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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣污染物火焰光譜識別技術(shù)研究

        2020-10-21 10:24:51龍坤余愚陳星宇文倩
        機(jī)電信息 2020年11期
        關(guān)鍵詞:大氣污染物BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        龍坤 余愚 陳星宇 文倩

        摘要:在環(huán)境保護(hù)工作中,環(huán)境監(jiān)測有著重要作用,需要對氣體成分進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析,但傳統(tǒng)火焰光度法的解算方法存在局限性,不能對氣體成分進(jìn)行準(zhǔn)確的定量分析?;诖耍鶕?jù)火焰光度法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,設(shè)計(jì)、訓(xùn)練了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于大氣污染物的火焰光譜數(shù)據(jù)解算,并通過試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法用于火焰光譜數(shù)據(jù)識別的可行性。

        關(guān)鍵詞:氣體分析;火焰光度法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);大氣污染物

        0 引言

        近年來,大氣污染越來越嚴(yán)重,不論是霧霾,還是有毒廢氣排放,均時(shí)刻危害著人們的身體健康,影響城市居民的正常生活。目前已發(fā)現(xiàn)的數(shù)千種有毒有害物質(zhì)中,絕大多數(shù)有毒有害物質(zhì)都包含了硫、磷、氮、砷、氯等5種元素中的一種或幾種,如果能快速檢測出這5種元素的含量,就能迅速判斷大氣中有毒有害物的類型與大氣污染程度[1]。

        在氣體成分分析技術(shù)中,物理檢測技術(shù)憑借其快速、靈敏、使用方便、可數(shù)字化等優(yōu)勢,成為了國內(nèi)外氣體成分分析技術(shù)的主流研究方向。隨著光譜儀技術(shù)的發(fā)展,基于火焰光度法的氣體成分分析系統(tǒng)走上了大氣污染物監(jiān)測的舞臺。近期,出現(xiàn)了利用光譜儀采集光譜數(shù)據(jù),然后對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸解算的方法,但多元線性分析法忽略了數(shù)據(jù)中存在的交互效應(yīng)和非線性的因果關(guān)系[2],使得某些元素的光譜數(shù)據(jù)互相影響;并且根據(jù)賽伯-羅馬金公式(Schiebe-Lomakin equation)要求,元素濃度要在一定范圍內(nèi)光譜數(shù)據(jù)與元素濃度才呈線性關(guān)系,導(dǎo)致濃度超出范圍時(shí)測量結(jié)果會不準(zhǔn)確。

        隨著現(xiàn)代智能算法飛速發(fā)展,為氣體分析技術(shù)的革新帶來了新的動力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)[3],在擬合優(yōu)化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

        1 火焰光度法識別原理

        1.1? ? 火焰光度檢測法

        火焰光度檢測法(Flame Photometric Detection,F(xiàn)PD)是一種以火焰作為激發(fā)光源,使被測元素的原子激發(fā)后產(chǎn)生光輻射,利用光電檢測系統(tǒng)來測量其特征光譜數(shù)據(jù),通過分析光譜數(shù)據(jù)對元素進(jìn)行定量分析的方法[4]。由于不同元素的原子核質(zhì)量以及外層電子運(yùn)動軌跡的半徑不同,不同元素原子的基態(tài)能級(E1)與激發(fā)態(tài)能級(E2)也不同,故其基態(tài)與激發(fā)態(tài)的能量差ΔE不同。特征輻射的波長、頻率與基態(tài)、激發(fā)態(tài)的能量差有關(guān),其關(guān)系如式(1)所示。

        式中,E2為激發(fā)態(tài)能級;E1為基態(tài)能級;ΔE為基態(tài)與激發(fā)態(tài)的能量差;h為普朗克常量;f為輻射頻率;c為光波在介質(zhì)中傳播的速率;λ為輻射的波長。

        不同元素發(fā)射光譜的特征波長不同,火焰光度法就是利用這一現(xiàn)象,當(dāng)激發(fā)時(shí)其每種元素的發(fā)射光譜都會對合成光譜有所貢獻(xiàn),會合成具有多種元素特征的發(fā)射光譜,然后通過對特征光譜進(jìn)行分析、識別。需要被檢測的硫、磷、氮、砷、氯5種元素在340~900 nm的光譜數(shù)據(jù)如圖1所示。

        利用火焰發(fā)射光譜法對待測元素含量進(jìn)行分析時(shí),元素特征譜線I與元素含量c之間的關(guān)系,可以用賽伯-羅馬金公式進(jìn)行描述:

        式中,a是比例系數(shù),為一個(gè)與試樣蒸發(fā)及激發(fā)過程相關(guān)的參數(shù);b為元素的自吸收系數(shù)。元素特征譜線I與元素含量c之間存在一一對應(yīng)的映射關(guān)系,據(jù)此可以通過元素的光譜數(shù)據(jù),對其含量進(jìn)行定量分析。

