基于多核支持向量机的火灾烟气检测算法研究

火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行智能化处理,可有效抑制线性方法的过拟合问题,提高数据泛化能力,减小预测结果对于噪声的敏感度,从而提高预测的效率和精度。基于不同气体的测量值的重要程度不同,文中提出了利用多核支持向量机对特征进行分类的设计实现方法。实验表明,文中提出的气体数据后处理方案可以有效地对火灾进行预警。     

基于STM32的便携式有毒气体检测仪设计

基于STM32设计一种便携式有毒有害气体检测仪,选用电化学原理气体传感器、低功耗高性能微控制器STM32及功能模块实现对有毒有害气体的浓度检测。文中详细介绍便携式有毒气体检测仪的工作原理,并对电化学气体传感器信号调理电路、控制电路、存储电路和功能软件进行设计。实验结果表明,所设计的气体检测仪具有体积小、功耗低、使用便捷、响应快速、检测精度高等优点,可广泛应用于有毒有害化学品的生产、贮运等各类场景。     

非分光红外气体传感器研究进展

介绍了非分光红外气体传感器的工作原理,将非分光红外传感器与常用气体传感器进行了对比分析。综述了非分光红外技术在光源设计、气室设计、探测器设计、信号处理及自组装多气体探测系统等关键技术的研究进展,为进一步提高气体检测精度和响应提供了研究方向。提出了非分光红外气体传感器要朝着小体积、多功能集成、满足复杂应用环境的方向发展。     

基于极大似然的联合多传感器配准与融合

传感器配准和多源融合是多传感器多目标跟踪系统中面临的两个重要问题。多传感器融合的精度一定程度上与传感器固有系统误差相关,为提高融合精度,需要进行多传感器配准。在多传感器多目标跟踪场景下,文中根据传感器量测噪声特性,通过公式推导实现了一种基于极大似然的联合多传感器配准与融合算法。该算法可同时在采样时刻间对传感器系统偏差和目标融合位置进行估计,并对传感器系统误差进行时间递推。仿真结果表明,文中算法具有较高的估计精度,可同时解决多传感器的配准与融合问题。     

基于GWO-BP神经网络补偿的SF6红外气体传感器

为实现电力系统中SF 6气体的有效监测与控制,本文基于非色散红外原理(NDIR),设计了一种SF 6气体传感器。但是,在实际的测量中,环境的温度与气压差异性容易影响SF 6气体浓度检测装置的检测精度,因此需要采取适当的方法消除环境引起的测量误差。本文采用灰狼智能优化算法—误差反向传播(GWO-BP)神经网络对环境温度与气压变化引起的测量误差进行了补偿,并与其他补偿方法作了比较。分析得出:进行补偿后的浓度数据在0~2000 ppm范围内误差为±15 ppm,满量程误差为0.75%FS,有效提升了传感器的测量精度与稳定性。相较于电路补偿法,该方法有更高的测量精度,并且降低了传感器的体积和成本。     

MOEMS气体传感技术研究进展

微光电子机械系统(MOEMS)气体传感技术是光学式气体传感器技术与MOEMS技术、新材料技术相结合的创新型技术方案。MOEMS气体传感器具有更低的价格、更高的集成度、更强的抗干扰能力,以及更高的测试精度。文章首先阐述了主要的光学气体传感系统的工作原理及系统结构,随后介绍了MOEMS气体传感技术中最新的微光学器件及微光学系统。通过对MOEMS气体传感器的主要研究成果和进展的综述,对未来MOEMS气体传感器的研究重点和研究挑战等进行了展望。     

