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基于RBF神经网络的可燃气体传感器检测系统的研究

可燃气体传感器

可燃气体伴随着国民经济的发展,得到了越来越广泛的使用。但由于其具有易燃、易爆的特点,一旦空气中可燃气体的浓度达到其爆炸极限,遇到明火源就将会发生燃烧甚至是爆炸这种重大事故,对人民群众的生命和财产安全是一个巨大的威胁。然而,由于一定原因,我国还没有形成一种高效完整的体系来进行对可燃气体的检测工作。尤其是在石化等行业,误报、漏报这样关系重大的安全问题经常发生。因此,本文在此背景下,提出专门针对此项需求的可燃气体检测技术的方案。 本文针对目前传感器在气体检测领域所存在的一些不足之处,提出了一种运用多个可燃气体传感器组成阵列来采集气体的物理信息的方法,设计了气体检测系统。根据系统结构设计了对应的的硬件电路,主要包括气体信息采集模块、微控制器模块、无线通信单元以及电源模块。针对气体检测领域数据量巨大的特点,提出了使用RBF神经网络技术来实现对气体传感器阵列采集到的信息融合。同时,针对传统的有线网络的不足,列举对比了三种无线通信技术的优缺点,并结合ZigBee技术的优势,提出使用ZigBee无线传感器网络来构建可燃气体检测网络。 通过仿真实验,本文论证了所选RBF神经网络对单一可燃气体的定性识别、定量分析以及混合气体的定量分析的可行性,同时说明本文所用方法具有很好地应用价值。

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