气体多传感器报警器在火力发电厂中的应用

火力发电厂煤粉系统存在自燃和爆炸等问题,一直是防爆设计的重要内容。煤粉系统的安全隐患主要是由煤粉的低温燃烧引起的,所以必须对火灾的早期阶段进行监控。传统的多传感器系统对火灾的早期预报效果不是很明显,故采用多个气体传感器和微处理器组成多传感器系统,经过信号的采集和处理得到了较好的监测效果。     

红外甲烷气体传感器算法研究

为了提高红外气体传感器的测量精度,本文通过分析传感器采集到数据的特点,提出了结合线性插值法和最小二乘法的一种新的算法。利用基于线性插值的查表算法求出浓度,然后通过最小二乘法对其进行误差补偿。试验证明,该方法可有效提高红外气体传感器测量精度。     

一种电控可变波长的多气体红外传感器

设计了一种电控可变波长的多气体红外传感器,此传感器包括电源电路、红外光源、测量气室、电控可变波长探测器(此探测器的探测波长会随着控制电压的变化而变化)、DA转换电路、电压控制电路、信号放大和滤波电路、AD转换电路、微处理器和信号输出模块组成。红外光源发出宽带的红外光,通过调节电压来改变探测器前面的法布里-伯罗腔滤光器的腔长,使不同气体的吸收峰的光被探测器接收,如甲烷、二氧化碳等,从而达到测量不同气体的目的。该系统采用先进的红外吸收光谱技术,具有测量气体可变、灵敏度高、抗干扰能力强、响应时间短等特点,同时由于信号和参考使用的是同一探测器,因而可以消除温度对探测器的影响及探测器失配等问题。     

气体传感器长期稳定性智能检测系统

设计了一种基于ARM的气体传感器长期稳定性智能检测系统,该系统以LM3S1138作为控制和处理核心。系统共有10片测试板,每片测试板可放置8个气体传感器,最多可一次测试80只气体传感器。可实现对供电电压在0～10V、基值电阻在0～300kΩ的半导体气体传感器进行检测,最多可同时测量80只气体传感器,可同时检测不同类型的气体传感器;采集环境温湿度值;对检测值可在LCD上显示同时将数据存储到SD卡。本系统具有适应性强、使用灵活、稳定性好、可靠性高和精度高的特点。     

基于改进型BP神经网络的SF6气体传感器

针对非色散红外SF_6气体传感器测量精度易受环境温度、气压影响的问题,提出采用混合粒子群优化-误差反向传播(PSO-BP)神经网络预测模型对环境温度、气压变化引起的测量偏差进行实时补偿,并与其他补偿方法进行分析比较。实验结果表明,该SF_6气体传感器在气体浓度0~1000×10~(-6)、温度10~40℃、气压100~120 kPa,相对测量误差为1.5%,检测精度小于±15×10~(-6),检测分辨率为1×10~(-6),有效地消除了环境温度、气压波动引起的非线性影响。相比于经验公式法和RBF神经网络补偿方法,该方法具有较高的测量准确度和稳定性,且无需增加电路模块,有利于降低传感器的体积和成本。     

一种神经网络热导气体传感器的设计

为了克服环境温度对热导气体测量的影响,设计一种基于BP神经网络的热导气体传感器。本文介绍了神经网络的热导气体传感器的测量原理和总体设计,利用BP网络实现了热导气体测量的温度和气体压力补偿。实验结果表明,提高了热导气体测量的精度和稳定性。具有较高的实用价值。     

基于MQ系列气体传感器的一种单片机数据处理算法

MQ系列气体传感器是工程上测试气体浓度的一种常用传感器.由于该系列传感器采用金属氧化物半导体作为敏感材料,因此需进行开方或对数运算才能最终得到被测气体浓度,这对单片机来说并不容易.为此从工程应用角度出发,推导了一种数据处理算法,并经工程实际应用验证,以期为相关人员提供参考.     

