一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统，该系统包括：能量调控电路1，微型加热器2、气体检测模块3和气体识别模块4，其中能量调控电路1包括电源5和主控芯片6，气体检测模块3包括气体传感器7、参考电阻8、模数转换单元9和数据处理系统10。其中监测环境中的混合气体通过气体检测模块3进行检测和数据采集及处理，并通过能量调控电路1调节气体检测模块3的工作温度，获取不同温度下的混合气体的图像标签，经由气体识别模块4对气体图像标签进行学习，进而识别出混合气体中所包含的气体类别。本发明专利技术具有成本低，体积小，可集成度高，具有便携化趋向等突出优点。具有便携化趋向等突出优点。具有便携化趋向等突出优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统


[0001]本专利技术属于气体传感器和机器学习领域，具体涉各种实际应用条件下混合气体中所有气体的检测和识别。

技术介绍

[0002]现实生活中存在许多场景需要对混合气体进行精确识别，在工业环境中，一些排放气体存在有毒气体，因为这些这些气体中有些无色无味，有些含量低微，仅凭人类的嗅觉难以识别，另外，在食品检测中，通过对特定气体的识别，即可以判断食品是否放坏变质，保障食用安全，还可以判定茶叶、酒水的质量状态，有效区分其优劣水平，因此，对于此类气体的检测和识别很有必要。
[0003]现有气体检测仪一般是通过光谱分析确定气体中分子或原子质量比例进而有效识别气体，但此种设备造价昂贵，工业或生活实际应用中投入成本高，部分工业或生活环境中无力批量购买，特别是工业环境，不能实现全范围检测和报警，难以保障工作人员安全，还有基于传感器阵列的电子鼻系统，此种设备对传感器数量有一定要求，存在耗材多，体积大，可集成度低的问题。
[0004]本专利技术提出了一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统，结合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统，其组成包括能量调控电路1，微型加热器2、气体检测模块3和气体识别模块4。2.根据权利要求1所述的能量调控电路1，其特征在于：由电源5和主控芯片6组成，电源5负责给电路设备提供电能，主控芯片6分配电压给微型加热器2、气体检测模块3和气体识别模块4。3.根据权利要求1所述的微型加热器2，其特征更在于：在不同工作电压下，可以产生相应的热量，达到气体检测模块3工作所需要的环境温度。4.根据权利要求1所述的气体检测模块3，其特征在于：由气体传感器7、参考电阻8、模数转换单元9和数据处理系统10组成，气体传感器7在检测气体的过程中，由于其表面气敏材料与气体的相互作用，通过气体传感器7的电流变化，参考电阻8因为与气体传感器7串联，所以其两端电压随着电流的改变而变化，模数转换单元9负责将以模拟信号形式存在的参考电阻8两端的电压信号转换为数字信号，数据处理系统10负责实时收集数字信号形式的电压信号，并将其处理为更为具象化的响应值，构建基于响应集合的图像标签，并将气体图像标签传输出去。5.根据权利要求4所述的气体传感器7，其特征在于，基于模块中的气体传感器7单元在不同温度下对气体的灵敏程度不同的特点，气体传感器7与气体反应时，随着气体传感器7工作温度的改变，形成随温度梯度变化的响应数据的集合，对于任一种气体，其响应数据的集合都具有特异性。6.根据权利要求1所述的气体识别模块4，其特征在于：利用机器学习中的图神经网络技术训练每一种气体与其对应的随温度梯度变化的全局图像标签的集合，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴京锦，孙普，唐荣年，李创，胡文峰，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：