        1.2? ? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

        近年來,復(fù)雜模型對象的研究已經(jīng)進(jìn)入智能化階段,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法在智能化控制理論中有著重要的作用,被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的模型建立中。其中,BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其具有任意復(fù)雜的模式分類能力和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力,被廣泛應(yīng)用于分類識別、回歸等實(shí)際工程領(lǐng)域。光譜數(shù)據(jù)的識別是一個(gè)非線性的數(shù)據(jù)擬合問題,可以利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立光譜數(shù)據(jù)與對應(yīng)的5種元素含量的模型。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輸入層、隱藏層和輸出層,不同層間的神經(jīng)元通過單向可調(diào)的連接權(quán)值連接,閾值b對神經(jīng)元的興奮下限進(jìn)行控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還包括了激活函數(shù),負(fù)責(zé)將神經(jīng)元的輸入映射到輸出端。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示,是一個(gè)具有n個(gè)輸入量、m個(gè)輸出量的單層隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的實(shí)質(zhì)就是一個(gè)通過一定的方法產(chǎn)生滿足要求的w、b矩陣的過程。BP算法的基本思想是梯度下降方法,采用梯度搜索技術(shù),以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小。

        2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰光譜識別模型試驗(yàn)

        2.1? ? 訓(xùn)練樣本集的準(zhǔn)備

        在火焰光譜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解算模型的訓(xùn)練中,訓(xùn)練樣本集為396組5種元素的混合氣體火焰光譜數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的濃度信息。為了減少硬件系統(tǒng)在解算上的開銷,要減少神經(jīng)元數(shù)量,就要減少輸入量的個(gè)數(shù),但同時(shí)要保證減少單元數(shù)量后仍有可以區(qū)分不同元素的光譜特征。在減少樣本輸入量個(gè)數(shù)時(shí),采用多個(gè)光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)求平均值的方法,將多個(gè)光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)合成一個(gè)樣本輸入量。

        2.2? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

        光譜數(shù)據(jù)與其對應(yīng)的元素含量呈連續(xù)對應(yīng)關(guān)系,單隱藏層的感知器即可完成其映射,所以該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用單層隱藏層結(jié)構(gòu)。在目前對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中,還沒有明確的神經(jīng)模型隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)方法,通常使用試湊法對節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。先利用隱藏節(jié)點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)公式對隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行估算,然后在一定估算范圍內(nèi)采用不同隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)生成多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),當(dāng)神經(jīng)完成訓(xùn)練后,再對模型進(jìn)行篩選。

        2.3? ? 試驗(yàn)結(jié)果

        對生成8~15個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)、26~71個(gè)輸入量的56個(gè)BP神經(jīng)模型進(jìn)行多次訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的mse(均方誤差)結(jié)果及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,選擇采用13個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)、44個(gè)輸入量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于對火焰光譜數(shù)據(jù)的解算。其余97組光譜數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析得到解算數(shù)據(jù)后,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的處理結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較,得到如圖3所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析結(jié)果的誤差直方圖。

        3 結(jié)語

        通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可以得出,在具有足夠樣本數(shù)量的條件下,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的火焰光譜數(shù)據(jù)分析方法的分析計(jì)算結(jié)果精度高,解決了光譜數(shù)據(jù)非線性解算的問題,降低了不同元素光譜數(shù)據(jù)的互相作用,滿足目前對大氣中有毒有害物質(zhì)的火焰光譜數(shù)據(jù)快速解算的要求。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1] 丁志軍,王普紅,李志軍,等.全譜火焰光度法檢測硫、磷、氮、砷、氯元素[J].光譜學(xué)與光譜分析,2015,35(7):2025-2028.

        [2] FRAGKAKI A G,F(xiàn)ARMAKI E,THOMAIDIS N S,et al.Comparison of multiple linear regression,partial least squares and artificial neural networks for prediction gas chromatographic relative retention times of trimethylsilylated anabolic androgenic steroids[J].Journal of Chromatography A,2012,1256(18):232-239.

        [3] 劉浩,白振興.BP網(wǎng)絡(luò)的Matlab實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2006,29(2):49-51.

        [4] 地質(zhì)礦產(chǎn)部地質(zhì)辭典辦公室.地質(zhì)大辭典(二)礦物、巖石、地球化學(xué)分冊[M].北京:地質(zhì)出版社,2005.

        收稿日期:2020-04-03

        作者簡介:龍坤(1994—),男,四川德陽人,碩士研究生,研究方向:機(jī)電控制理論及其應(yīng)用技術(shù)。

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