空气质量监测系统的数据融合的研究

【摘要】环境是人类唯一的不可再生的生活空间。环境在一方面，提供给人类生产生活中的资源和能源，而另一方面人类又将生产活动中产生的废弃物排放到环境中。而这一系列的活动对环境的影响已达到前所未有的地步。人类生存的首要条件是有清洁的空气，气体检测的核心是气体传感器。使用气体传感器使得直接进入现场测定，这种不安全的方法可以被避免，以防止有毒，有害气体侵害检测人员的健康。相对于常用的分析方法，利用气体传感器的优点是灵敏度高，操作简单，易于使用的，廉价。本文选取大气中最常见的四种气体CO、SO2、NO2、NH3和大气污染中的恶臭H2S作为监控目标。SO2是大气污染的重要污染物之一，SO2是酸雨的主要成因，酸雨已被证明会污染大气循环和水循环，摧毁生态系统，还能通过形成硫酸盐，形成大气酸沉降。CO是排放量最大的大气污染物，城市大气环境中的CO和NO2主要来源于煤炭和原油的使用（汽车尾气）。它们还是光化学烟雾的重要前体物。NH3主要来自农业和畜牧业活动排放。气敏传感器在测量中受环境温湿度变化的影响很大，不考虑温湿度变化因素会给测量带来较大误差。因此添加温度传感器和湿度传感器，共七路传感器模拟信号采集。经数据采集系统采集数据后，进行基于matlab的数据融合。采用RBF、BP神经网络分别获得混合气体中的各个浓度信息，并进行比较分析获得准确的浓度信息。经过仿真实验结果表明，RBF神经网络模型所获得均方差最小。
【作者】王璇；
【导师】施云波；
【作者基本信息】哈尔滨理工大学，测试计量技术及仪器，2013，硕士
【关键词】BP神经网络；RBF神经网络；数据融合；定性分析；定量分析；

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