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基于SCA-PSO的支持向量回歸車輛尾氣傳感器溫濕度補償方法研究
電子技術應用
呂應明,袁文平
北京市科學技術研究院智能裝備研究所
摘要: 氮氧化物和顆粒物是柴油機車尾氣排放的兩種主要污染物。利用車輛尾氣檢測裝置對柴油機車進行尾氣排放監控是治理城市空氣污染的一項有效措施。對于氮氧化物氣體傳感器而言,基于其檢測原理,溫度和濕度會對其檢測過程發生的化學反應產生較大影響,因此需要相應的溫濕度補償方法來提升傳感器測量精度。為此,設計了一種車載式車輛尾氣檢測裝置,并提出了一種基于正余弦優化算法(SCA)和改進式粒子群優化算法(PSO)的支持向量回歸(SVR)的傳感器溫濕度補償方法,通過傳感器實時檢測氮氧化物氣體和顆粒物濃度,并利用補償模型對傳感器檢測值進行溫濕度補償。經過測試數據訓練和驗證,補償模型可以有效降低由溫濕度造成的誤差,能夠滿足工程需求。
中圖分類號:TP212.9;TP277;TP391 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245963
中文引用格式: 呂應明,袁文平. 基于SCA-PSO的支持向量回歸車輛尾氣傳感器溫濕度補償方法研究[J]. 電子技術應用,2025,51(5):38-43.
英文引用格式: Lv Yingming,Yuan Wenping. Research on temperature and humidity compensation method of vehicle gas sensor based on SCA-PSO support vector regression[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(5):38-43.
Research on temperature and humidity compensation method of vehicle gas sensor based on SCA-PSO support vector regression
Lv Yingming,Yuan Wenping
Institute of Intelligent Equipment, Beijing Academy of Science and Technology
Abstract: Nitrogen oxides and particulate matter are the two main pollutants emitted by diesel locomotive exhaust. It is an effective measure to control urban air pollution to monitor the exhaust emission of diesel locomotives by using the vehicle exhaust gas detection device. For a nitrogen oxide gas sensor, based on its detection principle, temperature and humidity will have a greater impact on the chemical reaction in the detection process, so a corresponding temperature and humidity compensation method is required to improve the measurement accuracy of the sensor. In this paper, a vehicle-mounted vehicle exhaust gas detection device is designed and a sensor temperature and humidity compensation method based on Support Vector Regression (SVR), Sine Cosine Algorithm(SCA) and Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed. The concentration of nitrogen oxide gas and particulate matter, and the compensation model is used to compensate the temperature and humidity of the sensor detection value. After testing data training and validation, the compensation model can effectively reduce errors caused by temperature and humidity, and can meet engineering requirements.
Key words : exhaust gas detection;Internet of Things;SVM;SCA;PSO;temperature and humidity compensation

引言

近些年,隨著我國經濟快速發展,各類車輛的保有量迅速增加,車輛尾氣是城市空氣污染的重要來源之一[1]。尾氣中存在大量的一氧化碳、氮氧化物以及顆粒物和粉塵[2]。其中氮氧化物(Nitrogen Oxide, NOx)和顆粒物(Particulate Matter, PM)是對人體危害較大的兩種污染物。氮氧化物會對人的眼、鼻、喉以及支氣管造成較大的損傷[3]。顆粒物主要是指PM10(可吸入顆粒物),經人體吸入后容易沉積在肺泡內并可能致癌[4]。

在上述兩種污染物的主要排放源中柴油機車占了總量的80%~90%[5]。在這樣的情況下,2020年我國開始實施柴油車的第四階段管理標準[6]。從上述各方面來看,柴油車尾氣污染物排放的控制與監管對控制環境污染與提升大氣質量來說至關重要。針對這個問題,本文將設計并搭建一款車載式尾氣檢測平臺,利用單片機與傳感器模塊,實時在線檢測車輛尾氣中NOx氣體和PM的濃度,并利用物聯網數據傳輸模塊實時將檢測數據上傳至云端平臺。

檢測平臺中的NOx傳感器原理基于電化學反應,利用催化電極將氮氧化物氣體分解成氮氣和氧氣,之后利用氧氣的濃度與分解前氮氧化物氣體濃度成比例的特點,檢測出氮氧化物氣體濃度。而上述反應一般會受到溫度、濕度等因素影響[7]。在檢測平臺中,除溫濕度兩者會隨使用環境或檢測設備變化外,其余影響因素均已確定。因此可以利用溫濕度補償方法來降低其對輸出結果的影響。在NOx氣體傳感器內部沒有集成溫度和濕度補償器的情況下,只能選用軟件溫濕度補償的方式來進行。

軟件補償是傳感器補償的一種方式,整體思路是用檢測數據對模型進行訓練后得到補償模型,之后利用該模型對檢測結果進行數據補償。一般來說,支持向量機訓練的模型在存儲與識別過程中僅需要依賴支持向量,即識別方法具有更高的響應速度,具有較好的實時性,十分適合用于車載式尾氣檢測。基于上述優點,本文提出了一種基于支持向量回歸(Support Vector Regression, SVR)以及正余弦優化算法(Sine Cosine Algorithm, SCA)改進式粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的傳感器溫濕度補償方法,用于補償NOx氣體傳感器由于溫濕度引起的誤差。


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作者信息:

呂應明,袁文平

(北京市科學技術研究院智能裝備研究所,北京 100061)


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