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《哈尔滨工业大学》 2010年
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无线传感器网络气体检测节点的研究

张振平  
【摘要】: 无线传感器网络气体检测节点是一种由具有部分选择性的气体传感器、数据处理单元和无线通信模块组成,能够检测气体浓度信息并利用无线传感器网络传输检测信息的装置。作为一种新型气体检测方法,它将传感器技术、电子技术、信号处理、计算机技术和无线网络融合在一起,对单一或混合气体中各气体成分进行定量分析,在食品加工和检验、毒气及煤矿瓦斯检测和医学诊断领域有着广阔的应用前景。 本文主要从无线传感器网络气体检测节点的硬件、软件和算法等方面进行探索性研究。研究气体传感器动态检测技术,在对气体检测系统中气体传感器原理和特性、气体检测模式识别技术深入研究的基础上,借助中国电子科技集团第49所的实验条件组建了实验系统,对含有不同浓度的氢气(H_2)和甲烷(CH_4)混合气体进行采集和训练,最后实现气体的定量检测。 气体检测节点的硬件部分包括气体传感器及调理电路,DSP处理电路和无线通信模块。以DSP处理器为核心,充分使用DSP片内功能模块,如模数转换ADC、串行通信SCI单元、丰富的GPIO资源等。由DSP控制气体传感器加热模块,实现对气体传感器的动态加热。 气体检测节点的软件由模式识别算法程序、基于DSP气体在线检测程序和无线传感器网络数据传输程序以及上位机软件等部分组成。其中,模式识别算法的训练过程由MATLAB编写,用于模式识别算法的实验仿真分析;而基于DSP的气体在线检测程序则是将已经训练好且效果较好的模式识别算法用C语言编写嵌入DSP中,用于气体的在线检测;无线传感器网络数据传输程序以及上位机软件用于传输和显示气体检测浓度等信息。 本文研究了支持向量机回归、RBF神经网络这两种模式识别算法。在大量实验数据的基础上,利用MATLAB分别对两种模式识别算法进行实验仿真分析。建立气体浓度定量检测模型,给出支持向量机回归和RBF神经网络算法的气体浓度检测结果及分析,并比较两种模式识别算法浓度检测结果得出支持向量机回归检测方法检测效果较好。最后选择支持向量机回归算法嵌入DSP中进行气体在线检测。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP212.9;TN929.5

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【参考文献】
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