基于遗传算法的小波神经网络在多组分气体检测中的应用

• 作者: 刘文贞 李孝禄 袁月峰 郭晶晶 陈红岩
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车尾气 交叉吸收干扰 小波神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器应用
• 页码范围: 1109-1114
• 页数: 6页
• 分类号: TP274.2
• 字数: 3311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.07.026

摘要

由于利用不分光红外吸收法（NDIR）的多组分气体传感器对汽车尾气（主要成分为CO2、CO、HC化合物）进行同时测量时，所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果，造成测量误差大，分析精度低。针对此问题，将遗传算法优化的小波神经网络用于建立基于红外光谱的三组分气体定量分析模型中。采集CO2、CO、HC的浓度信号，作为模型输入，通过模型回归分析，得到对应的混合气体组分浓度，解决气体之间相互干扰的问题。最后通过实验数据对模型性能进行仿真分析，结果表明，该模型的平均误差相比于传统模型明显减低，取得较好的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李孝禄	中国计量学院机电工程学院	66	370	9.0	16.0
2	陈红岩	中国计量学院机电工程学院	36	342	9.0	18.0
3	袁月峰	中国计量学院机电工程学院	25	107	6.0	9.0
4	郭晶晶	中国计量学院机电工程学院	6	38	3.0	6.0
5	刘文贞	中国计量学院机电工程学院	5	85	5.0	5.0