基于气体传感器阵列的矿井可燃混合气体分析

由于气体传感器的选择性差,交叉敏感严重,单一BP神经网络识别方法存在识别能力低,分析误差较大,在非期望节点有噪声输出等难题,影响气体分析的精度和效果。对基于常规BP神经网络的定量分析方法进行了改进,提出一种双层复合神经网络的气体分析模型,并以矿井中常见的H2S,CO和CH4 3种可燃混合气体为实验对象,进行混合气体的定量分析。实验结果表明,基于双层复合神经网络的可燃混合气体定量分析最大相对误差为4.4%,大大提高了定量分析精度。