摘要
本发明提供一种基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统,其包括:多传感器阵列,包括至少三种不同类型的传感器;数据采集模块,分别采集多传感器阵列中每种类型传感器的检测信号;信号预处理模块,对采集的每种类型传感器的检测信号进行预处理,得到对应每种类型传感器的预处理信号;特征提取模块,通过小波变换和主成分分析方法从每种类型传感器的预处理信号中提取对应的特征向量;多模态融合模块,采用深度神经网络算法融合多传感器阵列中全部传感器的特征向量,得到融合特征;浓度估算模块,通过多种机器学习回归算法对融合特征进行并行预测,以确定加臭剂浓度。本发明实现了天然气加臭剂浓度的高精度、实时、可靠检测。
技术关键词
多传感器阵列
石英晶体微天平传感器
浓度检测系统
金属氧化物半导体传感器
信号预处理模块
机器学习回归算法
深度神经网络算法
表面声波传感器
多传感器融合
融合特征
置信区间估计
气体分离单元
统计特征提取
天然气
成分分析方法
特征提取模块
空间特征提取
梯度提升决策树算法