基于TSPSO支持向量机红外甲烷传感器动态补偿

【摘要】：针对红外甲烷传感器在矿井下使用易受周围恶劣环境因素影响的问题,提出了一种动态感知的双子群粒子群-支持向量机(TSPSO-ε-SVM)补偿算法对其进行动态补偿。TSPSO算法同时优化非目标环境变量和SVM参数,其寻优精度高、收敛速度快,并在此基础上建立了综合补偿数学模型。实验表明,该补偿算法回归拟合效果好,模型的测量精度高于一般的粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型。 【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【关键词】： 红外甲烷传感器 粒子群 支持向量机 动态补偿 非环境变量
【基金】：辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(2008RC25) 辽宁省创新团队项目(LT2010047)
【分类号】：TP212
【正文快照】： 煤矿井下瓦斯气体(主要成分为甲烷)的检测事关生命财产安全,稍有不慎就会引起重大安全事故,造成无法估量的损失[1]。井下环境恶劣,硫化氢、一氧化碳等干扰红外吸收作用的杂质气体以及各种烟雾、粉尘的存在都会极大地影响红外甲烷传感器的测量精度[2]。如图1所示,一般的基于红

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