[发明专利]基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于可调谐半导体激光吸收光谱技术采集不同气体浓度对应的激光光谱信号；

将采集到的激光光谱信号进行电压值采样，对采样得到的每一条样本数据加注气体浓度标签，得到样本数据集；

基于所述样本数据集建立基于卷积神经网络的气体浓度测量模型；

从所述样本数据集中选取训练样本对所述气体浓度测量模型进行网络训练；

基于训练后的气体浓度测量模型对二燃室高温气体浓度进行实时监测；

其中，

所述基于所述样本数据集建立基于卷积神经网络的气体浓度测量模型包括：

将所述样本数据集进行分批次处理；

将所述气体浓度标签进行one-hot编码处理；

将经过分批次处理后的所述样本数据集按一定批次大小作为卷积神经网络的输入，经过one-hot编码处理后的气体浓度标签作为卷积神经网络的输出，建立基于卷积神经网络的气体浓度测量模型；

所述将所述样本数据集进行分批次处理包括：

定义一个批次大小为A；

计算所述样本数据集共有的批次数B，其中，

B＝所述样本数据集中样本的总数/A，其中A、B均为正整数；

所述基于可调谐半导体激光吸收光谱技术采集不同气体浓度对应的激光光谱信号包括：

构建由函数信号发生器、激光控制器、半导体激光器、光线准直器、气体吸收池、凸透镜、光电探测器、信号放大电路、信号采集卡和计算机依次串联组成的基于可调谐半导体激光器的二燃室气体浓度测量系统；

通过可调谐半导体激光器发射激光信号，使激光束穿过气体吸收池内的待测气体并被光电探测器接收进行光电转化处理得到激光光谱信号，再由信号采集卡采集不同气体浓度下的激光光谱信号；

通过加权移动平均滤波器将采集得到的激光光谱信号进行滤波处理。

2.一种基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测系统，其特征在于，包括：

光谱信号采集模块，用于基于可调谐半导体激光吸收光谱技术采集不同气体浓度对应的激光光谱信号；

数据采样模块，用于将采集到的激光光谱信号进行电压值采样，对采样得到的每一条样本数据加注气体浓度标签，得到样本数据集；

测量模型建立模块，用于基于所述样本数据集建立基于卷积神经网络的气体浓度测量模型；

测量模型训练模块，用于从所述样本数据集中选取训练样本对所述气体浓度测量模型进行网络训练；

气体浓度监测模块，用于基于训练后的气体浓度测量模型对二燃室高温气体浓度进行实时监测；

其中，所述测量模型建立模块包括：

数据分批单元，用于将所述样本数据集进行分批次处理；

标签处理单元，用于将所述气体浓度标签进行one-hot编码处理；

模型建立单元，用于将经过分批次处理后的所述样本数据集按一定批次大小作为卷积神经网络的输入，经过one-hot编码处理后的气体浓度标签作为卷积神经网络的输出，建立基于卷积神经网络的气体浓度测量模型；

所述数据分批单元包括：

定义子单元，用于定义一个批次大小为A；

计算子单元，用于计算所述样本数据集共有的批次数B，其中，

B＝所述样本数据集中样本的总数/A，其中A、B均为正整数。

3.一种基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测装置，包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器被配置为经由所述计算机程序来执行权利要求1所述的基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测方法。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的基于卷积神经网络的二燃室高温气体浓度检测方法。