矿用CH4-CO2红外传感器温度补偿算法模型研究

红外气体传感器检测气体浓度具有响应速度快、稳定性高等特点,但检测精度受温度变化影响大。本文对不同温度下矿用CH4-CO2红外传感器待测气体响应信号进行实验研究,并研究传感器的温度补偿算法模型,消除温度对传感器响应信号的影响。研究结果表明:在环境温度20 ℃时,CH4-CO2红外传感器响应信号与待测气体浓度之间呈现良好的线性关系;温度越高,CH4-CO2红外传感器的响应信号越大。通过建立随机森林模型进行温度补偿,CH4红外传感器和CO2红外传感器的响应信号和待测气体浓度之间的相关系数分别为0.9203和0.9099,响应信号与待测气体浓度之间的线性相关度提高、均方误差和平均绝对误差均减小,CH4红外传感器精度更高。基于随机森林温度补偿模型在10~25 ℃温度变化范围内可减小温度对矿井气体浓度监测的影响。     

基于聚苯胺／In2O3的声表面波CO气体传感器研究

为克服现有CO气体传感器精度低,工作温度高,成本高的缺点,在ST切型石英晶片上成功实现了一种新型的室温下延迟线型声表面波CO气体传感器.传感器采用双通道延迟线结构,在一条延迟线路上采用光刻技术构造出一个方形敏感区,将掺杂有In2O3的聚苯胺CO气体敏感材料覆盖在方形敏感区形成敏感膜(0.5～1.2μm).在-40～+85℃间的CO气体中,对此气体传感器进行测试实验,实验结果显示该声表面波CO传感器具有好的敏感性、快的敏感速度和恢复速度、高的精度.     

基于有害气体的物联网检测系统设计

针对目前室内有害气体检测方面存在的问题,文章介绍了一种能够实时监测室内有害气体浓度的预警系统。该系统由气体传感器、单片机、GPRS等模块构成,其中以Zig Bee cc2530为主要核心,能实现对有害气体的检测与数据传送,可通过电脑或手机进行实时监测。该传感器网络具有工作稳定、精度高等特点。     

可检测有害气体的微纳电离型传感器的研究

有害气体浓度超标无时无刻不影响着经济效益和人类生命财产安全。为了准确测出这些有害气体的浓度,提出了一种新型检测技术,该技术通过对微纳电离型传感器的设计和制造实现。在室温常压、相对湿度70%的实验条件对多个浓度的苯、甲苯气体展开了测试,并基于特征噪声强度识别气体的浓度,构建了对应的识别模型。实验结果表明：传感器对有害气体检测时测量值和真实值的拟合度可达99%以上,体现了较高的检测精度,且在检测有害气体时传感器处于可逆电离平衡状态,重复性良好,不需要进行预热、安全无毒,因此适合于应用到苯类气体的检测中,能够满足效率、精度的要求,具备了一定的实用性。     

Δ13CO2值傅里叶变换红外光谱检测标准尺度校准方法

为了提高13CO2值的FTIR检测准确度,保证不同检测系统检测数据之间的兼容性,需要对测量值进行标准气体校准。首先研究了13CO2值的标准气体校准方法,重点研究了浓度直接校准法和13CO2值经验校准法的校准过程,在此基础上对13CO2值的FTIR测量值进行了校准修正。校准修正结果表明:校准后13CO2值的测量准确度有明显提高,浓度直接校准法和13CO2值经验校准法的准确度分别提高5.5和6.4倍。该研究有助于提高FTIR技术的检测准确度和不同系统之间检测值的兼容性。     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于近红外光谱技术的成品卷烟定量分析

CO,焦油,烟气烟碱是卷烟产品的重要指标,传统方法测量时,有污染并且不能预测。根据卷烟产品粉末的近红外光谱,用30个品牌样品,600条光谱建立了焦油、CO、烟碱三大烟气指标的校正模型,用于准确测定和预测卷烟产品的三大烟气指标。在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘（PLS）处理,实验结果的偏差比较小,表明近红外光谱技术在分析卷烟产品的化学指标时可以代替经典化学方法,可以为烟草行业节省大量资金和显著提高工作效率。另外还利用近红外光谱图对卷烟产品的价格档次进行预测分类,结果令人满意,可以对卷烟产品价格的制定提供参考。     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

