基于rvm的混合气体识别与浓度检测算法研究

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1、硕士学位论文基于RVM的混合气体识别与浓度检测算法研究MIXEDGASRECOGNITIONANDCONCENTRATIONESTIMATIONALGORITHMBASEDONRVM张铭哈尔滨工业大学2016年7月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于RVM的混合气体识别与浓度检测算法研究硕士研究生：张铭导师：姜守达申请学位：工程硕士学科：仪器仪表工程所在单位：自动化测试与控制系答辩日期：2016年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C.:621.3Dissertation

2、fortheMasterDegreeinEngineeringMIXEDGASRECOGNITIONANDCONCENTRATIONESTIMATIONALGORITHMBASEDONRVMCandidate：ZhangMingSupervisor：JiangShoudaAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InstrumentandMeterEngineeringAffiliation：DepartmentofAutomaticTestandControlDateofDefence：June,2016Degree-C

3、onferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要金属氧化物半导体(MOS)气体传感器具有灵敏度高、响应速度快、价格低廉、使用寿命较长等优点，目前已经成为气体检测领域中应用最广泛的传感器之一。但是由于MOS气体传感器选择性差，存在交叉敏感，导致单一传感器很难实现对混合气体的定性识别和定量检测。因此利用气体传感器阵列可以有效改善交叉敏感特性，本文围绕基于MOS气体传感器阵列的混合气体定性识别和定量检测算法进行研究。本文主要研究内容如下：为了解决MOS气体传感器选择性较差的问题，本文利用五种具有不同灵敏度的传感器

4、组成传感器阵列，搭建实验系统，对传感器阵列的响应信号的特性进行了测试与分析，采集了应用于后续实验的样本数据。针对由于传感器阵列对气体的非线性响应特点而导致的混合气体识别准确率较低的问题，本文提出了基于核主成分分析(KPCA)和多分类相关向量机(M-RVM)的混合气体定性识别方法，KPCA通过核函数能够将线性不可分的数据映射到高维特征空间，实现对样本数据的特征提取。利用M-RVM模型稀疏，参数设置较少，能够以概率的形式输出气体类别，分类准确率高的特点，进行气体识别。实验证明，本文提出的混合气体识别方法能够有效地对二元混合气体进行识别，识别率达到99.83%。针对混合气体浓度检测误差较大的问题

5、，本文提出了基于多变量相关向量机(MVRVM)的混合气体浓度检测方法。利用MVRVM在小样本条件下测量精度高，泛化能力强，模型稀疏，可以同时实现多个变量回归的特点，进行混合气体浓度检测。实验结果表明，本文提出的方法对CO和CH4两种气体浓度检测的平均相对误差分别为5.58%、5.38%。与单一RVM、LS-SVR对比，该方法在浓度估计精度及检测时间上均有一定的优势，有效解决了传感器的交叉敏感特性，更适合用于实时性检测。关键词：传感器阵列；特征提取；多分类相关向量机；多变量相关向量机I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractAsmetaloxidesemiconductor(MOS)g

6、assensorhastheadvantageofhighsensitivityforcombustibleandexplosiblegas,fastresponseandlowcost,itiswidelyusedingasdetectionsystem.Butitcannotdeterminethetypeandconcentrationofgasaccordingtotheresponseofthesinglesensorbecausethiskindofsensorhasacharacteristicofcross-sensitivity,whenunderthecondition

7、sofvariousgases.Thisthesismainlyfocusesontheresearchofthegasrecognitionandconcentrationestamitionwithsensorarray.Inordertoimprovetheselectivityofgassneor,thethesisuses5differentgassnenorsofsensitivitytoformasenso