【摘 要】
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气体源定位传统方法通常是基于气体扩散模型,结合概率估计理论设计的。但在实际监测环境中,由于气体扩散通常受到随机湍流气流的影响,很难给出准确的气体扩散模型。为了便于气体源的快速定位,可以对泄漏气体进行识别。气体识别传统方法主要基于气体稳定特征或最大响应,识别时间较长。并且气体识别传统方法高度依赖气体传感器响应差异,而低浓度气体响应小,因此难以识别。针对以上不足,本文首先提出了一种低浓度气体的快速识别
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气体源定位传统方法通常是基于气体扩散模型,结合概率估计理论设计的。但在实际监测环境中,由于气体扩散通常受到随机湍流气流的影响,很难给出准确的气体扩散模型。为了便于气体源的快速定位,可以对泄漏气体进行识别。气体识别传统方法主要基于气体稳定特征或最大响应,识别时间较长。并且气体识别传统方法高度依赖气体传感器响应差异,而低浓度气体响应小,因此难以识别。针对以上不足,本文首先提出了一种低浓度气体的快速识别算法,然后基于数据驱动的思想,结合静态传感器网络和神经网络,提出了在大尺度三维空间下的气体源快速定位方法,最后基于移动传感器和演化算法,提出了在小空间内的气体源准确定位方法。这两种气体源定位方法可以配合使用。主要工作如下:1、研究一种基于卷积和循环神经网络的低浓度气体快速识别算法。首先为了缓解主流气敏器件存在的性能漂移,使用泛化步骤作为数据预处理技术,提取隐藏的差异信息。然后对卷积核结构和大小进行了优化以适应气体传感器数据的结构,并加入注意力机制和贝叶斯优化算法,使模型能够充分利用传感器响应的初始曲线,将分类时间从4s缩短到了0.5s,125ppm以内的气体分类精度达到91%,实现了低浓度气体的快速识别,相关成果已发表。2、提出了基于静态传感器网络和神经网络的三维空间气体源定位方法。设计一种基于静态传感网络结构特征的数据预处理方法,将每一采样时刻的传感器数据转换为类似于单色图像的矩阵,该矩阵与传感器实际位置类似,连续时间内的数据转换成张量,既保留了原始数据的空间特征,又不会影响数据的时间连续性。对于数据标签,采用多标签分类方法,将三维空间划分为众多小空间,将位置转换为多标签列表,并且标签之间互相独立,适合单一气源和多气源的定位。在方法上,使用两层卷积作为过滤器自动从输入张量中提取特征,在卷积层之后加入长短记忆神经元,从瞬时响应序列中提取序列信息。该方法只采用了气体扩散前75s的数据,定位精度达到91%。实现了大尺度三维空间单一气源和多气源的快速定位。3、设计一种基于移动传感器和演化算法的气体源定位方法。首先采用遗传算法进行局部搜索,增加搜索的范围和随机性,加快了搜索速度。然后采用蚁群算法进行全局搜索,并针对蚁群算法收敛较慢的问题,设计了参数自适应策略,最终平均定位时间为217s,平均定位误差为0.366m,实现了小空间内的气体源准确定位。
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