摘要
本发明涉及气体传感器技术领域,尤其是涉及一种气体传感器环境干扰补偿方法,应用于工商业气体探测器、家用燃气报警器、空气质量监测仪等产品气体传感器的环境干扰补偿,包括以下步骤:S1、增设高精度温度传感器和湿度传感器,S2、在标定阶段记录标准气体浓度、环境温度、湿度及时间戳数据,S3、获取温度对气体浓度检测的时域和频域影响特征,S4、提取湿度在时域和频域上的响应曲线,S5、设计深度学习模型,S6、进行迭代优化,S7、应用于生产标定和实际气体检测中。本发明能够提高气体传感器在复杂环境干扰下的测量精度、提高补偿效果。
技术关键词
干扰补偿方法
深度学习模型
高精度温度传感器
偏差
传感器老化
频域特征
信号
家用燃气报警器
周期性
空气质量监测仪
气体传感器技术
时域特征
气体检测设备
湿度传感器
神经网络架构
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数据
气体探测器
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