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基于BP神经网络的甲醛测量仪的设计

发布时间:2019-04-26 04:41:58 文章来源:未来智讯    
基于氧甲烯的BP神经网络测量仪器设计:未知摘要:80%的人一生都在室内,室内空气质量直接影响人体健康。 甲醛是一种严重的室内混浊气体,持久的暴露对人体构成很大的危险。 本文采用气体传感器阵列作为甲醛气体检测装置,结合金属氧化物气体传感器阵列和带有西神教学的前馈神经网络技术,形成甲烷气体和气体插层的气体识别系统。 用于气体阵列生物传感器。 通过对气体锐度分析的深入分析,设计了基于BP算法的前馈神经网络,并对网络进行了训练。 最后,得到了具有良好推广的广义神经网络,并对甲醛气体进行了预测和补偿。 关键词:室内大气质量; 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:1007-9416(2017)11-0127-04随着生活水平的不断提高,人们越来越崇尚自己的品质 生命与健康。 甲醛(HCHO)作为恒宇新改造天然气的主要浊度来源之一,即将到来。人们越关注,室内甲醛气体的检测具有重要的现实意义。 根据国家强制规模,门窗关闭1小时后,每立方米室内大气释放的甲醛量不得超过0.08毫克; 如果它达到0.1-2.0毫克,50%的普通人可闻到异味; 2.0-5.0毫克,眼睛,气管会受到强烈刺激,出现打喷嚏,咳嗽等症状[1]; 达到10毫克以上,呼吸困难; 达到50毫克以上,可引起肺炎等严重疾病,甚至导致死亡。 我们的客厅大气中的甲醛垢如表1所示。甲醛的检测方法可以说是百花和新花。 在以下国家,已经引入了许多检测方法,例如比色法,色谱法,荧光法,光谱法,传感器方法等,以及诸如电子鼻的高级测试技术。 在便携式手持式甲醛测量仪中,电化学传感器被用作甲醛的检测单元[2],但电化学甲醛测试仪由于成本高,寿命短而不适合广泛推广。 [3]。 本文采用气体传感器作为甲醛检测单元,采用前馈神经网络补偿甲醛含量。 它具有简单的布局和高性价比。 1气体阵列双液传感器本文选用德国UST的XPC100系列高精度,定量毒性和有害气体浓度检测器,德国UST是宝马汽车传感器的知名供应商。 传感器由三个尖锐单元组成,可用于测量三种类型的气体:氧化,还原和氧化还原。 它可以定量测量一氧化碳(CO)和碳氢化合物(S)。O2),各种气体,如氮氧化物(NOx),挥发性蒸气(VOC)和颗粒悬浮物(PM2.5)。 德国UST的金属氧化物气体传感器[4]尖锐的机制是锐利薄膜外的氧化还原反应,考虑到交织的敏锐度和气体监测的混乱,UST传感器可以通过使用复杂的模式识别算法来解决问题。 包合气体各组分的定量浓度[5]。 另外,UST传感器能够适应船舶废气检测组件的无序,并且检测到的船舶的废气温度很高。 在正常负载运行期间,排气歧管的排气温度约为525度,排气涡轮增压器的排气温度约为450-480度,增压器的出口温度为375-400度,排气前部 燃气锅炉约320-350度。 废气锅炉落后约260-280度。 UST阵列气体传感器的温度随着测量温度的变化而变化。 它可以在工作日达到300-550度,并在温度响应时达到最佳状态。 它太高而不能影响UST。 阵列传感器检测到的数据的准确性。 传感器布局如图1所示,传感器图如图2所示.2传感器接口电路和信号处理气体传感器检测电路包括参考零点调整,X9C103桥式分压电路,LM324电压跟随器和AD620差分放大器 电路。 传感器的分压器连接到AD620三仪器运算放大器并收集到Arduino处理器中。 AD620具有高共模抑制和低温漂移特性。 由于气体传感器在不同气体和相同气体的不同浓度之间存在较大差异,因此系统需要具有较大的动态相应限值[6]。 (用面包板测试,可能改为10K - 1M)这个三端可调电阻由可编程数字电位器X9C103兑现。 X9C103是由美国Xicor公司生产的高精度100阶数字电位器。 其电阻变化限制在40Ω-10KΩ。 滑动单元的位置由三个输入抓住。 可以赎回气体阻力范围的主动调度,即执行主动变量过程和可变分辨率测量(即,当气体浓度变化受限时,急剧阻力变化很大,相应的定位器阻力 如果保持分压比几乎相同,则可以保证输入运算放大器时AD620的线性度[7]。 气体阵列生物传感器信号采集的框图如图3所示。电路仿真图如图4所示.3前馈神经网络包含气体浓度的定量测量由于相互交织而成为气体检测的一个难点区域 气体的锐度。 当检测指数气体浓度时,它经常受到具有不同氧化还原性质的气体的茎,从而影响测量的准确性。 本文运用BP神经网络训练算法[8],并使用甲醛,乙醇,三种氨气用于定量分析。 其中,乙醇是必须精确检测的检测气体,甲醛和氨是响应气体。 前馈神经网络的功能是训练模具。 在秸秆气体的影响下输出待测气体的值。 包含气体和气体阵列尖锐单元输出形成一对一对应的高维对应模式。 让研究的夹杂物气体有n种成分,浓度为C1,C2,...,Cn,气体阵列生物传感器有m个锐单位,那么它的高维对应模式:4尝试
