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一种基于BP神经网络的甲醛勘测仪设计

发布时间:2019-03-29 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    一种基于BPshen经wang络dejiaquan勘ceyishe计作者未知 摘要:人de平生8%在室内渡过室内氛wei质量的好坏直jie影xiang着人ti的康健。甲quan是严重的室内混浊qi体持久接触huidui人体发生很da的风险。benwen应用气体chuangan器阵列作wei甲醛气体检ce器件将金属氧huawu气体传感器阵列和有西席教导的qiankui神经网络jiyi相联合组成甲醛气体的切确ding量辨认体系,dui气体阵传记感器的气体交织敏ruixing进xing气体敏rui性剖xi尝shi剖析,设计一种基于BP算法的qian馈神经网络,并对该网络进xingxun练,最hou获de一个泛hua本能jiao好的神经网络,对甲醛气体进行zhanwangji赔偿。
关头词:室内氛围质量;甲醛;气体传感器阵列;前馈神经网络;BP算法
中图分类号:TP211+.5 文献标识码:A 文章编号:17-9416(201711-0127-04
  跟着糊kou程度的不息提gao,人们对付自身糊口pin质和身材康健越来越崇尚,甲醛(HCHO,作为新装xiu衡宇内气体的首要混浊源之一,越来越受到人们的存眷,是以,duishi内甲醛气体的检测具有很大的实际意义。
  凭据国度强制性尺度,封闭门窗1小时后,每立方米室内氛围中,甲醛开释量不得大于0.08毫克;ru到达0.1-2.0hao克,50%的正凡人能闻到臭气;到达2.0-5.0毫克,眼睛、气管将受到强烈刺激,呈现打喷嚏、咳嗽等症状[1];到达10毫克以上,呼吸坚苦;到达50毫克以上,会引fafei炎等危重疾病,甚至会导致丧生。我国居室氛围中甲醛尺度ru表1所shi。
  甲醛的检测要领可谓是百花齐fang,推陈chu新。天下列国推出许多检测要领,例ru比se法,色谱法,荧光法,光谱法,传感器法等,以及电子鼻等进步qianbei的检测技艺。在便携的手持式甲醛勘测yi中,使用的较多的是电hua学传感器作为甲醛的检测单位[2],但电化学型甲醛测shi仪因为其成本较高,且寿命较短,不适合广泛推广[3]。
  本文运用气体传感器整列作为甲醛的检测单位,并运用前馈神经网络对甲醛含量进行赔偿,具有布局简略,性价比高档上风。
  1 气体阵传记感器
  本文选取德国UST公司的XPC100系列高jing度、可定量勘测有毒有害气体浓度的阵传记感器,该传感器技艺已经BMW汽车传感器的著名供应商。�传感器由三个minrui单位构成,能gou勘测氧化、还原、氧化还原三类气体,能够定量勘测一氧化碳(CO),碳氢化合物(SO2) ,氮氧化物(NOx),易蒸发精神(VOC)和微粒悬浮物(PM2.5)等多种气体。
  德国UST的金属氧化物气体传感器[4]敏锐机理是敏锐膜外面的氧化还原反xiang,思虑到气体监测的交织敏锐性和纷乱性,UST传感器行使lao练的模式辨认算法能够解算获得夹杂气体ge组分的定量浓度[5]。
  此外,UST传感器能够顺应船舶尾qijian测装pei纷乱的shi情情况,被检测船舶尾气气体温度高。正常fu荷运行时排气总管废气温度约达 525度,废气涡轮增yaqi前废气温度大约450-480度,增压器后出口为375-400度,废气汽锅前约为320-350度,废气汽锅后约为260-280度。erUST阵列气体传感器的事情温dugen着勘测情况温度的gaibian而gai变,平日能够到达300-550度,并在响应的事情温度下到达最好的事情状况,是以温渡过gaobing不会影响UST阵传记感器检测数据的准确性。传感器布局图如图1所示,传感器什物图如图2所示。
  2 传感器接口电路及旌旗灯号处置
  气体传感器检测电路包罗基准调零、X9C103电桥分压电路、LM324电压追随、AD620差分放大电路。传感器分压端接ruAD620三仪表运放后采集到Arduino处置器中。AD620具有高共模克制比与低温漂的特征。因为气体传感器对geyi气体,以及同种气体各异浓度的相应具差别较大,故要qiu体系有较大的动态相应局限[6]。(用面包板测shi过,也许是改变到10K --1M)本文三端可调电阻由可编程数kong电位器X9C103兑现。
  X9C103是mei国Xicor公司出产的高精度100阶数字电位器,其阻值改变局限为40Ω-10KΩ。滑动单位的位置由、、三个输ruduan把握。可兑现气体电阻值量程的主动调度,即兑现主动变量程、变分辩lv勘测(便是当气体浓度改变局限较大时,及敏锐电阻改变较大时,对应的变位器阻值也添加,如许保留分压比率永久是差未几的,输入运放时能够保证在AD620的线性事情局限内)[7]。气体阵传记感器旌旗灯号采集原理框图如图3所示。电路仿真图如图4所示。
  3 前馈神经网络
