BP神经网络简介误差反向传播(ErrorBackpagation，BP)神经网络是20世纪80年代中后期由Rumelhart、lelland等科学家成立的ParallelDistributedcession小组提出的[30]，它能学习和储存大量输入-输出模式的映射关系，已经证明，BP神经网络不再局限在处理简单的线性问题上，更具有实现任何复杂的非线性映射的能力，而且无需事前揭示描述这种映射关系的数学模型或方程，特别适合求解内部机制复杂的问题。解决了多层神经网络的学习问题，上海正规便携式CO分析仪免费咨询，极大地促进了神经网络的发展，成为目前应用*****的神经网络模型之一。在Lambert-Beer定律中的吸收系数&是一个非常复杂的量，它受环境温度，上海正规便携式CO分析仪免费咨询、压强、气体种类、入射光波长等因素的影响，并且是非线性关系，无法获得准确的解析式，如果在测量co2气体浓度时将环境温度、压强等看成理想状态，吸收系数&考虑成定值，上海正规便携式CO分析仪免费咨询，贝IJ失去了在实际应用中的意义。与大多数红外co2气体浓度测量装置采用**小二乘法对不同环境下co2气体的测量结果进行直线、多项式或**拟合不同，本论文考虑到BP神经网络在解决非线性问题上具有独特的优越性，决定采用这一种新型的建模方案来建立一个“三输入-单输出”模型。将红外探测器输出的参考通道信号、测量通道信号。

      在煤矿井下、化工厂、钢铁冶金等行业中都有大量 的cO生成，日常生活的天然煤气也含有大量的cO。 特别是当井下发生煤层气泄漏或在特殊煤层地质条件 下，可能使矿井CO气体涌出局部积聚而超标，因此检 测C0对维护工业安全生产、预防中毒和保障工人生命 安全具有重要的意义。本文通过分析cO浓度红外检测技术原理和方法，给出了其硬件实现的系统方案。红外热释电红外探测器输出的原始信号为mv 级，为了提高测量精度需要对信号进行放大和滤波，信号调理电路如图1，由于测量信号和参考信号的调理电路结构是完全一致的，图1只给出其中一路的调理电路，放大器选用‘几C2254，它具有输入噪声小、输入阻抗高、开环增益大等特点。输入信号首先经过隔直电 容cl，滤除原始信号中的受温度影响较大的直流电压，得到类似正弦的交流信号，输出信号为一平滑稳定的正弦信号，其直流偏置为事先设定的+1．65V

    红外光谱与气体分子的选择吸收

红外光谱属于分子吸收光谱，位于|iim〜lOOOjiim波段范围内，处于可见光区与微波区之间，又可细分为近红外光区、中红外光区、远红外光区。分子具有各种不同形式的能量，包括振动能量、转动能量、平动能量等。分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，必定伴随转动能级的跃迁，因而无法单纯测量振动能量，只能得到分子的振动-转动光谱，因此，红外光谱又称分子振动-转动光谱。在量子力学原理中，光是由光子组成的，分子的运动能量是量子化的。分子的振动都有一个内在的频率，由于不同的分子具有不同的微观结构，从而具有不同的内在频率。从微观角度来看，当气体受到红外光辐射时，如果光子频率与分子内在的振动频率不同，分子振动是不受影响的；如果相同，即产生共振。气体分子选择性地吸收这些特定频率的光子，从而振幅增大，能量增加，由低能级状态跃迁到高能级状态。在宏观上表现为光的强度变小。这种由于分子微观结构不同而导致的吸收光子的波长不同的吸收现象称为气体分子的选择吸收。红外气体传感器就是基于气体分子对红外辐射具有选择吸收的特性而研制出来的。

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