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申请/专利权人：吉林大学
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118010667A
主分类号：G01N21/3504
分类号：G01N21/3504;G06F18/22;G06F18/214;G06F17/16;G01D21/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明提供一种基于系统辨识的红外相机检测气体浓度方法，涉及气体检测技术领域，本发明的方法包括：采集在不同温度、不同湿度环境下，红外相机检测不同气体浓度设定值时输入的红外辐射强度、输出的气体浓度检测值；构建气体浓度检测模型并获取模型参数矩阵，模型参数矩阵由多个模型参数组成；根据检测待测气体时的温度、湿度，从模型参数矩阵中选择多个模型参数，并分别计算各个模型参数的权重，生成综合模型参数；将红外相机检测待测气体时输入的红外辐射强度输入至气体浓度检测模型中，将综合模型参数作为模型参数，生成待测气体的浓度，本发明充分考虑到温度因素和湿度因素对检测待测气体浓度时的影响，提高气体浓度检测的精准性。
主权项：1.一种基于系统辨识的红外相机检测气体浓度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集在不同温度、不同湿度环境下，红外相机检测不同气体浓度设定值时输入的红外辐射强度、输出的气体浓度检测值以形成历史数据库，并将历史数据库中的各组数据随机分配到训练集或测试集中；S2，构建气体浓度检测模型，以系统辨识方法利用训练集中的数据训练气体浓度检测模型，通过测试集中的数据测试气体浓度测试模型的性能，获取测试合格后的气体浓度检测模型及其模型参数矩阵，模型参数矩阵由气体浓度检测模型在不同温度、不同湿度下的多个模型参数组成；S3，采集红外相机检测待测气体时的温度、湿度、以及输入的红外辐射强度，并根据检测待测气体时的温度、湿度，从模型参数矩阵中选择多个模型参数，并分别计算各个模型参数的权重；S4，根据步骤S3中选择的模型参数及其权重，生成综合模型参数；S5，将红外相机检测待测气体时输入的红外辐射强度输入至气体浓度检测模型中，并将步骤S4中的综合模型参数作为气体浓度检测模型的模型参数，生成待测气体的浓度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于系统辨识的红外相机检测气体浓度方法
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