摘要
本发明属于燃烧过程监测领域,具体公开了一种炉膛烟气CO和O2测量方法,包括:S1、获取CO浓度数据与O2浓度数据的原始信号;S2、对得到的所述CO浓度数据与O2浓度数据的原始信号进行数据预处理,生成标准化电信号序列;S3、通过所述标准化电信号序列计算得到CO浓度与O2浓度;S4、获取环境温度、湿度和烟气中干扰气体的浓度数据,得到修正数据集,根据所述修正数据集对所述CO浓度和O2浓度计算结果进行动态修正;本发明通过结合先进的数据预处理和精确的浓度计算模型,有效提高了CO和O2浓度测量的准确性,结合传感器的温度漂移补偿及预训练神经网络模型对检测浓度的动态修正,增强了测量系统的稳定性。
技术关键词
炉膛烟气
测量方法
O2传感器
计算机可读储存介质
电信号
轻量化卷积神经网络
CO传感器
扩展卡尔曼滤波器
高灵敏度传感器
训练神经网络模型
温度漂移补偿
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