【摘 要】
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随着人们对空气质量越来越关注,气体传感器因体积小、成本低等优点在气体检测领域逐渐流行。然而,大部分气体传感器容易受环境因素的影响,其中温度、湿度带来的影响尤为显著。本课题组经过多年的研究已经熟练掌握了聚苯胺-二氧化铈（PANI-CeO2）复合薄膜氨气（NH3）传感器的响应原理与制备方法,本文对该传感器的温湿度进行了系统的研究,并设计了重叠分块多元线性回归与局部高斯过程回归两种温湿度补偿方法进行温湿
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随着人们对空气质量越来越关注,气体传感器因体积小、成本低等优点在气体检测领域逐渐流行。然而,大部分气体传感器容易受环境因素的影响,其中温度、湿度带来的影响尤为显著。本课题组经过多年的研究已经熟练掌握了聚苯胺-二氧化铈（PANI-CeO2）复合薄膜氨气（NH3）传感器的响应原理与制备方法,本文对该传感器的温湿度进行了系统的研究,并设计了重叠分块多元线性回归与局部高斯过程回归两种温湿度补偿方法进行温湿度补偿,主要工作如下。对PANI-CeO2 NH3传感器进行数据采集,分析了温湿度的影响规律。PANI-CeO2 NH3传感器是通过在柔性聚酰亚胺（PI）衬底上原位自组装PANI-CeO2纳米复合薄膜制备所得。在温度10℃～50℃,相对湿度20%RH～70%RH,浓度10 ppm～50 ppm范围下,获取150组样本数据。通过分析可知,传感器对NH3的响应具有较好的线性度;在同一温度下,响应随着湿度值的增长,10℃～40℃下响应值大致呈先减小再增大的趋势;50℃下响应值随着湿度的增大而减小,不再存在回升过程;响应随着温度的增大而减小。提出了一种重叠分块多元线性回归温湿度补偿方法。首先根据数据变化规律对数据进行重叠分块处理,既避免了不同变化规律的数据带来的误差,又保证了前后数据之间的规律连续性;然后建立以温度、湿度、浓度为输入,响应为输出的多元线性回归模型,对异常点进行筛选与修正;最后通过最小二乘法拟合出未知参数,并通过逆运算求出浓度的拟合表达式。提出了一种局部高斯过程回归温湿度补偿方法。构造以温度、湿度、浓度和响应为特征的数据点集,通过自适应匹配K邻居（KNN）算法找出最佳K值及K个邻居点,由这些邻居点进行高斯过程回归,实现了基于小样本预测浓度值,大大减小了计算量。仿真结果表明:局部高斯过程回归温湿度补偿方法比重叠分块多元线性回归温湿度补偿方法具有明显的优势。后者的预测浓度的绝对误差为1.28 ppm,相对误差平均值为4.64%;前者的预测浓度的绝对误差的平均值为0.19 ppm,相对误差的平均值为0.65%。
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