本發(fā)明涉及紅外氣體分析，尤其涉及一種多傳感器融合的紅外氣體分析方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的單一紅外傳感器氣體分析方法在復(fù)雜環(huán)境下容易受到交叉干擾和環(huán)境噪聲的影響，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不穩(wěn)定，難以滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)氣體組分高精度檢測(cè)的需求。

2、雖然多波段紅外傳感器陣列的應(yīng)用可以獲取更豐富的氣體光譜特征信息，但如何有效處理多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)融合問題，以及如何消除溫度、壓力等環(huán)境因素的干擾，仍然是該領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)難題。同時(shí)，多傳感器數(shù)據(jù)的同步采集和實(shí)時(shí)處理也對(duì)系統(tǒng)的計(jì)算效率提出了更高要求。此外，在實(shí)際應(yīng)用中，氣體組分的光譜特征常常表現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性和耦合特性，傳統(tǒng)的線性分析方法難以準(zhǔn)確提取和表征這些特征，而基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法雖然具有較強(qiáng)的非線性映射能力，但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化缺乏針對(duì)性，難以充分利用光譜數(shù)據(jù)的物理特性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種多傳感器融合的紅外氣體分析方法及裝置，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了氣體組分的高精度識(shí)別和定量分析。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種多傳感器融合的紅外氣體分析方法，所述多傳感器融合的紅外氣體分析方法包括：

3、對(duì)多波段紅外傳感器陣列采集的多組分氣體光譜吸收數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)字濾波和多尺度小波去噪運(yùn)算，得到校正后的多維光譜矩陣；

4、將所述校正后的多維光譜矩陣分別與分段溫度補(bǔ)償系數(shù)矩陣和分段壓力補(bǔ)償系數(shù)矩陣進(jìn)行分區(qū)交叉驗(yàn)證補(bǔ)償運(yùn)算，得到標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣；

5、根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣構(gòu)建協(xié)方差矩陣，通過特征值分解提取主分量特征和潛變量特征，得到光譜特征向量；

6、將所述光譜特征向量輸入深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非線性映射和殘差重構(gòu)計(jì)算，得到補(bǔ)償后的特征映射向量；

7、對(duì)所述補(bǔ)償后的特征映射向量進(jìn)行信息融合，得到融合決策向量；

8、將所述融合決策向量分別輸入高斯核支持向量分類器和偏最小二乘回歸模型，輸出目標(biāo)氣體的類型標(biāo)識(shí)和濃度數(shù)值。

9、第二方面，本發(fā)明提供了一種多傳感器融合的紅外氣體分析裝置，所述多傳感器融合的紅外氣體分析裝置包括：

10、去噪模塊，用于對(duì)多波段紅外傳感器陣列采集的多組分氣體光譜吸收數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)字濾波和多尺度小波去噪運(yùn)算，得到校正后的多維光譜矩陣；

11、補(bǔ)償模塊，用于將所述校正后的多維光譜矩陣分別與分段溫度補(bǔ)償系數(shù)矩陣和分段壓力補(bǔ)償系數(shù)矩陣進(jìn)行分區(qū)交叉驗(yàn)證補(bǔ)償運(yùn)算，得到標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣；

12、構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣構(gòu)建協(xié)方差矩陣，通過特征值分解提取主分量特征和潛變量特征，得到光譜特征向量；

13、計(jì)算模塊，用于將所述光譜特征向量輸入深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非線性映射和殘差重構(gòu)計(jì)算，得到補(bǔ)償后的特征映射向量；

14、融合模塊，用于對(duì)所述補(bǔ)償后的特征映射向量進(jìn)行信息融合，得到融合決策向量；

15、輸出模塊，用于將所述融合決策向量分別輸入高斯核支持向量分類器和偏最小二乘回歸模型，輸出目標(biāo)氣體的類型標(biāo)識(shí)和濃度數(shù)值。

16、本發(fā)明第三方面提供了一種多傳感器融合的紅外氣體分析設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；所述至少一個(gè)處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中的所述指令，以使得所述多傳感器融合的紅外氣體分析設(shè)備執(zhí)行上述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法。

17、本發(fā)明的第四方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)其在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法。

18、本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，通過構(gòu)建多尺度小波去噪和自適應(yīng)數(shù)字濾波相結(jié)合的信號(hào)預(yù)處理方法，有效抑制了環(huán)境噪聲的影響；采用分段溫度壓力補(bǔ)償和交叉驗(yàn)證優(yōu)化策略，顯著提升了系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的測(cè)量穩(wěn)定性；設(shè)計(jì)了基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的非線性特征映射結(jié)構(gòu)，結(jié)合改進(jìn)的d-s證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)了多源信息的自適應(yīng)融合，解決了多傳感器數(shù)據(jù)融合中的特征提取和決策優(yōu)化問題；通過引入混合正則化約束的支持向量分類和偏最小二乘回歸模型，實(shí)現(xiàn)了氣體組分的高精度識(shí)別和定量分析，本發(fā)明具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性和分析精度。

19、本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。

20、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。

技術(shù)特征：

1.一種多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述對(duì)多波段紅外傳感器陣列采集的多組分氣體光譜吸收數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)字濾波和多尺度小波去噪運(yùn)算，得到校正后的多維光譜矩陣，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述將所述校正后的多維光譜矩陣分別與分段溫度補(bǔ)償系數(shù)矩陣和分段壓力補(bǔ)償系數(shù)矩陣進(jìn)行分區(qū)交叉驗(yàn)證補(bǔ)償運(yùn)算，得到標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣構(gòu)建協(xié)方差矩陣，通過特征值分解提取主分量特征和潛變量特征，得到光譜特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述將所述光譜特征向量輸入深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非線性映射和殘差重構(gòu)計(jì)算，得到補(bǔ)償后的特征映射向量，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述對(duì)所述補(bǔ)償后的特征映射向量進(jìn)行信息融合，得到融合決策向量，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，其特征在于，所述將所述融合決策向量分別輸入高斯核支持向量分類器和偏最小二乘回歸模型，輸出目標(biāo)氣體的類型標(biāo)識(shí)和濃度數(shù)值，包括：

8.一種多傳感器融合的紅外氣體分析裝置，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法，所述裝置包括：

9.一種多傳感器融合的紅外氣體分析設(shè)備，其特征在于，所述多傳感器融合的紅外氣體分析設(shè)備包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的多傳感器融合的紅外氣體分析方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及紅外氣體分析技術(shù)領(lǐng)域公開了一種多傳感器融合的紅外氣體分析方法及裝置，其中，該方法包括：對(duì)多波段紅外傳感器陣列采集的多組分氣體光譜吸收數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)字濾波和多尺度小波去噪運(yùn)算，得到校正后的多維光譜矩陣；進(jìn)行分區(qū)交叉驗(yàn)證補(bǔ)償運(yùn)算，得到標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣；構(gòu)建協(xié)方差矩陣，通過特征值分解提取主分量特征和潛變量特征，得到光譜特征向量；輸入深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非線性映射和殘差重構(gòu)計(jì)算，得到補(bǔ)償后的特征映射向量；進(jìn)行信息融合，得到融合決策向量；將融合決策向量分別輸入高斯核支持向量分類器和偏最小二乘回歸模型，輸出目標(biāo)氣體的類型標(biāo)識(shí)和濃度數(shù)值。該方法實(shí)現(xiàn)了氣體組分的高精度識(shí)別和定量分析。

技術(shù)研發(fā)人員：徐友華
受保護(hù)的技術(shù)使用者：精華隆智慧感知科技（深圳）股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/10