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一种新型红外非分光瓦斯测量模型研究

发布时间:2017-08-12 08:20

  本文关键词:一种新型红外非分光瓦斯测量模型研究


  更多相关文章: 红外非分光 测量系统模型 梯度下降法 RBF神经网络 k-means算法


【摘要】:单光路双波长红外非分光瓦斯测量技术在红外光谱吸收测量气体浓度领域中使用最广泛,但该技术存在易受多种因素影响使其检测的瓦斯浓度不准确的问题。为了提高测量瓦斯浓度的准确度,本文研究了单光路双波长红外非分光瓦斯测量系统的原理、结构和软件,总结归纳出它有易受环中温度、湿度和风速等其它因素的影响且灵敏度低和响应慢的缺陷。针对单光路双波长红外非分光测量系统存在的不足提出一种新型瓦斯浓度计算模型,该模型可以基本消除环境的影响。此模型首先使用k-means算法与噪声点判断方法结合优化RBF神经网络的样本集;其次,用此样本集训练梯度下降法优化的RBF神经网络并建立模型和预测环境影响值;最后,用测量值去除影响值便为真实瓦斯浓度值。该真实值可以实时响应瓦斯浓度的变化。通过对该新型瓦斯测量系统测试和分析,结果表明所设计的新型红外非分光瓦斯测量系统可达到预期的目标,具有较高的准确度和响应速度。适用于瓦斯浓度的测量。
【关键词】:红外非分光 测量系统模型 梯度下降法 RBF神经网络 k-means算法
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TD712;TN219
【目录】:
  • 致谢7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-15
  • 第一章 绪论15-24
  • 1.1 课题背景及研究意义15-16
  • 1.2 常见瓦斯测量技术16-19
  • 1.2.1 光干涉型瓦斯测量技术16-17
  • 1.2.2 载体催化型瓦斯测量技术17-18
  • 1.2.3 气敏型瓦斯测量技术18
  • 1.2.4 热导型瓦斯测量技术18
  • 1.2.5 外非分光型瓦斯测量技术18-19
  • 1.2.6 常见瓦斯测量技术分析19
  • 1.3 红外非分光瓦斯测量技术研究现状19-22
  • 1.3.1 国内研究现状19-21
  • 1.3.2 国外研究现状21-22
  • 1.4 本文研究目标与创新点22
  • 1.5 论文的结构22-24
  • 第二章 单光路双波长红外非分光测量系统研究24-34
  • 2.1 系统结构24-29
  • 2.2 系统软件29-33
  • 2.3 系统的缺陷33
  • 2.4 本章小结33-34
  • 第三章 新型模型相关理论研究34-46
  • 3.1 k-means算法34-38
  • 3.1.1 离群点的定义34-36
  • 3.1.2 k-means算法步骤36-38
  • 3.2 梯度下降算法38-40
  • 3.3 RBF神经网络40-42
  • 3.4 噪声点检测42-45
  • 3.5 本章总结45-46
  • 第四章 新型瓦斯浓度计算模型46-58
  • 4.1 改进RBF神经网络模型46-49
  • 4.1.1 实验48-49
  • 4.1.2 实验结果分析49
  • 4.2 新型瓦斯浓度计算模型建立49-50
  • 4.3 新型瓦斯浓度计算模型步骤50-57
  • 4.3.1 样本集优化50-54
  • 4.3.2 环境影响值预测54-57
  • 4.4 本章小结57-58
  • 第五章 测试与试验58-66
  • 5.1 测试系统硬件构建58
  • 5.2 新型计算模型应用58-59
  • 5.3 实验与结果分析59-65
  • 5.3.1 实验59-64
  • 5.3.2 结果分析64-65
  • 5.4 本章小结65-66
  • 第六章 总结与展望66-67
  • 6.1 总结66
  • 6.2 展望66-67
  • 参考文献67-70
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目70-71

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