-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112113927B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010897072.6
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明提供中红外甲烷传感器的测试系统及数据补偿方法，所述补偿方法包括：获取中红外甲烷传感器采集的不同浓度的甲烷氮气混合气体在不同温度、压强及湿度下的测量数据，从中随机选取部分数据作为训练样本数据和测试样本数据；对选取的样本数据进行预处理；将预处理后的训练样本数据送入粒子群‑小波神经网络模型中进行学习，得到训练后的网络预测模型；将测试样本数据送入训练后的粒子群‑小波神经网络预测模型进行测试；将通过测试验证的粒子群‑小波神经网络模型配置于所述中红外甲烷传感器中。通过本发明的方法，可以高精度、自动化地建立温度、压强、湿度变化与中红外甲烷传感器之间的非线性关系。
-
公开(公告)号：CN112113928A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010903330.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明提出了一种基于分子光谱学及实验数据的中红外甲烷传感器校正方法，步骤是：首先基于HITRAN数据库中获取的参数计算出确定波段下不同温度、压强下的甲烷分子吸收系数，其次通过可变温度、压强的测试装置获得甲烷气体在不同温度和压强下的吸光度，通过朗伯比尔定律反演出吸收系数，对HITRAN拟合出的吸收系数进行修正，最后将修正后的甲烷吸收系数用于红外甲烷传感器的校正，从而提高中红外甲烷传感器的精度。采用本发明的方法，可有效提高中红外甲烷传感器的精度。
-
公开(公告)号：CN112113927A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010897072.6
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明提供中红外甲烷传感器的测试系统及数据补偿方法，所述补偿方法包括：获取中红外甲烷传感器采集的不同浓度的甲烷氮气混合气体在不同温度、压强及湿度下的测量数据，从中随机选取部分数据作为训练样本数据和测试样本数据；对选取的样本数据进行预处理；将预处理后的训练样本数据送入粒子群‑小波神经网络模型中进行学习，得到训练后的网络预测模型；将测试样本数据送入训练后的粒子群‑小波神经网络预测模型进行测试；将通过测试验证的粒子群‑小波神经网络模型配置于所述中红外甲烷传感器中。通过本发明的方法，可以高精度、自动化地建立温度、压强、湿度变化与中红外甲烷传感器之间的非线性关系。
-
公开(公告)号：CN112113928B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010903330.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明提出了一种基于分子光谱学及实验数据的中红外甲烷传感器校正方法，步骤是：首先基于HITRAN数据库中获取的参数计算出确定波段下不同温度、压强下的甲烷分子吸收系数，其次通过可变温度、压强的测试装置获得甲烷气体在不同温度和压强下的吸光度，通过朗伯比尔定律反演出吸收系数，对HITRAN拟合出的吸收系数进行修正，最后将修正后的甲烷吸收系数用于红外甲烷传感器的校正，从而提高中红外甲烷传感器的精度。采用本发明的方法，可有效提高中红外甲烷传感器的精度。
-
公开(公告)号：CN112113926A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010847349.4
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明提供一种基于GWO‑SVM的减小红外甲烷传感器测量误差的方法，包括如下步骤：采集红外甲烷传感器测量不同甲烷浓度时输出的电压差值比信号；使用改进灰狼算法优化支持向量机的惩罚系数C和核函数系数g建立SVM回归预测模型；将采集的甲烷浓度和相应的电压差值比信号分为训练集和测试集，作为特征参数输入到S2中建立的SVM回归预测模型中进行训练和测试，得到基于改进GWO‑SVM的回归模型；将实际测量的电压差值比信号数据输入到所述基于改进GWO‑SVM的回归模型中，得到对应实际测量数据的甲烷浓度。实验结果表明，采用灰狼优化算法建立的支持向量机回归模型其绝对误差和相对误差小，精度高。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.016 seconds)
