仪器仪表学报

作者：时国龙，胡国平，何怡刚，孟凡利

单位：时国龙,安徽农业大学信息与人工智能学院合肥230036,shigl@ahau.edu.cn,胡国平,安徽农业大学信息与人工智能学院合肥230036,HuGuoPing14@stu.ahau.edu.cn,何怡刚,武汉大学电气与自动化学院武汉430072,,孟凡利,东北大学信息科学与工程学院沈阳110819,

关键词：微波氨气传感器;频率漂移;温湿度频率补偿;射频识别

基金：国家自然科学基金（62303018）、合肥市自然科学基金（HZR2413）项目资助

畜禽养殖、农产品品质检测以及工业环境等重点行业对有害气体的高精度检测提出了迫切需求。然而,室内环境中温湿度的波动会导致气体传感器出现频率漂移现象,进而影响气体检测精度。针对此类问题,通过电磁仿真分析微带谐振器电磁损耗特性，确定气敏材料最佳涂覆位置，进而提升微波传感器对氨气响应灵敏度，进一步分析微波传感器辐射增益与氨气浓度之间的相关性,结合无线功率传输模型,构建了无线氨气检测系统。基于射频识别检测原理,搭建氨气测试系统,开展了不同温湿度条件下传感器测试实验,分析了传感器输出性能。引入反向传输神经网络温湿度补偿算法,并结合皮尔森相关性分析,对不同温湿度条件下传感器的频率漂移进行分析与补偿校正。试验结果表明,温湿度波动对微波氨气传感器频率漂移具有显著影响,补偿后频率漂移幅度减少了14MHz,误差浓度低至6×10-8,相对误差仅为2%,气体检测精度提升了31.11%。相较于基于反向传输神经网络温度补偿模型和支持向量机温湿度补偿模型，具有更好的补偿效果。综上所述,该研究有效提升了微波氨气传感器在复杂温湿度环境中的检测精度,为高精度有害气体检测提供了更有效的测量支撑。

来源：2025年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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