隨著杜會和經濟的發展，環境水污染現象也日趨嚴重，迫切需要環境水質多參數監測與智能分析系統，以為環境監測、管理和控制提供科學的手段。水質多組分檢測涉及到多傳感器數據融合、計算機技術、電化學分析和人工智能等多學科的交叉，在眾多領域有著廣泛的應用。本論文研究環境水質檢測與智能分析系統，論文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量機的在線自適應加權數據融合算法多傳感器數據融合由于能夠利用互補和冗余的信息，顯著提高系統的可靠性而得到了廣泛應用，而數據融合的關鍵問題是融合算法。本文深入研究了多傳感器數據融合理論的基礎上，針對傳統融合算法研究存在的問題，提出了一種基于最小二乘支持向量機的在線自適應加權數據融合算法，并應用到水質在線檢測過程中，不僅縮短了訓練的時間，而且提高了融合的可靠性和靈活性2）提出了一種離子傳感器的基于最小二乘支持向量機的自校正方法：由于離子傳感器的非線性、漂移和交叉敏感性等影響了其檢測精度和可靠性，難以進行連續在線檢測。以硝酸根離子傳感器為例，研究其自校正方法，以適應動態環境的連續監測根據實驗數據，詳細分析了硝酸根離子傳感器的響應特性，并考慮了零點和時間漂移，提出了一種基于最小二乘支持向量機硝酸根離子傳感器的自校正方法，給出了詳細描述和分析。3）離子傳感器故障檢測的小波支持向量機特征提取和支持向量機分類方法在線連續檢測的應用要求離子傳感器必須具有很高的可靠性，即能夠及時準確地判斷出離子傳感器的故障。本文采用小波支持向量機提取各傳感器故障特征，再用支持向量機對故障進行分類，實現對各離子傳感器的故障診斷。
標簽：
數據融合
上傳時間：
2022-03-18
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