基于快速不动点法及神经网络的机动车尾气NO和NO2定量分析研究

• 作者: 何莹 刘国华 尤坤 张恺 张玉钧 贺春贵 陈晨 高彦伟 鲁一冰
• 来源期刊: 大气与环境光学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 机动车尾气 NO NO2 定量分析 快速不动点 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 435-441
• 分类号: X734
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6141.2016.06.005

摘要

机动车尾气对环境的危害日益加重,机动车尾气排放浓度的检测对大气污染治理具有重要意义.设计了基于非分散紫外的机动车尾气NO、NO2浓度检测系统,搭建了实验装置,获得NO、NO2混合气体的吸收光强后,利用快速不动点(Fast ICA)算法和人工神经网络模式识别算法对机动车尾气排放NO、NO2组分进行定量分析.实验结果表明,利用所设计的算法对600 ppm以内的NO气体和200 ppm以内的NO2气体浓度进行测量,其相对误差最大为1.54％,最小为0.25％.