一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪制造技术

本发明专利技术提供一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，涉及检测仪器技术领域。本发明专利技术提出了一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，包括树莓派raspberry pi 3B、AD620放大模块、ADS1115模数转换模块、溶解氧传感器KDS‑25B；本发明专利技术利用机器学习算法进行补偿，大大增加了机器的使用寿命和增加了机器的使用精度，并具有可拓展性可以为许多行业制作更人性化的独立使用界面，在现有的溶解氧的基础上增加机器学习算法，以提高溶解氧仪器在测量的精度，同时减少温度对溶解氧仪器的影响，并且可以反馈测量时消耗的溶解氧量，而且在一定程度上对溶解氧寿命得到了加强，并且不会对整个溶解氧仪器产生不利影响。

A dissolved oxygen detector based on machine learning feedback compensation optimization

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪
本专利技术涉及检测仪器
，尤其涉及一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪。
技术介绍
现有的溶解氧检测仪主要是电化学为原理的检测仪，其缺点是：只具有单一的线性的矫正算法数据精度较差，而且大多不具有良好的温度补偿功能，实验条件受制约比较明显，本身测量溶解氧时会消耗一部分的溶解氧，而且使用寿命大多在1年左右。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，在现有的溶解氧的基础上增加机器学习算法，以提高溶解氧仪器在测量的精度，同时减少温度对溶解氧仪器的影响，并且可以反馈测量时消耗的溶解氧量，而且在一定程度上对溶解氧寿命得到了加强，并且不会对整个溶解氧仪器产生不利影响。本专利技术所采取的技术方案是：一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，包括树莓派、放大模块、模数转换模块、溶解氧传感器；所述树莓派为嵌入式可编程逻辑控制器，其输入端连接所述模数转换模块输出端，所述树莓派采集到所述模数转换模块输出的数电信号，通过机器学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，其特征在于：包括树莓派、放大模块、模数转换模块、溶解氧传感器；/n所述树莓派为嵌入式可编程逻辑控制器，其输入端连接所述模数转换模块输出端，所述树莓派采集到所述模数转换模块输出的数电信号，通过机器学习算法进行纠正，至每0.5秒输出精确至0.01mg/L的动态溶解氧浓度；/n所述放大模块为差动放大电路，其输入端连接所述溶解氧传感器的输出端，其输出端连接所述模数转换模块输入端，获得所述溶解氧传感器输出的毫伏级电压进行放大100倍；/n所述模数转换模块为16位AD转换模块；输入端连接所述放大模块输出端，通过基于底层的I2C协议，将所述放大模块放大后的模电...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习反馈补偿优化的溶解氧检测仪，其特征在于：包括树莓派、放大模块、模数转换模块、溶解氧传感器；
所述树莓派为嵌入式可编程逻辑控制器，其输入端连接所述模数转换模块输出端，所述树莓派采集到所述模数转换模块输出的数电信号，通过机器学习算法进行纠正，至每0.5秒输出精确至0.01mg/L的动态溶解氧浓度；
所述放大模块为差动放大电路，其输入端连接所述溶解氧传感器的输出端，其输出端连接所述模数转换模块输入端，获得所述溶解氧传感器输出的毫伏级电压进行放大100倍；
所述模数转换模块为16位AD转换模块；输入端连接所述放大模块输出端，通过基于底层的I2C协议，将所述放大模块放大后的模电...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢昊东，杨柏林，周航，潘利隆，杨忠岩，杨大帅，
申请(专利权)人：东北大学秦皇岛分校，
类型：发明
国别省市：河北;13