基于SF6分解產(chǎn)物的多傳感器數(shù)據(jù)融合研究.pdf

1、氣體傳感器作為傳感器技術(shù)的重要分支，在萬物物聯(lián)的歷史背景下，對氣體傳感器數(shù)據(jù)融合研究更加具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。氣體傳感器的交叉干擾，導(dǎo)致單一氣體傳感器對混合氣體定量定性檢測失真。利用多氣體傳感器組成傳感器陣列和現(xiàn)代控制理論中模式識別方法，可以消除氣體傳感器之間的交叉干擾，實(shí)現(xiàn)對混合氣體的定性定量精準(zhǔn)檢測。
　　首先，本文利用電化學(xué)氣體傳感器陣列對混合氣體進(jìn)行定量檢測。介紹了電化學(xué)氣體傳感器工作原理，從靈敏度，選擇性，溫濕響應(yīng)和檢測原

2、理上，分析了電化學(xué)氣體傳感器交叉干擾產(chǎn)生原因。以GIS故障診斷中對SF6分解產(chǎn)物混合氣體(CO，SO2，H2S，H2)檢測為例，移植算法實(shí)現(xiàn)消除多傳感器交叉干擾。論文依次講述了氣體檢測技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀;通過對多元回歸分析理論的優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)，改進(jìn)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，成功解決多元傳感器維數(shù)擴(kuò)展性問題;結(jié)合前兩種算法在非線性氣體傳感器數(shù)據(jù)融合上的不足，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)多維數(shù)傳感器數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對線性和非線性氣體傳感器多維數(shù)據(jù)融合。

3、
　　其次，搭建基于labview的SF6分解產(chǎn)物檢測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。根據(jù)不同種類的電化學(xué)氣體傳感器，設(shè)計(jì)三電極、四電極氣體傳感器的信號調(diào)理電路。利用RA601四合一混合氣體檢測氣室，實(shí)現(xiàn)對SF6分解產(chǎn)物CO，H2S，SO2，H2的在線檢測。該實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)利用NI公司PCI-6251信號采集卡對傳感器信號調(diào)理電路信號板電壓信號采集，上位機(jī)利用labview模塊化校準(zhǔn)顯示和matlab算法編程實(shí)現(xiàn)模式識別相結(jié)合實(shí)現(xiàn)上位機(jī)軟件。上位機(jī)軟件主要實(shí)

4、現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，人機(jī)交互，不同模式識別算法選擇等功能。
　　最后，通過SF6分解產(chǎn)物監(jiān)測實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，分別利用多元回歸分析、改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對CO，H2S，SO2，H2中2種氣體組成的混合氣體進(jìn)行檢測實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用改進(jìn)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在嵌入式儀表中具有較好的數(shù)據(jù)融合精度和較小的算法復(fù)雜度，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于線性和非線性氣體傳感器均具有較好的數(shù)據(jù)融合效果。本系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對多混合氣體成分和含量分析。相比傳統(tǒng)檢測方法，本