本文關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其濃度檢測精度校正研究

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【摘要】：空氣質(zhì)量是影響人類生存環(huán)境的一個(gè)重要指標(biāo),做好空氣質(zhì)量監(jiān)測是改善環(huán)境質(zhì)量的重要手段。電子鼻技術(shù)興起于20世紀(jì)90年代,是嗅覺模擬技術(shù)的應(yīng)用。電子鼻系統(tǒng)具有檢測速度快、可實(shí)時(shí)在線進(jìn)行無損檢測的特點(diǎn),被越來越廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、食品工業(yè)、工業(yè)自動(dòng)化以及環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測等領(lǐng)域。本文針對電子鼻系統(tǒng)在遠(yuǎn)程空氣質(zhì)量監(jiān)測中的應(yīng)用開展了研究。首先,作者主持設(shè)計(jì)了遠(yuǎn)程空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由空氣質(zhì)量監(jiān)測終端(簡稱“監(jiān)測終端”)、空氣質(zhì)量監(jiān)測中心(簡稱“監(jiān)測中心”)和空氣質(zhì)量查詢終端(簡稱“查詢終端”)三部分構(gòu)成。其中,監(jiān)測終端通過氣體傳感器陣列采集空氣污染物的氣味信息,并將采集到的信息進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換后通過無線通信的方式發(fā)送至監(jiān)測中心；監(jiān)測中心對接收到的氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算分析,判斷出污染氣體的類別并計(jì)算其濃度值；同時(shí),監(jiān)測中心的操作界面還可實(shí)時(shí)監(jiān)控并查詢各監(jiān)測點(diǎn)的空氣污染信息；查詢終端則是與監(jiān)測中心進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,便于用戶在移動(dòng)終端設(shè)備上對各監(jiān)測點(diǎn)的空氣質(zhì)量進(jìn)行查詢。其次,針對氣體濃度檢測精度校正的問題,論文分別對每一類氣體構(gòu)建了一個(gè)濃度預(yù)測網(wǎng)絡(luò),通過在監(jiān)測終端中設(shè)置一個(gè)對某種氣體(也稱為“標(biāo)準(zhǔn)參考?xì)怏w”)選擇性好的、高精度的氣體傳感器,并以其對標(biāo)準(zhǔn)參考?xì)怏w的檢測結(jié)果作為參考基準(zhǔn),結(jié)合凸集投影理論、野草算法和誤差加權(quán)最小二乘法進(jìn)行尋優(yōu),使從該氣體的濃度預(yù)測模型得到的氣體濃度值接近精準(zhǔn)濃度值,從而求出各個(gè)氣體傳感器的校正系數(shù),對傳感器響應(yīng)值進(jìn)行在線校正,提高氣體的整體檢測精度。最后,本文分別以六種氣體作為標(biāo)準(zhǔn)參考?xì)怏w進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,當(dāng)以一氧化碳和苯為標(biāo)準(zhǔn)參考?xì)怏w時(shí),氣體濃度檢測精度校正模型可以有效提高系統(tǒng)對各類氣體的整體檢測精度。
【關(guān)鍵詞】：遠(yuǎn)程監(jiān)測 電子鼻 野草算法 精度校正
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X84
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 論文研究的目的、意義8
• 1.2 空氣質(zhì)量監(jiān)測現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 空氣質(zhì)量監(jiān)測的研究背景8-9
• 1.2.2 常見的空氣質(zhì)量監(jiān)測方法9-10
• 1.3 電子鼻技術(shù)10-12
• 1.3.1 電子鼻系統(tǒng)概述10-11
• 1.3.2 電子鼻技術(shù)在空氣質(zhì)量監(jiān)測方面的應(yīng)用11-12
• 1.4 云計(jì)算技術(shù)12-13
• 1.5 空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的精度校正13-15
• 1.5.1 影響空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)濃度檢測精度的主要因素13-14
• 1.5.2 空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)濃度檢測精度校正技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.6 論文的主要內(nèi)容及安排15-16
• 2 遠(yuǎn)程空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)16-27
• 2.1 系統(tǒng)的模塊構(gòu)成16
• 2.2 系統(tǒng)中的監(jiān)測終端16-20
• 2.2.1 監(jiān)測終端的硬件結(jié)構(gòu)16-19
• 2.2.2 監(jiān)測終端的軟件流程19-20
• 2.3 系統(tǒng)中的監(jiān)測中心20-24
• 2.3.1 監(jiān)測中心的模塊構(gòu)成20-21
• 2.3.2 監(jiān)測中心的軟件流程21-24
• 2.4 系統(tǒng)中的查詢終端24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 算法原理介紹27-38
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-32
• 3.1.1 人工神經(jīng)元模型28
• 3.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法28-32
• 3.2 粒子群算法32-33
• 3.3 野草算法33-35
• 3.4 POCS算法35-37
• 3.5 誤差加權(quán)最小二乘算法37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 4 濃度檢測精度校正模型38-43
• 4.1 濃度預(yù)測模型38-39
• 4.2 傳感器信號校正模型39-40
• 4.3 傳感器校正系數(shù)預(yù)測模型40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析43-61
• 5.1 實(shí)驗(yàn)樣本描述43
• 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理43-44
• 5.3 氣體濃度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)性能分析44-49
• 5.4 氣體濃度檢測精度校正模型性能分析49-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 6 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 主要研究內(nèi)容與成果61
• 6.2 今后工作的展望61-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 附錄67-68
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參加的項(xiàng)目67
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間獲得的成果(論文、專利、獲獎(jiǎng))67
• C. 論文中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及程序清單67-68

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1060392