(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111274398.4 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 中煤科工集团重庆研究院有限公司 地址 400039 重庆市九龙坡区二郎科城路6 号 (72)发明人 王博文　孙世岭　李军　李涛　 王尧　周德胜　罗前刚　梁光清　 张远征　 (74)专利代理 机构 北京同恒源知识产权代理有 限公司 1 1275 代理人 廖曦 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于神经网络的矿用催化类传感器失效数 据过滤方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于神经网络的矿用催化 类传感器失效数据过滤方法， 属于传感器数据过 滤领域， 包括以下步骤： S1： 获取矿用催化类传感 器的响应曲线； S2： 将响应曲线作为样本素材进 行间隔采样， 从中获取多个点作为一组样本数 据， 采样多组样本 数据； S3： 将样本 数据输入神经 网络， 构建并训练失 效数据识别模型； S4： 对失效 数据识别模型进行仿真； S5： 将训练好的失效数 据识别模型应用于传感器系统中， 过滤失效数 据。 本发明利用神经网络应用于传感器系统中， 判定失效数据并进行过滤， 极大提高了传感器的 检测精度。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114004148 A 2022.02.01 CN 114004148 A 1.一种基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特征在于： 包括以下 步骤： S1： 获取矿用催化类传感器的响应曲线； S2： 将响应曲线作为样本素材按照一定时间间隔采样， 从中获取多个点作为一组样本 数据， 采样多组样本数据； S3： 构建神经网络， 将样本数据作为输入变量对该神经网络进行训练仿真， 完成失效数 据识别模型的构建； S4： 将失效数据识别模型应用于催化类传感器系统中， 过 滤失效数据。 2.根据权利要求1所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S1中， 获取矿用催化类传感器在不同浓度可燃气体下的响应曲线。 3.根据权利要求1所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S2中， 以步骤S1 中所述的响应曲线作为样 本素材， 每间隔1秒做 一次采样， 每采 集10个点作为 一组样本数据， 共 采集9组样本数据。 4.根据权利要求1所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S3中所述神经网络为BP神经网络 。 5.根据权利要求4所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S3中所述BP神经网络隐藏层数目为： 其中h为隐藏层神经元个数， m为输入层神经元个数， n为输出层神经元个数， a为1～10 之间的调节常数； 将甲烷传感器的响应时间参数作为输入样本的10个属性， 输出的yi值作为该样本接近 真实值的概 率； 激活函数选取能反应二值概率的Sigmoid函数， 该函数将负无穷到正无穷的数值映射 到(0,1)的范围， 能够有效的表示样本的概 率； X＝[x1,x2,x3,x4…xi…x10]T， Wj＝[wj1,wj2,wj3…wji…wjm]， 若视x0＝1， wj1＝bj， 则 X＝[x0,x1,x2,x3,x4…xi…x10]T， Wj＝[wj0,wj1,wj2,wj3…wji…wjm]； 隐藏层节点j的输入 Zj表示为： 输出节点y表示 为： y＝[y1,y2,y3,...yp， ...y12]T， 集合将上述12个样本作为输入， 用x1,x2,x3,...,xp,x12表 示， 第p个样本 输入神经网络后得到的yp采用平方误差的方式计算第p个样本的误差 Ep： 全局误差 E等于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114004148 A 2式中tp为期待输入， t＝[ 0.9,0.9,0.9,...0.9,0.1,0.1,0.1]T， 为使得全局误差E最小， 调整wij和vj权值， 使正常矿用催 化类传感器 响应曲线样本输出逼近0.9， 而异常响应曲线样 本输出逼近 0.1。 6.根据权利要求1所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S3中， 将输入样本X做归一 化处理后再进行仿真。 7.根据权利要求1所述的基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法， 其特 征在于： 步骤S4中， 利用训练好的失效数据识别模型， 每次检测一定浓度的可燃气体时， 对 矿用催化类传感器的响应曲线进行采样， 然后将采样数据作为样本输入网络进行识别， 当 输出结果接近0.1时， 误差小于 0.1％， 则判定为失效数据进行 过滤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114004148 A 3