摘要
本发明提供一种空气氮氧化物含量快速检测方法,通过多个氮氧化物传感器实时采集目标检测区域空气中氮氧化物的原始信号数据;将原始信号数据进行降噪滤波处理,生成目标信号数据;基于预设传感器校准模型对目标信号数据进行信号漂移补偿修正,生成标准化浓度数据;通过氮氧化物浓度预测算法模型,结合实时采集的环境参数数据对标准化浓度数据进行时空关联性分析,生成目标预测浓度值;基于模糊逻辑判断算法将目标预测浓度值与预设浓度标准阈值进行比对,构建检测报告。实现了从数据采集到报告生成的全流程智能化,显著提升检测灵活性。
技术关键词
协方差矩阵
灵敏度参数
神经网络模型
氮氧化物传感器
数据
联合损失函数
快速检测方法
算法模型
特征提取器
标签预测值
量子粒子群优化算法
离散小波变换
卡尔曼滤波器
传感器校准
信号
预测误差
组件更新
降噪滤波
融合特征