《智能家电用金属氧化物MEMS气体传感器》团标解读

金属氧化物MEMS气体传感器是近几年兴起的一种新型传感器,具有尺寸小、功耗低和易于集成的特点,已经被广泛的应用到了日常生活之中。本文分析了金属氧化物MEMS气体传感器检测认证现状并对团体标准《智能家电用金属氧化物MEMS气体传感器》进行解读,为广大消费者和相关企业提供检测认证方面的指导。     

湿敏电容式传感器测量SF6气体湿度的研究

高分子湿度电容传感器是唯一可以实现从0％～100％RH全程监测气体相对湿度的传感器。研究了使用高分子湿度电容在线测量SF6气体湿度的方法,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的湿度电容传感器的温度补偿和曲线拟合的方法,并提出了一种实现在线监测的电路。实验结果证明,此种方法可以实现对任意温度下测量的湿度进行有效补偿,为实现在线监测提供了理论基础。     

多通信模式SF6断路器气体监测模块研制

研制了一种基于多种通讯方式的SF6断路器气体监测模块.硬件线路以单片机AT89C55WD为核心,分别采用单总线数字温度传感器DS18B20和压力传感器SPS19测量SF6的温度和压力.本文从系统组成框图、硬件设计以及程序流程等几个方面介绍了该监测模块的设计过程,并且详细的介绍了硬件部分的电路.     

改进GA-SVM的湿度传感器温度补偿研究

针对地面遥测自动气象站采用的HMP-45D湿度传感器测量准确度易受温度影响的问题,通过改进遗传算法(GA)的适应度函数、选择、交叉、变异操作优化支持向量机(SVM)的惩罚函数、径向基核函数、不敏感损失函数,利用不同温湿度条件下的多组实测数据,建立了温度补偿模型,并与传统的SVM回归模型补偿结果对比分析。实验结果表明,利用GA-SVM模型进行温度补偿最大误差绝对值为0.1367%,比传统SVM温度补偿模型提高了2.8351%,GA-SVM算法克服了传统SVM补偿算法补偿精度低、处理速度慢的问题,具有全局寻优能力强、收敛速度快、补偿精度高的特点,能够有效地对湿度传感器进行温度补偿。     

基于ControlLogix的烟草薄片热风烘箱

研讨烟草薄片热风循环烘箱温湿度控制系统的设计,从硬件配置和软件设计两个方面做了详细阐述,其中采用改进的单参数P I D控制方法,能保证实现对大滞后的温湿度控制系统的有效控制。系统运行以来,收到了良好的效果。     

压力传感器的温度补偿研究及其应用

为了解决影响压力传感器测量的温度漂移问题,研制一种适合轨道车空压系统压力测量的高性能传感器。文章提出结合GA-PSO算法优化BP神经网络的新型压阻式压力传感器温度补偿模型,通过MATLAB仿真验证该模型的可行性。仿真结果表明:与BP-LM算法和GA-BP算法相比,新的优化算法收敛速度提高了89%,预测结果的误差绝对值均在2.5 k Pa以下,且变化范围小,满足"快、准、稳"的高性能高求。装置现场运行效果良好,在温度相差较大的一天之内的不同时间段轨道车运行时的空压系统测量气压均在750 k Pa左右。     

基于改进Levy飞行的PSO湿度传感器补偿算法

针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒子飞行的概率与到最优粒子的距离成反比,靠近最优粒子时以较大概率反向逃离最优粒子,克服粒子早熟问题;最后,网络以PSO的输出作为初始参数重新训练。在算法寻优性能实验中,相比于其他测试算法,ILPSO算法的寻优能力更强,在传感器误差测试实验以及稳定性实验中,ILPSO算法的补偿效果最好,补偿后的湿度值误差在5%以内,均方误差(MSE)最低,稳定性最好。实验结果表明,与传统的Levy飞行相比,ILPSO算法对误差预测网络的适应度更强,收敛更快,提高了湿度传感器温度补偿的准确性以及稳定性。     

