至少包括两种不同的波长,这两种波长分别被定义成测量波长和参比波长;所述红外光源发出的光束在采样气室内经多次反射后被热释电探测器接收,热释电探测器响应于接收到红外光源发出的光束,将其中属于测量波长的分量光转换成测量电压U0、属于参比波长的分量光转换成参比电压U1,再将转换生成的测量电压U0和参比电压U1发送至微处理器系统;所述气压传感器安装在采样气室内,被设置成实时探测采样气室内气压值,并将探测的气压值转换成一气压电压U2发送至微处理器系统;所述微处理器系统内设置有一气压补偿模块,气压补偿模块内配置有一基于AGNES‑BP神经网络模型;所述微处理器系统接收热释电探测器发送的测量电压U0和参比电压U1、以及气压传感器发送的气压电压U2,归一化处理后,发送至气压补偿模块进行气压补偿 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述红外气体传感器包括红外传感器、气压传感器和微处理器系统;所述红外传感器、气压传感器分别与微处理器系统电连接;所述红外传感器包括采样气室、以及安装在采样气室内的红外光源、热释电探测器;所述红外传感器采用具有单光束多波长结构的红外光源,其发出的光束至少包括两种不同的波长,这两种波长分别被定义成测量波长和参比波长;所述红外光源发出的光束在采样气室内经多次反射后被热释电探测器接收,热释电探测器响应于接收到红外光源发出的光束,将其中属于测量波长的分量光转换成测量电压U0、属于参比波长的分量光转换成参比电压U1,再将转换生成的测量电压U0和参比电压U1发送至微处理器系统;所述气压传感器安装在采样气室内,被设置成实时探测采样气室内气压值,并将探测的气压值转换成一气压电压U2发送至微处理器系统;所述微处理器系统内设置有一气压补偿模块,气压补偿模块内配置有一基于AGNES-BP神经网络模型;所述微处理器系统接收热释电探测器发送的测量电压U0和参比电压U1、以及气压传感器发送的气压电压U2,归一化处理后,发送至气压补偿模块进行气压补偿计算,以获取经气压补偿后的气体浓度。2.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述红外气体传感器还具有一无线传输模块和一显示终端;所述无线传输模块电连接微处理器系统和显示终端,用以建立微处理器系统和显示终端之间的数据链路。3.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述采样气室沿纵长方向设置有第一端部和第二端部,第一端部和第二端部均为封闭端,采样气室顶部设置有一进气口;所述采样气室包括红外光源、第一反光镜、第二反光镜、热释电探测器、旋风式抽气泵;所述第一反光镜、第二反光镜为凹面镜,分别固定在第一端部、第二端部,两者镜面相对;所述红外光源和热释电探测器均固定安装在采样气室的第一端部、并且朝向第二端部设置,红外光源发出的光束经第一反光镜和第二反光镜交替、并且至少两次反射后被热释电探测器接收;所述红外光源和热释电探测器均与微处理器系统电连接;所述旋风式抽气泵固定安装在进气口上,与微处理器系统电连接。4.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述采样气室的进气口内侧设置有防水透气膜。5.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器,其特征在于,所述第一反光镜和第二反光镜的两端与采样气室连接处的外侧均设置有防水透气膜。6.一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器气压补偿方法,其特征在于,所述气压补偿方法包括:S1:创建以测量电压、参比电压、气压电压为参数的基于AGNES-BP神经网络模型;S2:接收热释电探测器发送的测量电压U0和参比电压U1、以及气压传感器发送的气压电压U2...
【专利技术属性】
技术研发人员:常建华,沈婉,赵勇毅,赵正杰,
申请(专利权)人:南京信息工程大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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