为了测试气体传感器阵列的气体交错灵活性,气体分布中的气体分布首先填充不同浓度的甲醛气体。 在这种尝试中,甲醛气体的浓度从0.01ppm逐渐增加到2.6ppm。 气体分配组件如图6所示。由于数据量相对较大,本文仅进行了部分尝试。 R1,R2和R3分成三个尖锐单位。 从试验数据可以看出,三个尖锐的单元具有乙醇气体。 对应于不同的级别,R3变化最大。 通过解析大量试验数据,载气传感器可以准确地校准甲醛气体,但在实际环境中,待测气体的每一部分都含有局部涂抹气体,气体传感器阵列交织在一起。 对敏锐度进行了测试,并且凭证测试了电路板以对传感器的输出进行校正。 在这种尝试中,使用乙醇和氨气作为用于测试的茎气,并且考虑了分析的正确性,并且仅对单茎气体进行气体缠结敏锐性尝试。 在气体凝固组件中,首先设定1ppm的甲醛气体,然后逐渐加入气体,并测试传感器的包含气体。 测试结果如表3和表4所示.5试验和分析BP神经网络函数在函数的紧迫性方面很强,这种应对函数的近似可用于未知模型识别,其原理可视为 黑箱,大量分辨率对应输入输出调查[9],运用实际过程的输入输出数据来训练神经网络。 在本文中,使用具有单个隐藏层的前馈神经网络来定性地测量气体。 网络输入层中的神经元数量是气体传感器阵列的尺寸; 输出层中的神经元数量是需要调查的。 气体数量[10]。 即:神经网络的输入是由阵列中的三个尖锐单元测量的值,并且网络的输出是被调查的办公室。 在Matlab中,构建了一个前向BP神经网络[11],并测量了100组数据。 100组数据分为两类。 前80组数据用于训练神经网络,即系统建模。 其余20组数据用于检查神经网络是否符合本能目标。 BP前神经网络的结构如图7所示,训练如图8所示培训结束后,网络可以准确地测量包合气体中甲醛的浓度,金属氧化物传感器阵列和神经网络可以对甲醛气体进行定量测量。 此外,金属氧化物气体传感器具有寿命长和成本低的优点,并且具有优于当今市场上常见的电化学传感器的优越性。 参考文献[1]翟志刚,朱莉。 甲醛室内装饰的风险及测量方法[J]。 “尝试技能与管理”,2005年,(06):127-131。 [2]王波。 便携式甲醛气体检测仪的设计与实现[D]。 西安电子科技大学,2015。[3]杜娟。 便携式甲醛检测仪的设计[D]。 郑州大学,2010。[4]刘向军,谭向前,严实。 金属氧化物气体传感器[J]。 广州大学学报(自然科学版),2007,(05):42-46。 [5]史静怡。基于气体传感器阵列的多气体检测与应用[D]。西北工业大学,2001。 [6]郑学仁,张云芝,李斌,吴朝晖。集成传感器接口电路的设计[J]。大学物理实验,1998,(02):42-44。 [7]孙海山,​​顾红军,余瑜,姜永华。 SAW气体传感器信号处理电路的探讨与设计[J]。工业仪器与有源调整装置,2008,(01):79-81。 [8]石春燕。 基于人工神经网络的多气体剖面系统讨论与设计[D]。 吉林大学,2004。[9]常小莉。 基于Matlab的BP神经网络设计[J]。 机械工程与自动化,2006,(04):36-37 [10]张胜南,郭文义,肖立伟。 基于MATLAB的BP神经网络设计与训练[J]。 内蒙古科技,2005,(17):95-98。 [11]王莹,吕翠杰,左翠萍。 基于改进BP神经网络的煤矿安全生产预警[J]。国际矿业科技,2015,25(02):319-324。 摘要:人在室内度过80%的生命。 室内空气质量d直接影响人体健康。 甲醛是一种重要的室内污染气体,长时间接触会对人体造成极大的危害。 本文采用气体传感器阵列作为甲醛气体检测装置。 识别系统由金属氧化物气体传感器阵列和前馈神经网络技术的组合构成。 通过几个实验分析了气体传感器阵列的灵敏度气体。 基于BP算法的前馈神经网络的设计和网络训练,最终具有良好的神经网络泛化能力,甲醛气体预测和补偿。 关键词:室内空气质量; 甲醛; 气体传感器阵列; 前馈神经网络;
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