【CN109632687A】四氟化碳气体浓度检测校正方法、装置、设备及存储介质【专利】
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( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910080833 .6
(22)申请请人 国网重庆市电力公司电力科学研究 院
地址 401123 重庆市渝北区黄山大道中段 80号
申请人 国网重庆市电力公司 国家电网有限公司
化。 9 .一种四氟化碳气体浓度检测校正设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所
述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的四氟 化碳气体浓度检测校正方法。
10 .一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程 序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法。
权利要求书2页 说明书8页 附图7页
CN 109632687 A
CN 109632687 A
权 利 要 求 书
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1 .一种四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，包括： 通过双光路检测系统利用双波长红外差分检测法测量出不同温度下的四氟化碳气体 浓度值； 将测量出的所述四氟化碳气体浓度值和对应的温度值输入至RBF神经网络进行训练； 将对测试样本测量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的所述RBF神经网络进行 测试并开展反演计算，得到校正后的四氟化碳气体实际浓度值。 2 .根据权利要求1所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，所述双光路检 测系统包括红外光源 ，与所述红外光源正对的 气体采样室 ，位于所述气体采样室远离所述 红外光源的一侧用于透射测量光的第一滤光片和用于透射参考光的第二滤光片，与所述第 一滤光片与所述第二滤光片接触的 探 测器 ，与所述探 测器电 性连接的 信号放大器 ，以 及与 所述信号放大器电性连接的信号处理模块。 3 .根据权利要求2所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，通过双光路检 测系统利用双波长红外差分检测法测量出四氟化碳气体浓度值，包括： 所述红外光源发出的红外光束经准直后进入内置有四氟化碳气体的所述气体采样室 ； 被四氟化碳气体吸收特定波长的红外光束作为测量光；波长不受四氟化碳气体影响的红外 光束作为参考光； 在所述 测量光经所述第一滤光片透射后 ，检 测所述 测量光的 光强 ；在所述参考光经所 述第二滤光片透射后，检测所述参考光的光强； 所述探测器将检测出的所述测量光和所述参考光的光强分别转换成电信号； 通过所述信号放大器将所述电信号传输至信号处理模块，得出四氟化碳气体浓度。 4 .根据权利要求3所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，所述气体采样 室的筒身为圆柱形结构，两侧为半球形，内部为经抛光镀金处理后而形成的。 5 .根据权利要求1所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，在将测量出的 所述四氟化碳气体浓度值和对应的温度值输入至RBF神经网络进行训练之后，还包括： 通过PSO算法对所述RBF神经网络的径向基中心和基带宽度进行优化。 6 .根据权利要求5所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，通过PSO算法 对所述RBF神经网络的径向基中心和基带宽度进行优化，具体包括： 根据粒子结构初始化 种群 ，每个粒子中参数根据所述R BF 神经网 络的隐 含层结构随 机 产生； 计算并评估所述种群中各粒子适应度，若本代产生的局部最优值优于全局最优值则进 行取代，全局最优值达到设定阈值或迭代达到最大次数则保存结果； 利用粒子群优化算法速度和位置的更新公式产生新一代种群，将粒子群优化算法全局 最优值作为所述RBF神经网络的隐含层结构参数，并根据隐含层结构参数重新计算所述RBF 神经网络的 输出层权值 ，以 完成优化 ；其中所述隐 含层结构参数包括径向 基中 心和基带宽 度。 7 .一种四氟化碳气体浓度检测校正装置，其特征在于，包括： 双光路检测系统 ，用于利用双波长红外差分检测法 测量出不同温度下的四氟化碳气体 浓度值； 网络 训练模块 ，用于将测量出的 所述四氟化碳气体浓度值 和对应的 温 度值输入至R BF
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CN 109632687 A
说 明 书
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四氟化碳气体浓度检测校正方法、装置、设备及存储介质
技术领域 [0001] 本发明涉及气体浓度检测技术领域，特别是涉及一种四氟化碳气体浓度检测校正 方法、装置、设备及存储介质。
(72)发明人 张施令 姚强 周艳玲 李京伟
(74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227
代理人 罗满
(51)Int .Cl . G01N 21/3504(2014 .01)
(10)申请公布号 CN 109632687 A (43)申请公布日 2019.04.16
( 54 )发明 名称 四氟化碳气体浓度检测校正方法、装置、设
备及存储介质 ( 57 )摘要
本申请公开了一种四氟化碳气体浓度检测 校正方法 、装置 、设备及存储介 质 ，该方法包括 ： 通过双光路检测系统利用双波长红外差分检测 法测量出不同温度下的四氟化碳气体浓度值；将 测量出的四氟化碳气体浓度值和对应的温度值 输入至RBF 神经网络进行 训练 ；将对测试样本测 量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的 R BF 神经网络进行 测试并开展反演计算 ，得到校 正后的四氟化碳气体实际浓度值。本申请利用四 氟化碳对红外光谱的吸收特性来检测出四氟化 碳气体浓度 ，不受 测试环境的 影响 ，具有良 好的 灵敏度、可靠性 、稳定性 、使 用寿命长等特点 ，并 且经 训练好的R BF 神经网络的 测试及反演计算 ， 可以对双光路检测系统进行温度校正，获取准确 的实际浓度值。
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CN 109632687 A
权 利 要 求 书
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神经网络进行训练； 反演计算模块，用于将对测试样本测量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的所
