[發明專利]基于BP神經網絡的二氧化碳傳感器的標定方法及其系統

有效

• 申請號: 202110038327.8
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112683836B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 呂晶;毛科技;邱杰凡;池凱凱
• 申請（專利權）人: 杭州麥樂克科技股份有限公司
• 主分類號: G01N21/3504
• 分類號: G01N21/3504;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州裕陽聯合專利代理有限公司 33289
• 代理人: 張解翠

本發明提供基于BP神經網絡的二氧化碳傳感器的標定方法及其系統，方法包括：獲取每個初始氣體傳感器的第一采集電壓；將初始氣體傳感器的所有第一采集電壓分為訓練集、驗證集和測試集，依次對待測試BP神經網絡進行訓練、驗證和測試，以獲取得到初始氣體傳感器的候選BP神經網絡模型；獲取待標定氣體傳感器的第二采集電壓；將第二采集電壓和與第二采集電壓對應的環境溫度輸入到每個初始氣體傳感器的候選BP神經網絡模型中，得到輸出值，計算輸出值和對應的二氧化碳濃度之間的差值，并計算所有差值的絕對值之和；將最小的絕對值之和對應的候選BP神經網絡模型作為待標定氣體傳感器的標定BP神經網絡模型。有益效果：提高準確性，并且減少標定成本。

技術領域

本發明涉及氣體傳感器領域，尤其涉及基于BP神經網絡的二氧化碳傳感器的標定方法及其系統。

背景技術

紅外氣體檢測技術是一種在環境監測、智能家居、醫療衛生、公眾場合空氣監測、工業過程控制等方面具有廣泛應用的非直接接觸式實時氣體檢測技術。其具有精度高、選擇性好、可靠性高、不中毒、不依賴于氧氣、受環境干擾因素較小、壽命長等顯著優點，因此紅外氣體檢測技術得到了廣泛的重視和應用。

現階段，光學氣體檢測技術有光干涉技術、光聲光譜技術、光離子化技術和非色散紅外檢測技術，其中，基于特征光譜吸收理論的非色散紅外氣體傳感器的結構最為簡單、調校周期長、性能穩定、不易中毒、性噪比高且易于集成，具有巨大的市場前景和商業價值。其基本原理是由于不同的氣體分子具有不同的特征吸收譜線，氣體分子結構的不同使得分子間的能級也不相同，致使不同的氣體分子對紅外光的吸收具有頻率選擇特性，且紅外二氧化碳傳感器是基于朗伯-比爾定律和氣體對光譜的選擇性吸收等原理，其特征吸收峰在4.26μm，其吸收關系符合朗伯-比爾吸收定律，即I＝I0exp(-KCL)，其中I為輸出光強度，I0為輸入光強度，C為濃度，K為CO2氣體的吸收系數，L為氣體與光源作用的有效長度。

然而，在利用非色散紅外氣體傳感器對氣體濃度進行檢測時，由于氣體吸收特性即參數K的值容易受到溫度的影響，并且溫度變化會引起氣體濃度、二氧化碳分子活性、光源穩定性等變化，直接根據熱釋電探測器的輸出電壓來估算CO2氣體濃度往往會造成測量結果的準確性低，不具備投入使用的價值，這時候就需要使用算法對測量結果進行溫度補償修正，使設備能夠投入使用。

目前，對于由檢測環境壓力變化引起的測量誤差進行補償的方法主要是讓新生產的傳感器節點根據自己的大量樣本數據來建立一個準確的模型，然而每個樣本數據的產生均需要30-60分鐘，其主要原因是在采集樣本數據時需要進行配氣并等待配氣穩定，然而上述現有技術往往需要耗費大量時間、人力和物力。因此，為每個傳感器節點根據自己的大量樣本數據來單獨建立一個數據模型在成本以及其他方面均不太現實。

例如，專利CN106153567A-基于BP神經網絡壓力補償的紅外氣體傳感器及檢測方法，是一種針對雙通道紅外氣體傳感器，設計了基于BP神經網絡壓力補償的氣體濃度檢測方法，為每個新生產的傳感器節點根據自己的大量樣本數據來單獨建立一個數據模型，因此每個新生產的傳感器節點需要耗較多的時間、人力、物力來得到一個節點的很多個樣本數據來訓練BP神經網絡。

發明內容

針對現有技術中存在的上述問題，現提供一種基于BP神經網絡的二氧化碳傳感器的標定方法及其系統。

具體技術方案如下：

一種基于BP神經網絡的二氧化碳傳感器的標定方法，其中，包括以下步驟：

步驟S1，獲取每個初始氣體傳感器的多個第一采集電壓，獲取每個第一采集電壓的環境溫度和/或二氧化碳濃度不同；

步驟S2，創建一待測試BP神經網絡，并將初始氣體傳感器的所有第一采集電壓劃分為訓練集、驗證集和測試集，并且依次根據訓練集、驗證集和測試集對待測試BP神經網絡進行訓練、驗證和測試，以將通過測試的待測試BP神經網絡作為初始氣體傳感器的候選BP神經網絡模型；