[发明专利]一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统

说明书

本发明公开了一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统，包括分组监测机构、网络学习机构以及预警机构，将印染车间等面积的分为多个监测区域；所述分组监测机构设置有多组，每个所述印染车间的监测区域内有一组分组监测机构；分组监测机构包括气体检测仪和单片机，网络学习机构包括CPU、深度信念网络和蓝牙模块，预警机构包括蓝牙配对模块、控制器和报警器。本发明通过CPU和深度信念网络设置，对多组分组监测机构得到的VOCs数据进行训练和学习，得到深度信念网络模型，从而在后续的监测过程中，只要得到任意一个气体检测仪测得的VOCs数据，即可通过深度信念网络模型得到对应的准确的高排量的印染机器，实用性很强，非常值得推广。

技术领域

本发明涉及车间气体监测技术领域，具体为一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统。

背景技术

在我国，VOCs(volatile organic compounds)挥发性有机物，是指常温下饱和蒸汽压大于133.32Pa、常压下沸点在50-260℃以下的有机化合物，或在常温常压下任何能挥发的有机固体或液体，目前在印染车间里，经常会有VOCs的存在，所以必须要对印染车间进行监测和预警，防止VOCs含量过高。

现有技术中，直接采用气体检测仪对车间内的VOCs进行监测，在测得VOCs的含量和浓度之后，仍然存在一个较为明显的缺点：虽然得到了整体车间的VOCs浓度，但是仍然无法确定是印染车间内哪一个印染机器的排放量更高，因为不是哪个印染机器附近的VOCs浓度高，就代表着该印染机器的VOCs的排放量大，所以也就无法对高排量的印染机器进行处理，非常不方便。

发明内容

本发明的目的在于提供一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统，包括分组监测机构、网络学习机构以及预警机构，将印染车间等面积的分为多个监测区域；

所述分组监测机构设置有多组，每个所述印染车间的监测区域内有一组分组监测机构；

分组监测机构包括气体检测仪和单片机，所述气体检测仪固定于其所属监测区域的印染机器上，所述单片机输入端电性连接于气体检测仪上，且单片机的输出端电性连接于网络学习机构上；

网络学习机构包括CPU、深度信念网络和蓝牙模块，所述CPU与单片机电性连接，所述深度信念网络设置于CPU中，CPU通过蓝牙模块与预警机构电性连接；

预警机构包括蓝牙配对模块、控制器和报警器，所述蓝牙配对模块与蓝牙模块通过无线信号连接，所述控制器一端与蓝牙配对模块电性连接，且控制器另一端与报警器相连，且每一个印染机器上均设置有一个报警器。

优选的，所述深度信念网络通过训练学习气体检测仪数据，得到深度信念网络模型。

优选的，所述深度信念网络选择气体检测仪的检测数值作为预测输出，确定与气体检测仪相关的状态参数作为模型的输入变量；所有数据的采样频率相同，对所有数据进行归一化处理，并将数据分为训练集和测试集，分别用于训练深度信念网络模型和验证该模型；

建立深度信念网络模型的结构，并设计模型参数；所述深度信念网络模型由多层连续型限制玻尔兹曼机组成。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过CPU和深度信念网络设置，对多组分组监测机构得到的VOCs数据进行训练和学习，得到深度信念网络模型，从而在后续的监测过程中，只要得到任意一个气体检测仪测得的VOCs数据，即可通过深度信念网络模型得到对应的准确的高排量的印染机器，实用性很强，非常值得推广。

附图说明

图1为本发明系统的整体结构连接示意图；