霍尔效应式力传感器的温度补偿

针对霍尔效应式力传感器温度漂移的问题,提出了混沌自适应鲸鱼优化BP神经网络（CIWOA-BP）的温度补偿新模型。该模型通过Cubic映射作为初始鲸鱼种群生成方法,以提高种群的质量和分布均匀性。引入自适应权重调整鲸鱼的收缩包围机制,提高算法的全局搜索能力和收敛性。利用CIWOA算法对反向传播（back propagation, BP）神经网络的初始权值和阈值进行优化,使模型具有更好的测量精度和稳定性。研究结果表明,温度补偿以后霍尔效应式力传感器的灵敏度温度系数αs由5.08×10-3/℃减少至9.8×10-5/℃,减小了2个数量级,温度附加相对误差由补偿前的19.82%减小到了0.38%,减小了52倍以上,从而有效的减弱了温度对测量结果的影响。     

开槽无芯片RFID湿度传感器设计研究

提出了一种基于RFID技术的无芯片湿度传感器标签。通过开槽蚀刻技术在覆铜FR4材料上制作缝隙散射体结构。标签结构分为两个单元:编码单元借助不同长度的缝隙组合存储ID信息;通过在缝隙表面覆盖硅纳米线沉淀层构成传感单元,用来感知湿度的变化。该方案结构简单、成本低,无任何后处理工艺。测试系统利用交叉极化的两台喇叭天线作为发射和接收天线,依据雷达电磁反向散射原理测量传输系数曲线进而获取标签的ID信息和外界湿度信息。实验测试表明在25℃温度及30%~90%的相对湿度范围内,该无芯片湿度传感器标签在215 MHz的频带范围内中心谐振频率与相对湿度呈现稳定的近似线性关系,其灵敏度超过2.9 MHz/%RH。     

考虑温度和湿度的风机最大功率跟踪控制

为研究环境因素对风机最大功率点跟踪(MPPT)的功率信号反馈算法(PSF)的影响,首先根据温度和湿度与空气密度的数学关系,分析温度和湿度影响PSF算法的机理。然后提出考虑温度和湿度的最优功率曲线获取方法,给出计及温度和湿度的PSF算法实施过程和具体流程,该方法考虑了风机损耗对PSF算法的影响。最后在Matlab/Simulink分析平台上,搭建基于功率信号反馈算法的双馈机组模型,仿真分析和风电场现场测试验证了考虑温度和湿度的PSF算法能够获得较高的风能转换效率。     

基于卡亨南-洛维展开的修正 OBF 磁目标检测方法

针对磁异信号的检测通常会受到地磁噪声干扰的问题,在磁干扰补偿研究的基础上,提出一种基于卡亨南-洛维展开的修正OBF磁目标检测方法。首先构建磁干扰的椭球拟合模型,通过求解拟合模型的系数实现对干扰的总体补偿,补偿精度约30 nT;再利用卡亨南-洛维展开对OBF检测算法进行修正,提升有色背景噪声下的信号检测能力;最后开展无人机探测磁目标的实验研究,实验结果表明,修正的OBF检测算法具有更佳的检测效果,尤其是针对低信噪比目标的检测优势明显,信噪比增益提升约2 dB。     

振弦式传感器压力测量系统的优化设计

设计了一种基于振弦式传感器的压力测量系统,详细介绍了测量系统的工作原理、硬件电路组成及软件设计流程.采用基于中心频率的低压扫频策略、多周期脉冲计数方法、硬件滤波与软件滤波相结合的信号调理方案,利用抛物线插值算法进行温度补偿等优化途径,现场测量与计算时间与传统低压扫频激振方式相比缩短了约50％,压力测量精度（％FS）高达0.05％以上.     

多要素防雷装置综合测试仪研发

针对现行防雷检测中检查和测试的防雷装置种类多、测点分散、方法复杂、检测测试记录、数据存储表格自动化程度不高,数据判定客观化欠缺的问题,将防雷装置检测技术与计算机和通信技术相结合,以STM32单片机为核心,采用现代电子技术和数据处理算法,研发了多要素防雷装置综合测试仪.实现了防雷检测数据自动显示记录、存储、调用以及与雷电防护业务控制系统实时信息交互功能.现场测试数据表明,采用综合测试仪所测量得到的SPD、接地电阻和土壤电阻率等参数分别与现有单要素测试仪器CJ1007和ETCR-3000B所得数据进行比较,一致性较好,测试精度达到了设计要求,所研发的测试仪已应用实际工作中,受到了客户的好评.