基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合氣體測試系統(tǒng)研究.pdf

1、混合氣體檢測系統(tǒng)主要應(yīng)用于環(huán)境檢測、災(zāi)害報警、食品衛(wèi)生、自動控制等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域與人類自身的生活息息相關(guān)，因此研究混合氣體檢測系統(tǒng)是具有十分重要的意義。
　　 本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個混合氣體檢測系統(tǒng)，該測試系統(tǒng)對氣敏傳感器在不同種類和濃度的氛圍氣體中的電壓響應(yīng)值進(jìn)行采集，并采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測得的電壓響應(yīng)值進(jìn)行分析，進(jìn)而最終識別出被測氣體的種類和濃度，為后續(xù)的燃?xì)鈭缶突馂?zāi)報警提供支持。系統(tǒng)的硬件部分由PC機、數(shù)據(jù)采集卡、傳感器陣

2、列和配氣系統(tǒng)四部分組成。軟件部分則主要是編寫了基于MFC的Windows應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序提供了一個用戶界面，方便用戶對數(shù)據(jù)采集進(jìn)行控制和直觀的感知傳感器陣列的響應(yīng)過程，并且具有測試數(shù)據(jù)的保存和再現(xiàn)功能。
　　 在模式識別過程中，由于傳統(tǒng)的BP算法具有容易陷入局部最小值，收斂速度慢以及容易導(dǎo)致震蕩等缺點，因此本文將Levenberg-Marquardt(LM)算法應(yīng)用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。對比實驗表明，在收斂速度和識別精度兩方