基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用*

刘文贞，陈红岩，李孝禄，袁月峰，郭晶晶

（中国计量大学机电工程学院，杭州310018）

基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用*

刘文贞，陈红岩*，李孝禄，袁月峰，郭晶晶

（中国计量大学机电工程学院，杭州310018）

针对利用不分光红外吸收法（NDIR）的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时，红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重，所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果，造成测量误差大，分析精度低的问题，提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法，建立三组分混合气体定量分析模型，已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中，采集CO2、CO、C3H8的浓度信号，作为模型输入，通过模型回归分析，得到对应的混合气体组分浓度，通过实验数据对模型性能进行分析，结果表明，该模型的平均误差相比于传统模型明显减低，取得较好的精度。

检测技术与自动化装置；气体定量分析；自适应变异粒子群算法；混合核函数；支持向量机；气体传感器

EEACC：7230doi：10.3969/j.issn.1004-1699.2016.09.028

机动车尾气中主要有CO、NO、CO2、HC化合物等，成为环境污染的重要因素。在混合气体定量分析方法中，气体传感器因其便利的安装及携带条件，近年来越来越受到广泛的应用，其中基于不分光红外吸收法（NDIR）的多组分气体传感器是根据单原子和同核分子组成的气体不吸收红外线能量，而异原子组成的气体（如尾气中的CO2、CO、C3H8等）能吸收特定波长的红外光能量原理建立的，其吸收强度用吸收系数反映。……