基于LabBIEW的CIN数据采集

介绍基于LabVIEW的数据采集的软件接口方法,用户可以利用自己现有的硬件资源,只需编写少量程序代码,就可以嵌套到LabVIEW当中,从而充分发挥LabVIEW和硬件资源的功能.     

一种新型红外多组份气体传感器

针对红外多组份气体分析存在的问题,采用窄带红外滤光片、光锥、热释电探测器阵列组合技术,研制了一种新型多组份气敏传感器。通过更换滤光片组件功能模块,可实现不同测量领域不同种类气体的定量分析。该传感器具有结构新颖、简单可靠、成本低等特点。实验结果表明,SO2和CO2的最大相对测量误差分别为8.3%和1.2% 。     

基于支持向量机的天然气组成多维光谱定量分析方法

针对天然气中甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的特征吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机(SVM)用于天然气组成多维光谱分析中,提出了一种新的基于多维光谱的天然气组成定量分析方法。利用SVM核函数变换,将天然气的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归函数,得出天然气组成。实验结果表明,该方法的检验组成最大偏差为2.28%,与传统的方法相比,具有分析速度快、可实时在线分析、不限制光谱数据维数等优点,具有重要的理论和应用价值。     

混合标准气体的简易配制方法

针对传统配制混合标准气体存在的问题 ,提出一种简易的现场配气方法 ,并建立了一个简易系统。该方法在等压、密封条件下 ,采用微量进样器慢速进样 ,将流动载气搅匀 ,并借助高精度气体分析仪 ,得到标准混合气体。经试验验证 ,其配气的精度与高精度气体分析仪器的精度相同。用户采用这种方法可以根据自己需要 ,配制不同浓度、不同组分的混合气体。该方法简单、可靠 ,具有实际应用价值。     

温度传感器和一线总线协议

数字式一线温度传感器的出现为数字式传感器的发展奠定了基础。介绍了一线总线温度传感器的工作原理及其采用的协议规范，讨论了其同单片机和有关电路同其的接口电路，给出了试验结果。     

OGSA结合RBF网络数据融合技术在红外气体分析中的应用

针对红外气体分析存在的问题 ,提出光学气体传感器阵列 (OGSA )和径向基函数 (RBF)神经网络技术相结合的方法 ,并将其应用于 SO2 、CO2 浓度检测。该方法利用 RBF网络非线性逼近功能和 OGSA的信息冗余特性 ,消除非目标参量和目标量之间的交叉干扰。结果表明 ,SO2 引用误差由融合处理前的 3.1%降至 2 .0 % ,CO2 由 39%降至 8.6 %。为红外气体分析提供了一种有效的途径 ,具有实用前景。     

基于支持向量机和小波分解的气体识别研究

提出将支持向量机应用到气体种类识别的研究中，并建立小波分解提取特征量和支持向量机识别气体种类的气体定性分析模型。通过小波分解提取半导体气体传感器在温度调制下的动态响应特性的特征量，分别使用不同核函数和不同结构的支持向量机建立判断特征量与气体种类的模型。实验结果说明使用支持向量机进行气体成分定性识别的效果优于同结构的神经网络，且对支持向量机自身结构的选择不敏感，适合于对多组分气体定性分析研究。建立的模型在分辨力为13ppm（对CO）和15ppm（对Hz）的条件下，对单一氢气、一氧化碳及其混合气体的识别率可达98％，适合于工程应用。     

基于统计学习预测技术提高传感器稳定度

针对传感器的输出随温度和电源的波动以及自身的某些特性的改变等因素而发生零点漂移现象,提出了一种对以上非目标量进行预测处理以消除它们对传感器输出影响的支持向量机(SVM)预测技术.这种方法不需要建立大量的观测样本,也不需要对观测样本进行特征提取就可以取得良好的改善效果,具有较好的实用价值.以2只半导体传感器为研究对象的测试结果表明:利用该方法使稳定性提高了6倍.同时,提出了2种优化算法:增量样本法和降一阶算法.     

基于提升支持向量机的多组分气体分析

针对大规模高维气体分析样本难以计算的问题,提出一种提升的支持向量机学习方法.该方法将支持向量机等效为一定的KKT条件的同时,能通过检测样本在训练空间的转移始终保持KKT条件成立,起始训练样本的规模最少可以是2个.在对多组分气体分析的实验中,传统的支持向量机学习方法需要时间34 h左右,而提升支持向量机学习的时间为2.7 h,计算速度提高12.6倍.     

A Novel Multiple Component Gas Infrared Ray Sensor

1　IntroductionInfraredgasanalyzer(IGA)hasbeenwidelyappliedinseismforecast,minesecurity ,petroleumreconnaissance ,atmospherephysics,medicaltreatment,andpollutionsourcemonitoring,highvoltagefacilitydiagnostics ,chemicalin dustrysurveillanceandmetallurgyaswellasallnewtechnol ogyareasuchasbioscience ,micro electronicsandnewma terial.InthefutureIGAtechnicaltrendsaremultiplecom ponentgastestedsynchronously ,intelligentizedoperationandlowercost[1,2 ] .Atpresent,scholarsallworldhavedonemuchworktoan…