基于BP神经网络的猪舍有害气体定量检测模型研究

为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,并利用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真。结果表明,采用trainbr函数训练的网络对该混合气体的平均识别精度高,速度较快,对噪声不敏感,适合猪舍有害气体的浓度识别。这为猪舍有害气体智能化监控提供了参考依据。

基于人工神经网络的混合气体定量检测方法

将气体传感器阵列与人工神经网络相结合,设计了用于混合气体定量检测的人工嗅觉系统;构造了局部连接的前馈神经网络的结构和基于递推预报误差的网络训练算法;通过实验对CO,H2,CH4三种气体的混合物进行了分析,实验结果证明气体传感器阵列和人工神经网络用于混合气体定量检测是可行的.

改进BP算法在混合气体定量检测中的应用

针对单一反向传播(BP)神经网络用于混合气体检测中出现的检测误差较大和依赖初始权值和阈值的问题,提出引入自适应调整发现概率的布谷鸟搜索(CS)算法和模拟退火算法优化BP网络初始权值和阈值的方法来实现混合气体的定量检测。利用CS算法强大的全局搜索能力,对神经网络的初始权值和阈值进行优化,在算法迭代过程中,使用模拟退火操作避免算法陷入局部最优,并在此基础上引入发现概率的自适应调整策略用于新解生成;以此优化后的参数作为初始连接权值和阈值用于BP网络进行混合气体的定量识别。在MATLAB软件上对实验数据进行仿真处理,与以往单一BP算法相比,改进算法对混合气体的定量检测效果显著,平均相对误差在10%左右。

Study on the concentrated SF_6 quantitative intelligent ultrasonic detection system

In order to realize on-line quantitative detection on SF6 and effective control of nlnning state of SF6 high voltage power supply system, a concentrated SF6 quantitative ultrasonic on-line deteetion system has been developed based on the actual demand of electric power system consumers. There are four major characteristics in this system. Firstly, the gas of maximum 64 detection points is transferred through the specific air path to the detection devices to he detected and analyzed, thereby the electrical lines and the complicated installation of the collectors can be avoided; secondly, the differential technique is used to shield the influence of environmental factors, which effectively improves the accuracy of the acoustic detection; thirdly, the SF6 coneentration is determined by the speed and phase in the ultrasonic wave trans- mission process, therefore there is no secondary pollution for the purely physical means; finally, the ma- ture embedded technique is applied in this system to improve its intelligence and stability.

基于太赫兹时域光谱技术比例法解调氨气浓度的研究

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术因具有动态范围大、灵敏度和信噪比高等优点在气体检测领域中日益受到重视,然而检测系统内水对太赫兹波的强烈吸收会对气体解调结果产生严重影响。在常温常压、检测系统内有水气存在的情况下利用THz-TDS技术对不同浓度的氨气进行定量检测,并提出一种比例法浓度解调方法降低了水气对氨气浓度解调的影响。为了验证提出算法的有效性,与直接差分法和湿度补偿法两种浓度解调方法进行了比较。结果表明,当氨气与太赫兹波的作用光程为96 mm时,利用比例法可以使气体检测灵敏度提高为33.0mg/m3,浓度反演误差控制在48.2mg/m3以内,相比直接差分法和湿度补偿法浓度反演误差降低达84.6%和77.4%。