用于机动车尾气检测的NDIR传感器的加权定标方法研究

非分散红外（NDIR）气体传感器是机动车尾气CO和CO2检测系统的核心部件,一般使用定标的方法来计算待测气体的浓度。针对传统定标方法生成的定标曲线在低于CO和CO2满量程10%范围内的拟合优度不能满足实际使用要求的问题,提出了一种基于最小二乘加权拟合法的定标方法,通过对低浓度点赋予更大的权重和增加定标点的数目来改善定标曲线在低浓度范围内的拟合优度。采用该方法的定标结果表明,定标曲线在整个量程范围内的定标误差均小于2%。所提出的定标方法具有较高的应用价值。     

一种两阶段变量选择的LIBS定量分析方法

使用机器学习方法结合激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)进行定量分析,变量选择的结果直接影响最终的定标模型.现有的变量选择方法多存在需要先验知识、计算量庞大等问题,因此提出一种两阶段变量选择方法.第一阶段为排序阶段,以皮尔逊相关系数r为排序准则快速排除与...     

温度脉动仪标定装置的初步设计

在大气参数中折射率结构常数C2n是一个重要的参数,C2n有多种测量方法,其中利用温度脉动仪进行测量是一个重要的测量方法.但是可以精确控制的微温度脉动源较难产生,所以至今还没一个标准的温度脉动源对温度脉动仪进行定标.从热力学原理出发,采用绝热压缩和膨胀气体的方法,研制了一个温度可以控制的温度脉动源装置,并且对其不确定度进...     

基于非分散红外法的二氧化碳浓度检测综述

二氧化碳(CO₂)是温室气体的重要组分之一,实时检测其浓度变化对缓解温室效应等方面具有非常重要的意义。非分散红外(Non-dispersion infrared, NDIR)法具有稳定性好、响应速度快、测量范围宽等优点,广泛应用于便携式气体检测等领域。首先分析了NDIR法应用在CO₂检测领域的优点,并对NDIR检测原理进行了简单的概述。然后对NDIR气体分析仪的基本结构进行了详细阐述,并对测量系统的经典气体标定方法进行了综述。最后综合分析了NDIR的特点,并展望了未来的发展趋势。     

On the Calibration Process of Automatic Network Analyzer Systems (Short Papers)

Formulas are presented for the direct calculation of the scattering parameters of a linear two-port, when it is measured by an imperfect network analyzer. Depending on the hardware configuration of the test set, the measurement system is represented by one of two flowgraph models. In both models presented, leakage paths are included. The error parameters, i.e., the scattering parameters of the measuring system, are six respective ten complex numbers for each frequency of interest. A calibration procedure, where measurements are made on standards, will determine the error parameters. One of many possible calibration procedures is briefly described. By using explicit formulas instead of iterative methods, the computing time for the correction of the scattering parameters of the unknown two-port is significantly reduced. The addition of leakage paths will only have a minor effect on computational complexity while measurement accuracy will increase.     

基于机器学习的大视场星敏感器畸变在轨标定技术

随着遥感卫星在轨任务复杂性的不断提升,对卫星精度的要求也不断提高。星敏感器是星上精度最高态敏感器,因而其在轨标定是提高精度的有效手段。由于大视场星敏感器的镜头畸变复杂,目前广泛采用的基于星对角距的最小二乘法存在一定局限性。因此提出一种基于机器学习的星敏感器在轨标定算法,该方法结合机器学习预测建模思想,通过构造特征建立镜头畸变模型,并结合主成分分析方法进行冗余特征的消除,最后从星角距和模型泛化能力两方面对标定效果进行评价。仿真结果表明:算法对镜头畸变程度较大的星敏感器有良好的校正效果,标定精度始终能保持在0.8内,与目前几种主流算法相比,具有精度高,鲁棒性好等优点。