远程空气质量监测系统设计及其浓度检测精度校正研究

发布时间：2017-10-19 09:42

  本文关键词：远程空气质量监测系统设计及其浓度检测精度校正研究

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【摘要】：空气质量是影响人类生存环境的一个重要指标,做好空气质量监测是改善环境质量的重要手段。电子鼻技术兴起于20世纪90年代,是嗅觉模拟技术的应用。电子鼻系统具有检测速度快、可实时在线进行无损检测的特点,被越来越广泛地应用于医学诊断、食品工业、工业自动化以及环境空气质量监测等领域。本文针对电子鼻系统在远程空气质量监测中的应用开展了研究。首先,作者主持设计了远程空气质量监测系统。该系统由空气质量监测终端(简称“监测终端”)、空气质量监测中心(简称“监测中心”)和空气质量查询终端(简称“查询终端”)三部分构成。其中,监测终端通过气体传感器阵列采集空气污染物的气味信息,并将采集到的信息进行模数转换后通过无线通信的方式发送至监测中心；监测中心对接收到的气味数据进行存储和计算分析,判断出污染气体的类别并计算其浓度值；同时,监测中心的操作界面还可实时监控并查询各监测点的空气污染信息；查询终端则是与监测中心进行数据交互,便于用户在移动终端设备上对各监测点的空气质量进行查询。其次,针对气体浓度检测精度校正的问题,论文分别对每一类气体构建了一个浓度预测网络,通过在监测终端中设置一个对某种气体(也称为“标准参考气体”)选择性好的、高精度的气体传感器,并以其对标准参考气体的检测结果作为参考基准,结合凸集投影理论、野草算法和误差加权最小二乘法进行寻优,使从该气体的浓度预测模型得到的气体浓度值接近精准浓度值,从而求出各个气体传感器的校正系数,对传感器响应值进行在线校正,提高气体的整体检测精度。最后,本文分别以六种气体作为标准参考气体进行了实验,结果表明,当以一氧化碳和苯为标准参考气体时,气体浓度检测精度校正模型可以有效提高系统对各类气体的整体检测精度。
【关键词】：远程监测 电子鼻 野草算法 精度校正
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X84
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 论文研究的目的、意义8
• 1.2 空气质量监测现状8-10
• 1.2.1 空气质量监测的研究背景8-9
• 1.2.2 常见的空气质量监测方法9-10
• 1.3 电子鼻技术10-12
• 1.3.1 电子鼻系统概述10-11
• 1.3.2 电子鼻技术在空气质量监测方面的应用11-12
• 1.4 云计算技术12-13
• 1.5 空气质量监测系统的精度校正13-15
• 1.5.1 影响空气质量监测系统浓度检测精度的主要因素13-14
• 1.5.2 空气质量监测系统浓度检测精度校正技术的研究现状14-15
• 1.6 论文的主要内容及安排15-16
• 2 远程空气质量监测系统16-27
• 2.1 系统的模块构成16
• 2.2 系统中的监测终端16-20
• 2.2.1 监测终端的硬件结构16-19
• 2.2.2 监测终端的软件流程19-20
• 2.3 系统中的监测中心20-24
• 2.3.1 监测中心的模块构成20-21
• 2.3.2 监测中心的软件流程21-24
• 2.4 系统中的查询终端24-26
• 2.5 本章小结26-27
• 3 算法原理介绍27-38
• 3.1 人工神经网络27-32
• 3.1.1 人工神经元模型28
• 3.1.2 BP网络及其学习算法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 误差加权最小二乘算法37
• 3.6 本章小结37-38
• 4 浓度检测精度校正模型38-43
• 4.1 浓度预测模型38-39
• 4.2 传感器信号校正模型39-40
• 4.3 传感器校正系数预测模型40-42
• 4.4 本章小结42-43
• 5 实验验证及分析43-61
• 5.1 实验样本描述43
• 5.2 数据预处理43-44
• 5.3 气体浓度预测网络性能分析44-49
• 5.4 气体浓度检测精度校正模型性能分析49-60
• 5.5 本章小结60-61
• 6 总结与展望61-63
• 6.1 主要研究内容与成果61
• 6.2 今后工作的展望61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 附录67-68
• A. 作者在攻读硕士学位期间参加的项目67
• B. 作者在攻读硕士学位期间获得的成果(论文、专利、获奖)67
• C. 论文中的实验数据及程序清单67-68

【参考文献】

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本文编号：1060392