张常华 李仕昆 张泽栋 曾研

【关键词】气体传感器;人工神经网络;神经元

本文基于神经网络对多种传感器监测的数据进行融合迭代处理，来解决气体传感器的测量误差，得到相对准确的气体浓度值。在神经网络对采集气体进行处理后，周围环境的气体浓度值能够在便捷装置上更新显示。

便携多气体监测设备的系统总体框架如图1所示，设备由电源、移动终端、传感器监测模块、蓝牙模块和STM32F405RGT为主控芯片的单片机组成。设计为了满足设备能够随身携带的特点和本着环保的原则，同时让其具备安全性能良好的优点，采取了可充电式电池作为电源，通过电源模块给整个设备供给所需的电力。由于该设计用到的模块比较多，传感器和单片机的接口无法满足模块允许所需要的电压，因此在电池供电后，设计降压稳压电路（如图2所示），输出传感器等设备运行所需要的电压。在电源模块中利用5-3.3V的降压电路，给STM32F405RGT6为主控芯片的电路板供电，在电路中留出引脚给现有的传感器（温湿度压强综合的传感器、氧气传感器、二氧化碳一氧化碳TVOC传感器、苯甲醛传感器）、蜂鸣器进行连接。以及给出一个I/O口于蓝牙模块，连接电路与蓝牙模块，使单片机能够将经神经网络处理后的相对准确的气体浓度值通过蓝牙模块传输给对应设计的手机APP上。

该设备能够将气体传感器数据与周围环境参数经过神经网络处理，处理后得到相对准确的气体浓度值数据，单片机再通过蓝牙模块将气体浓度值发送给移动终端，并在终端显示气体浓度。……