[发明专利]基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法

权利要求书

1.一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，其特征在于，所述红外气体传感器包括红外传感器、气压传感器和微处理器系统；

所述红外传感器、气压传感器分别与微处理器系统电连接；

所述红外传感器包括采样气室、以及安装在采样气室内的红外光源、热释电探测器；

所述红外传感器采用具有单光束多波长结构的红外光源，其发出的光束至少包括两种不同的波长，这两种波长分别被定义成测量波长和参比波长；

所述红外光源发出的光束在采样气室内经多次反射后被热释电探测器接收，热释电探测器响应于接收到红外光源发出的光束，将其中属于测量波长的分量光转换成测量电压U₀、属于参比波长的分量光转换成参比电压U₁，再将转换生成的测量电压U₀和参比电压U₁发送至微处理器系统；

所述气压传感器安装在采样气室内，被设置成实时探测采样气室内气压值，并将探测的气压值转换成一气压电压U₂发送至微处理器系统；

所述微处理器系统内设置有一气压补偿模块，气压补偿模块内配置有一基于AGNES-BP神经网络模型；

所述微处理器系统接收热释电探测器发送的测量电压U₀和参比电压U₁、以及气压传感器发送的气压电压U₂，归一化处理后，发送至气压补偿模块进行气压补偿计算，以获取经气压补偿后的气体浓度。

2.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，其特征在于，所述红外气体传感器还具有一无线传输模块和一显示终端；

所述无线传输模块电连接微处理器系统和显示终端，用以建立微处理器系统和显示终端之间的数据链路。

3.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，其特征在于，所述采样气室沿纵长方向设置有第一端部和第二端部，第一端部和第二端部均为封闭端，采样气室顶部设置有一进气口；

所述采样气室包括红外光源、第一反光镜、第二反光镜、热释电探测器、旋风式抽气泵；

所述第一反光镜、第二反光镜为凹面镜，分别固定在第一端部、第二端部，两者镜面相对；

所述红外光源和热释电探测器均固定安装在采样气室的第一端部、并且朝向第二端部设置，红外光源发出的光束经第一反光镜和第二反光镜交替、并且至少两次反射后被热释电探测器接收；

所述红外光源和热释电探测器均与微处理器系统电连接；

所述旋风式抽气泵固定安装在进气口上，与微处理器系统电连接。

4.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，其特征在于，所述采样气室的进气口内侧设置有防水透气膜。

5.根据权利要求1所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，其特征在于，所述第一反光镜和第二反光镜的两端与采样气室连接处的外侧均设置有防水透气膜。

6.一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器气压补偿方法，其特征在于，所述气压补偿方法包括：

S1：创建以测量电压、参比电压、气压电压为参数的基于AGNES-BP神经网络模型；

S2：接收热释电探测器发送的测量电压U₀和参比电压U₁、以及气压传感器发送的气压电压U₂，进行归一化处理；

S3：将归一化处理后的数据发送至已创建的基于AGNES-BP神经网络模型的输入层，基于AGNES-BP神经网络模型对其进行气压补偿计算后，由基于AGNES-BP神经网络模型的输出层输出计算结果，将输出的计算结果作为经气压补偿后的气体浓度。

7.根据权利要求6所述的基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器气压补偿方法，其特征在于，所述方法还包括：

将计算得出的经气压补偿后的气体浓度经无线网络发送至显示终端以显示。