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公开(公告)号:CN118245776A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410371958.5
申请日:2024-03-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G01N27/12
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的氢气泄漏监测方法,属于气体泄漏监测领域;本发明包括以下内容:将多个半导体气体传感器组成阵列结构,构成气体采集模块,分别获取氢气和干扰气体浓度与输出响应的瞬态变化特征数据,作为训练数据集;设计深度学习算法网络结构,将全部训练数据集预处理,导入神经网络结构,进行识别和回归训练,获得气体浓度;阈值算法判别气体种类;然后,将深度学习算法网络模型,阈值算法搭载在单片机开发板上,结合信号采集与处理模块、数据传输模块、LCD显示模块,实现氢气泄漏监测。本发明实现了对复杂环境下氢气泄漏的精准监测,解决了现有技术中利用单一传感器监测氢气泄漏时的准确度低、浓度误差大等问题。
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公开(公告)号:CN118897045A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410877364.1
申请日:2024-07-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向VOCs多组分的气体监测装置及方法,属于VOCs多组分气体监测技术领域。所述装置包括:气体传感器阵列,数据采样处理主板,以及气体进样气路。气体传感器阵列与数据采样处理主板相连接,并放置在传感器腔体内由气体进样气路输送待测气体;主板上各个芯片通过PCB连接,基于各种串行总线协议进行板上通信,并由主控模块完成对各功能模块的控制和检测、计算过程;所述方法包括:对采样取得的序列数据进行预处理和响应特征提取,传感器响应值的计算,气体种类和浓度的识别、计算。本发明利用多传感器阵列实现了针对VOCs气体的实时在线监测,包括对多种VOC气体单一、混合组分的定性种类识别和定量浓度计算。
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