专利名称：一种神经网络信息融合的智能co传感器的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种神经网络信息融合的智能CO传感器，属智能传感器技术领域。
背景技术：
工业生产过程中排放的废气会对环境造污染其中，CO (—氧化碳)污染所造成的经济损失和安全问题是非常大的，原因是由于CO含量超过其最大允许浓度而造成的。实时准确对CO浓度测量显示，可以起到安全示警的作用。由于传统的单一 CO传感器存在对温度的交叉敏感效应，引起测量精度低、可靠性差、不稳定等问题。
发明内容为了克服传统单一 CO传感器的温度交叉敏感效应导致的CO传感器不稳定、测量精度低等不足，本实用新型提供一种神经网络信息融合的智能CO传感器，可以消除传统CO传感器的温度交叉效应，同时实现非线性校正，提高CO传感器的稳定性、线性度和测量精度。本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是:智能CO传感器包括CO传感器
1、温度传感器2、单片机3、IXD液晶显示器4 ；C0传感器I和温度传感器2固定于采集现场，CO传感器I和温度传感器2的输出端通过IO端口与单片机3连接，单片机3连接有IXD液晶显示器4。CO传感器I采用英国CityTechnology公司生产的7E/F电化学式CO传感器。温度传感器2采用MAX6625新型智能温度传感器。单片机3采用AD公司ADuC834单片机。IXD液晶显示器4采用IXD1602A液晶显示器。本实用新型的有益效果是:本实用新型通过智能算法消除传统CO传感器的温度交叉效应，同时实现进行了零点及非线性校正，提高CO传感器的稳定性、线性度和测量精度，同时，结构简单，操作方便。
图1是本实用新型的结构示意图；图2是本实用新型的优选方案结构示意图；图中:1-CO传感器、2-温度传感器、3-单片机、4-LCD液晶显示器。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本实用新型进一步说明。如图1所示:智能CO传感器包括CO传感器1、温度传感器2、单片机3、IXD液晶显示器4 ；C0传感器I和温度传感器2固定于采集现场，CO传感器I和温度传感器2的输出端通过IO端口与单片机3连接，单片机3连接有IXD液晶显示器4。CO传感器I采用英国CityTechnology公司生产的7E/F电化学式CO传感器,该传感器性能优于同类传感器，内部的过滤器可以很好地去除CO以外的干扰气体，在硬件上弥补了传统CO传感器交叉反应的不足。最为优选方案:如图2所示:温度传感器2采用MAX6625新型智能温度传感器。单片机3采用AD公司ADUC834单片机，该单片机内部集成了两路独立的ADC它的微控制器内核与8051兼容，同时片内还提供了 62kb闪速/电擦除程序存储器以及2304字节的片内RAM ;使用matlab软件设计RBF神经网络融合系统，并用二维标定实验的样本对神经网络进行训练且检验合格后，可以实现消除温度交叉效应功能的神经网络信息融合模型的输出表达式，移植到单片机 中实现智能化功能的测量效果。IXD液晶显示器4采用IXD1602A液晶显示器，是一种16字X 2行的字符型液晶显示模块，其显示面积为64.5X13.8mm2。本实用新型首先通过一氧化碳和温度传感器采集现场的一氧化碳和温度数据信息，使用微处理器采集存储CO浓度值和工作环境温度值后，通过神经网络信息融合程序计算出融合后的CO浓度值，再利用LCD实时显示当前现场的CO浓度。本实用新型采用RBF神经网络信息融合技术，该技术可以实现任意非线性函数逼近、数据聚类、优化计算、联想记忆等功能，因此，可以改善电化学CO传感器的温度稳定性，提高系统线性度和精确度。RBF网络信息融合系统是监测干扰温度T的温度传感器输出值，监测电化学CO传感器的输出电压U,构建一个具有温度自动补偿的二传感器RBF神经网络信息融合智能传感器，其中温度传感器是辅助传感器，电化学CO传感器是被补偿的主传感器。通过二维标定实验找到不同温度下不同的CO浓度电化学CO传感器的输出值为样本数据，对RBF神经网络进行训练，网络训练完毕后，输入CO传感器量程范围内的任何输入值与其工作环境温度传感器的温度值，信息融合系统可给出校正后对应的CO浓度值，该CO浓度值在消除温度交叉效应影响的同时也进行了零点及非线性补偿。最后把训练好的RBF神经网络移植到单片机就可以实现硬件的神经网络信息融合智能CO传感器。RBF神经网络信息融合的融合思想是用RBF作为隐层单元“基”构成隐含层空间，使用局部分布关于中心点对称的高斯函数作为RBF。这样RBF确定以后就可以不需要权值实现输入量映射到隐空间。而隐层空间到输出空间用线性加权和，此处的权值是可调参数。本专利采用隐层神经元数目和训练样本数目相同的RBF网络，权值和阈值用线性方程求出，此方法优点学习速度非常快。由于RBF神经网络隐含层输出到输出层是进行线性加权可得下式
权利要求1.一种神经网络信息融合的智能CO传感器，其特征在于:智能CO传感器包括CO传感器、温度传感器、单片机、LCD液晶显示器；CO传感器和温度传感器固定于采集现场，CO传感器和温度传感器的输出端通过IO端口与单片机连接，单片机连接有LCD液晶显示器。
2.根据权利要求1所述的一种神经网络信息融合的智能CO传感器，其特征在于:C0传感器采用英国CityTechnology公司生产的7E/F电化学式CO传感器。
3.根据权利要求1所述的一种神经网络信息融合的智能CO传感器，其特征在于:温度传感器采用MAX6625新型智能温度传感器。
4.根据权利要求1所述的一种神经网络信息融合的智能CO传感器，其特征在于:单片机采用AD公司ADuC834单片机。
5.根据权利要求1所述的一种神经网络信息融合的智能CO传感器，其特征在于:LCD液晶显示器采用IXD1602A液晶显示器。
专利摘要本实用新型涉及一种神经网络信息融合的智能CO传感器，属智能传感器技术领域。智能CO传感器包括CO传感器、温度传感器、单片机、LCD液晶显示器；CO传感器和温度传感器固定于采集现场，CO传感器和温度传感器的输出端通过IO端口与单片机连接，单片机连接有LCD液晶显示器。本实用新型通过智能算法消除传统CO传感器的温度交叉效应，同时实现进行了零点及非线性校正，提高CO传感器的稳定性、线性度和测量精度，同时，结构简单，操作方便。
文档编号G01N27/26GK203053909SQ20132002118
公开日2013年7月10日 申请日期2013年1月16日 优先权日2013年1月16日
发明者王晓东, 王芹, 吴建德, 黄国勇, 范玉刚, 邹金慧, 邵宗凯, 张光辉 申请人:昆明理工大学