一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法，包括传感器阵列选型、AD数据预处理、PCA主成分分析、BP神经网络模式识别算法步骤。根据待检测气体的种类与传感器的交叉敏感性，选择不同的传感器阵列组合，对各个传感器采集的模拟信号进行归一化的数据预处理，然后对预处理的数据进行PCA主成分分析，提取出待测气体的主要成分，组成新数据；这些新数据作为BP神经网络算法的输入，通过BP神经网络模式识别算法，估算出待测气体的整体恶臭浓度；此算法能够实时估算出被测气体的整体恶臭浓度，对被测气体进行分类，可以有针对性的对这些恶臭污染进行治理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法
本专利技术涉及环境恶臭气体检测领域，具体涉及一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法。
技术介绍
大气污染是工业污染的主要污染之一，恶臭污染作为一种感觉公害，已成为世界环境公害之一。恶臭污染物是指一切刺激嗅觉器官引起人们不愉快及损害生活环境质量的气体物质。从广义上说，把散发在大气中的一切有味物质统称为恶臭气体。恶臭气体不仅能带给人嗅觉的不适，而且还会使长期生活于恶臭污染环境中的人们产生厌食、失眠、记忆力下降、心情烦躁等功能性疾病。恶臭污染源众多，污染面广，涉及行业多，恶臭物质的浓度一般较低，成分较复杂，往往是含多种恶臭物质的混合物。环境恶臭浓度的测定现行的国标为三点比较式嗅袋法，但该方法耗时耗力，不能及时反应恶臭气体的浓度，只靠人工嗅辨的方式估算出恶臭气体的整体浓度，不能估算恶臭气体中单个恶臭气体的浓度，不能有针对性的去对这些恶臭污染进行处理。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是针对以上不足，提出基于一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法，其特征在于，/n开始于步骤S101：传感器阵列选型，根据不同的待测气体选择传感器阵列组合；/n步骤S102，AD采样，把所要测试的气体进行数据采集；/n步骤S103，对传感器阵列数据进行预处理，针对各个传感器采集的信号对传感器数据进行归一化处理，使单个传感器的输出处于[0,1]之间；/n步骤S104，对预处理的数据进行PCA主成分分析，分析出待测气体的主要成分；/n步骤S105，PCA主成分分析的结果作为BP神经网络的输入，通过BP神经网络模式识别算法，估算出待测气体的恶臭浓度；/n步骤S106，模式识别决策输出恶臭浓度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法，其特征在于，
开始于步骤S101：传感器阵列选型，根据不同的待测气体选择传感器阵列组合；
步骤S102，AD采样，把所要测试的气体进行数据采集；
步骤S103，对传感器阵列数据进行预处理，针对各个传感器采集的信号对传感器数据进行归一化处理，使单个传感器的输出处于[0,1]之间；
步骤S104，对预处理的数据进行PCA主成分分析，分析出待测气体的主要成分；
步骤S105，PCA主成分分析的结果作为BP神经网络的输入，通过BP神经网络模式识别算法，估算出待测气体的恶臭浓度；
步骤S106，模式识别决策输出恶臭浓度。


2.如权利要求1所述的一种基于主成分分析与模式识别的恶臭气体的检测方法，其特征在于：传感器阵列包括三个金属氧化物传感器TGS2600，一个PID光离子传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：李萍，黄德承，陈晓强，
申请(专利权)人：浙江三青环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33