[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

说明书

本发明公开了一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，包括红外传感器、气压传感器和微处理器系统；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；微处理器系统接收热释电探测器发送的测量电压和参比电压、以及气压传感器发送的气压电压，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。本发明利用AGNES优化BP神经网络对气体传感器进行气压补偿，减小了环境气压波动较大情况下的气体传感器测量误差，降低了检测设备的制造成本和后期维护成本，有利于缩减传感器的体积，同时，提出了一种新型多反射气室，使气体与红外光充分接触，提高测量精度，便于系统小型化设计。

技术领域

本发明涉及红外气体传感器技术领域，具体而言涉及一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法。

背景技术

红外气体传感器因其具有极高的气体选择性在化工、电力、环境气体监测及煤炭开采等众多领域得到广泛的应用。这种检测技术在精度、价格、使用寿命、功耗、稳定性等方面具有明显的优势。

由于红外光谱吸收检测技术在气体检测领域具有诸多的优势，所以国内外科研机构对该技术的应用进行了较为深入的研究。然而，非色散红外SF6气体传感器在实际使用过程中，其检测精度易受周围环境气压的影响，导致测量精度下降。目前，为了消除环境气压波动对非色散红外SF6气体传感器造成的影响，主要采用如下两种补偿方案：一是拟合公式法，即采用最小二乘迭代方法确定拟合公式的相关系数,建立数学公式模型实现对SF6气体传感器的气压补偿。但是此方法是在数据采集后利用系数标定的方法进行气压补偿，计算过程繁杂、使用局限性大；二是恒压补偿法，即采用硬件电路模块使检测环境气压保持动态平衡，消除气压变化引起的气体传感器测量误差。但是此方法是在系统中添加了硬件电路，不仅增加了功耗和制造成本，而且降低了设备的可靠性。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器及气压补偿方法，利用AGNES优化BP神经网络对气体传感器进行气压补偿，减小了环境气压波动较大情况下的气体传感器测量误差，降低了检测设备的制造成本和后期维护成本，有利于缩减传感器的体积，同时，提出了一种新型多反射气室，使气体与红外光充分接触，提高测量精度，便于系统小型化设计。

为达成上述目的，结合图1、图2，本发明提出一种基于AGNES优化BP神经网络的红外气体传感器，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。