马 砺,范新丽,张晓龙,张鹏宇,黄 霄,王 烨

(1.西安科技大学安全科学与工程学院,陕西 西安 710054；2.西安科技大学 陕西省煤火灾害防控重点实验室,陕西 西安 710054)

1 引 言

红外气体传感器利用不同气体对红外光谱的选择吸收性不同,通过待测气体特征吸收方式来表示气体浓度[1-2],具有响应速度快、稳定性高、应用范围广等特点,在矿井井下气体监测中得到使用[3-4]。然而温度是影响气体吸收系数的主要因素[5-6],矿井温度变化影响气体分子活性,从而影响朗伯-比尔定律中的摩尔吸收系数,增加吸收系数的波动性,使红外气体传感器产生温度漂移,引起输出量发生变化,导致监测数据产生误差[7-9]。

关于红外气体传感器温度补偿,主要有硬件补偿和软件补偿。硬件电路温度补偿难以实现完全补偿,实际工程中使用率低[10]。采用线性拟合,当样本容量增大时会导致精度降低[11]。樊荣等[12]采用迭代补偿算法对CH4传感器进行温度补偿。张学典等[13]建立改进型BP神经网络模型消除环境温度对CO2气体浓度的非线性影响。BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点[14]。牛萍娟等[15]采用卡尔曼滤波对传感器数据进行处理,建立温度补偿模型。杨震等[16]利用高斯回归过程建立矿用红外CH4传感器的温度补偿算法模型以消除非线性误差。常敏等[17]应用受控马氏链算法减小了温度变化对CO2红外传感器测量结果的影响。汪本干等[18]根据CH4红外传感器输出值与温度变化之间的关系得到补偿温度影响率,结合补偿数据处理算法得到补偿值。……