有毒气体检测仪在混合气体检测应用中需有软件新算法
在有毒气体检测仪(格雷沃夫有毒气体检测仪)的应用过程中,当发生有毒气体发生大规模混合的时候,就容易出现检测结果不准确,甚至检测无法正常完成的情况。主要原因是传统有毒气体检测仪技术都是基于单一气体的主成分特征进行检测的,这种利用明显特征匹配的检测方法实现简单,在正常环境下能有效识别有毒气体,但当气体发生混合,造成主成分特征发生丢失,或者特征退化,而导致有毒气体检测的特征不完整时,传统算法就存在明显的缺陷。针对传统有毒气体检测方法的缺陷,我们提出了一种新的基于混合有毒气体检测算法。该算法利用混合了不同浓度的有毒气体,首先对混合的有毒气体进行一定的处理,建立空间特征向量空间,然后进行特征空间降维,通过一定的方法降低特征空间的维度,之后采用贝叶斯决策技术,对降维后的混合气体特征进行检测归类,实现有毒混合气体的准确检测。这种方法利用的是混合气体中的关键特征细节之间的概率关系,就算在有毒气体发生混合造成特征退化的情况下,特征间的概率特性受到的影响不大,这样就摆脱了传统识别算法中对单个气体特征的依赖,实现有毒气体在大规模混合条件下的有效检测。实验表明,利用这种算法能够在很大程度上克服气体受外界环境影响的问题,完整地实现有毒气体的检测。
明潭科技技术部(www.mingtan100.com)
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