摘要
本发明公开了一种烟气分析仪的检测方法及系统,方法包括:根据烟气的光谱特征,利用多光谱探测器对烟气光谱扫描,获取烟气在多个波长范围内的反射和透射光谱数据;根据光谱数据,运用集成学习算法建立异常值检测模型,以对光谱数据处理;实时分析处理后的光谱数据,识别烟气成分及其浓度数据;根据真实环境条件和历史烟气成分及其浓度数据,构建动态适应性校正模型,以对识别出的烟气成分的浓度数据进行实时校正,并通过反馈控制单元调整多光谱探测器的工作状态;监测烟气所处的相关环境数据,应用数据融合算法,对校正的烟气成分及浓度数据和相关环境数据进行整合,生成烟气分析报告。利用本发明实施例,能够实时监测烟气成分,解决传统分析仪器在数据处理和校正方面的不足,提高烟气分析的准确性和可靠性。
技术关键词
偏最小二乘回归算法
多光谱探测器
烟气分析仪
集成学习算法
多元线性回归分析方法
反馈控制单元
监测烟气
数据融合算法
PID控制算法
梯度提升树
动态校正
异常数据
训练样本集
校正模块
滤波算法
随机森林
系统为您推荐了相关专利信息
设备故障诊断方法
面向多工况
故障诊断模型
代价敏感学习
梯度提升决策树
混凝土泵
无监督聚类
机器学习算法
混凝土原材料
样本
石料
Copula函数
扩充模块
粒子群优化算法
数据
偏振分束器
平衡探测器
调频连续波激光雷达
现场可编程门阵列
光学收发系统
调控方法
皮尔逊相关系数
数据
多元线性回归分析方法
环境设备