述RBF神经网络进行测试并开展反演计算，得到校正后的四氟化碳气体实际浓度值。 8 .根据权利要求7所述的四氟化碳气体浓度检测校正装置，其特征在于，还包括： PSO优化模块 ，用于通过PSO算法对所述R BF 神经网络的 径向 基中 心和基带宽度进行优
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910080833 .6
(22)申请请人 国网重庆市电力公司电力科学研究 院
地址 401123 重庆市渝北区黄山大道中段 80号
申请人 国网重庆市电力公司 国家电网有限公司
化。 9 .一种四氟化碳气体浓度检测校正设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所
述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的四氟 化碳气体浓度检测校正方法。
10 .一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程 序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法。
权利要求书2页 说明书8页 附图7页
CN 109632687 A
CN 109632687 A
权 利 要 求 书
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1 .一种四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，包括： 通过双光路检测系统利用双波长红外差分检测法测量出不同温度下的四氟化碳气体 浓度值； 将测量出的所述四氟化碳气体浓度值和对应的温度值输入至RBF神经网络进行训练； 将对测试样本测量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的所述RBF神经网络进行 测试并开展反演计算，得到校正后的四氟化碳气体实际浓度值。 2 .根据权利要求1所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，所述双光路检 测系统包括红外光源 ，与所述红外光源正对的 气体采样室 ，位于所述气体采样室远离所述 红外光源的一侧用于透射测量光的第一滤光片和用于透射参考光的第二滤光片，与所述第 一滤光片与所述第二滤光片接触的 探 测器 ，与所述探 测器电 性连接的 信号放大器 ，以 及与 所述信号放大器电性连接的信号处理模块。 3 .根据权利要求2所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，通过双光路检 测系统利用双波长红外差分检测法测量出四氟化碳气体浓度值，包括： 所述红外光源发出的红外光束经准直后进入内置有四氟化碳气体的所述气体采样室 ； 被四氟化碳气体吸收特定波长的红外光束作为测量光；波长不受四氟化碳气体影响的红外 光束作为参考光； 在所述 测量光经所述第一滤光片透射后 ，检 测所述 测量光的 光强 ；在所述参考光经所 述第二滤光片透射后，检测所述参考光的光强； 所述探测器将检测出的所述测量光和所述参考光的光强分别转换成电信号； 通过所述信号放大器将所述电信号传输至信号处理模块，得出四氟化碳气体浓度。 4 .根据权利要求3所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，所述气体采样 室的筒身为圆柱形结构，两侧为半球形，内部为经抛光镀金处理后而形成的。 5 .根据权利要求1所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，在将测量出的 所述四氟化碳气体浓度值和对应的温度值输入至RBF神经网络进行训练之后，还包括： 通过PSO算法对所述RBF神经网络的径向基中心和基带宽度进行优化。 6 .根据权利要求5所述的四氟化碳气体浓度检测校正方法，其特征在于，通过PSO算法 对所述RBF神经网络的径向基中心和基带宽度进行优化，具体包括： 根据粒子结构初始化 种群 ，每个粒子中参数根据所述R BF 神经网 络的隐 含层结构随 机 产生； 计算并评估所述种群中各粒子适应度，若本代产生的局部最优值优于全局最优值则进 行取代，全局最优值达到设定阈值或迭代达到最大次数则保存结果； 利用粒子群优化算法速度和位置的更新公式产生新一代种群，将粒子群优化算法全局 最优值作为所述RBF神经网络的隐含层结构参数，并根据隐含层结构参数重新计算所述RBF 神经网络的 输出层权值 ，以 完成优化 ；其中所述隐 含层结构参数包括径向 基中 心和基带宽 度。 7 .一种四氟化碳气体浓度检测校正装置，其特征在于，包括： 双光路检测系统 ，用于利用双波长红外差分检测法 测量出不同温度下的四氟化碳气体 浓度值； 网络 训练模块 ，用于将测量出的 所述四氟化碳气体浓度值 和对应的 温 度值输入至R BF
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说 明 书
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四氟化碳气体浓度检测校正方法、装置、设备及存储介质
技术领域 [0001] 本发明涉及气体浓度检测技术领域，特别是涉及一种四氟化碳气体浓度检测校正 方法、装置、设备及存储介质。
(72)发明人 张施令 姚强 周艳玲 李京伟
(74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227
代理人 罗满
(51)Int .Cl . G01N 21/3504(2014 .01)
(10)申请公布号 CN 109632687 A (43)申请公布日 2019.04.16
( 54 )发明 名称 四氟化碳气体浓度检测校正方法、装置、设
备及存储介质 ( 57 )摘要
本申请公开了一种四氟化碳气体浓度检测 校正方法 、装置 、设备及存储介 质 ，该方法包括 ： 通过双光路检测系统利用双波长红外差分检测 法测量出不同温度下的四氟化碳气体浓度值；将 测量出的四氟化碳气体浓度值和对应的温度值 输入至RBF 神经网络进行 训练 ；将对测试样本测 量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的 R BF 神经网络进行 测试并开展反演计算 ，得到校 正后的四氟化碳气体实际浓度值。本申请利用四 氟化碳对红外光谱的吸收特性来检测出四氟化 碳气体浓度 ，不受 测试环境的 影响 ，具有良 好的 灵敏度、可靠性 、稳定性 、使 用寿命长等特点 ，并 且经 训练好的R BF 神经网络的 测试及反演计算 ， 可以对双光路检测系统进行温度校正，获取准确 的实际浓度值。
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CN 109632687 A
权 利 要 求 书
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神经网络进行训练； 反演计算模块，用于将对测试样本测量所得的四氟化碳气体浓度值输入至训练好的所
述RBF神经网络进行测试并开展反演计算，得到校正后的四氟化碳气体实际浓度值。 8 .根据权利要求7所述的四氟化碳气体浓度检测校正装置，其特征在于，还包括： PSO优化模块 ，用于通过PSO算法对所述R BF 神经网络的 径向 基中 心和基带宽度进行优