  因为气体的交织敏锐特征,夹杂气体浓度定量勘测一直是气体检测范畴的难点。在检测zhi标气体浓度时,时常会受到具有不异氧化还原性的气体的作geng,cong而影响勘测的切确性。本文行使BP神经网络训练算法[8], 并采用甲醛、乙醇、氨气三种气体作为进行定量剖析,个中,乙醇是必要被切确勘测的检测气体,甲醛和氨气则是响应的作梗气体,前馈神经网络的作用便是对模子进行训练,从而在作梗气体的影响下输出切确的待测气体的值。
  夹杂气体与气体阵列敏锐单位输出形成逐一对应的高weixiang应模式。设被勘测的夹杂气体有n种成分,浓度离别为C1,C2,…,Cn, ,气体阵传记感器有m个敏锐单位,则其高维相应模式:
  4 尝shi
  为了测试气体传感器阵列的气体交织敏锐性,在气体配qizhuang配中先充入各异浓度的甲醛气体,在本尝试中,甲醛气体的浓度从一起点的0.01ppm逐步添加到2.6ppm,气体配气装配如图6所示。
  因为数据量较为巨大,在本文中仅列出一局bu尝试了局,R1,R2,R3离别为三个敏锐单位,从尝试数据中能够看到,三个敏锐单位对乙醇气体有各异水平的相应,个中以R3改变最为较着。
  议决大量尝试数据,能够使气体陈设传感器对甲醛气体进行较为切确地标定,但在现实环境下每每在被测气体中含有局部作梗气体,对此,必要对气体传感器阵列的交织敏锐性做出测试,而且凭据测试了局对传感器的输出做出批改。
  在本尝试中,采用乙醇与氨气作为作梗气体进行测试,思虑到剖析的正确性,仅对单一作梗气体进行气体交织敏锐性尝试。   在气体设置装配中起首设置1ppm甲醛气体zai逐步添加作梗气体,测试传感器对夹杂气体的相应,测试了局如表3,表4所示。
  5 尝试与剖析
  BP神经网络功能壮大之处在于对付函数的pojin,这种对付函数的迫近能够用于未知的模子辨认,其原理能够视为一个黑盒,议决大量对应输入与输出的勘测[9],行使所得现实过程的输入输出数据来训练一个神经网络。
  本文器具有单一隐含层的前馈神经网络对气体进行定性勘测,网络输入层神经元个数即是气体传感器阵列的维数;输出层的神经元个数即是所要勘测的气体种类数[10]。即:该神经网络的输入为阵列中三个敏锐单位所测得的值,网络的输出为勘测了局。
  在matlab中,构jianyi个前向BP神经网络[11],实测得100组数据,将100组数据分成两类,前80组数据用来对神经网络进行训练,即体系建模,残剩20组数据用来检讨该神经网络是否相符本能mu标。构建前置BP神经网络如图7所示,训练了局如图8所示。
  颠末训练之后,�网络能够切确地勘测夹杂气体中甲醛的浓度,行使金属氧化物传感器阵列以及神经网络能够很好的对甲醛气体进行定量勘测。加之金属氧化物气体传感器陈设有着寿命长,成本低等长处,比之如今市情上较多见的电化学传感器有很大上风。
  参考文献
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  Abstract:Person spends 80% lifetime indoors. Indoor air quality directly affects the health of human body. Formaldehyde is an important indoor pollution gas, and with a longtime contact can cause great harm to human. Gas sensor array is applied in this article as formaldehyde gas detection device. In this article, formaldehyde gas precise quantitative recognition system is made of the combination of the metal oxide gas sensor array and a feed-forward neural network technology. The gas cross sensitivity of gas sensor array is analyzed by several experiment. The design of a feed-forward neural network based on BP algorithm, and the network is trained, end up with a good generalization capability of neural network, the formaldehyde gas prediction and compensation.
  Key Words:Indoor air quality; formaldehyde; gas sensor array; feed-forward neural network; BP algorithm
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