[發明專利]基于FA優化RBF的光聲池溫度補償方法及系統

在審

• 申請號: 202010196147.8
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111310389A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 趙南;趙寧陽;劉陽;苑磊;馬瓏格
• 申請（專利權）人: 石家莊鐵道大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G01N21/39;G01K7/02;G06F119/08
• 代理公司: 石家莊輕拓知識產權代理事務所(普通合伙) 13128
• 代理人: 郭明月

本發明公開了一種基于FA優化RBF的光聲池溫度補償方法及系統，為了提高溫度補償精度而設計。本發明，基于FA算法選擇出最優的個體所包含的網絡權值和閾值作為RBF網絡訓練的初始權值和閾值；基于訓練樣本，建立RBF神經網絡，通過RBF神經網絡建立溫度補償模型，將得到的溫度補償模型參數存放在微處理器的存儲器中，存儲得到的溫度補償模型參數，放入FA?RBF神經網絡，計算出補償后輸出值，實現補償算法的實時輸出。

技術領域

本發明涉及檢測技術領域，尤其涉及一種基于FA優化RBF神經網絡的光聲池溫度補償方法及系統。

背景技術

大氣中某些痕量氣體的過量會造成大氣污染，硫氧化物形成酸雨，CO2、CH4等溫室氣體造成溫室效應，氮氧化物、硫氧化物和固態顆粒物形成霧霾。因此，十分必要及時檢測這些嚴重影響人類生存環境和健康的氣體。現階段，研究者使用光聲光譜技術進行氣體的監測技術不僅應用在了監測大氣污染物中，工業，電力系統、醫療部門等領域也同樣應用廣泛。

石英增強光聲光譜法是傳統微音器光聲光譜法的優化，將激光聚焦至石英音叉兩臂間細縫，當激光調制頻率達到石英音叉共振頻率，氣體吸收光能產生光聲效應的聲波頻率與音叉共振頻率相同，從而使石英音叉共振。根據壓電效應，共振產生壓電電流，通過前置放大電路將電流信號轉化為電壓信號，再通過鎖相放大器解調光得到光聲信號。不同的氣體分子吸收不同的光波波長，且當光源波長和氣體分子的吸收波長相吻合時，產生的光聲信號幅值最大，因此，根據光聲信號和氣體濃度呈正相關可計算出氣體的濃度。

在氣體檢測應用的可調諧激光光譜吸收技術，但這種技術受光源、環境等因素影響較大，會影響實驗結果的精確性，并且該鎖相放大裝置的電路都為模擬器件，存在老化的問題，影響檢測結果精確性。

發明內容

本發明為了克服以上缺點，提供一種可靠性高、全局性好、補償精度高、具有良好的自適應性、自組織性和學習能力強的基于FA優化RBF神經網絡的光聲池溫度補償方法及系統。

為實現上述目的，本發明所采用的技術方案如下：

基于FA優化RBF的光聲池溫度補償方法，包括：

獲取FA算法的搜索種群和RBF神經網絡的訓練樣本，訓練樣本為光聲池在不同溫度點下的多組溫度輸出的平均值及溫度信號；

基于FA算法篩選出最優個體，該個體包含的網絡權值和閾值作為RBF神經網絡的初始權值和閾值；

基于訓練樣本，建立RBF神經網絡，通過RBF神經網絡自學習建立光聲池的溫度補償模型，以MATLAB中的神經網絡newrb函數建立神經網絡模型：格式為net＝ newrb(A，B，GOAL，SPR，MN，DF)，其中，A為輸入向量矩陣；B為輸出向量矩陣； GOAL為均方誤差目標；SPR為徑向基函數的擴展速度，默認為1；MN為神經元最大的數目；DF為兩次顯示之間所添加的神經元數目；

RBF神經網絡為三層結構，其包括輸入層、隱含層和輸出層，其中隱含層是通過高斯函數來實現非線性映射，表達式如下：

式中：x是n維輸入向量；c_i是第i個基函數的中心，與x具有相同維數的向量；σ_i是第i個感知的變量；m是感知單元個數；

從輸出層實現R_i(x)到輸出的線性映射，通過神經網絡補償后的環境溫度值T為

式中：w是網絡權值；

存儲得到的溫度補償模型參數，放入FA-RBF神經網絡，計算出補償后輸出值，實現補償算法的實時輸出。

作為限定：所述補償算法包括以下步驟：