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龙图腾网获悉中煤科工集团沈阳研究院有限公司;煤炭科学研究总院申请的专利变温条件下气体传感器温度补偿系统及其分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116973505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310305731.6，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权变温条件下气体传感器温度补偿系统及其分析方法是由梁运涛;王金成;田富超;宋双林;邹永洺;赵岳然设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本变温条件下气体传感器温度补偿系统及其分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变温条件下气体传感器温度补偿系统，包括待测气体传感器、配气单元、数据接收单元、高低温试验箱和供电单元；待测气体传感器放置在高低温试验箱内部，高低温试验箱用于模拟外界环境温度变化；所述配气单元包括待测气体气瓶、N2气瓶和高精度配气仪，高精度配气仪的出气管路与待测气体传感器连接，待测气体传感器上还设置排气管，待测气体传感器的信号输出端通过串口线与数据采集平台电连接。本发明同时还提供了变温条件下气体传感器温度补偿系统的分析方法。本发明通过高低温试验箱调节环境温度变化，有效降低了不同环境温度下待测气体浓度测试误差，提高了气体测试精度，得到了变温条件下传感器加热后更加精确的仿真结果。

本发明授权变温条件下气体传感器温度补偿系统及其分析方法在权利要求书中公布了：1.一种变温条件下气体传感器温度补偿系统的分析方法，采用变温条件下气体传感器温度补偿系统实现，所述变温条件下气体传感器温度补偿系统包括待测气体传感器、配气单元、数据接收单元、高低温试验箱和供电单元；所述待测气体传感器放置在高低温试验箱内部，高低温试验箱用于模拟外界环境温度变化；所述配气单元包括待测气体气瓶、N2气瓶和高精度配气仪，待测气体气瓶内装入待测气体，N2气瓶内装入浓度为99.999%的N2，待测气体气瓶、N2气瓶分别与高精度配气仪通过进气管路连接，用来配比所需不同浓度的待测气体，高精度配气仪的出气管路与待测气体传感器连接，待测气体传感器上还设置排气管；所述数据接收单元包括串口线和数据采集平台，待测气体传感器的信号输出端通过串口线与数据采集平台电连接，所述待测气体传感器、高精度配气仪、数据采集平台分别与供电单元相连接； 其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，检查设备状态，待测气体传感器开机预热30min，确保待测气体传感器吸收池温度参数基本保持不变； 步骤2，测试前对待测气体传感器进行标定； 具体包括以下步骤： 步骤201，配比标气：采用99.999%N2作为背景气体，使用高精度配气仪配比不同浓度的待测气体； 步骤202，仪器标0：通入浓度99.999%N2，标0之前待测气体传感器浓度在0上下漂移；标0后，浓度数据归0； 步骤203，仪器标量程：标量程时为确保待测气体精确性，选用浓度为待测气体传感器满量程80%的待测气体，控制气体流速500mLmin，通气时间为5min，待待测气体传感器输出示数稳定以后，点击标量程； 步骤3，标定结束后，在恒温条件下对待测气体传感器精度和稳定性进行测试，得到待测气体传感器最佳补偿温度； 具体包括以下步骤： 步骤301，将待测气体传感器置于环境温度27.3℃，相对湿度31%，气压99.8kPa条件下，待测气体传感器不加热，待测气体传感器分别通入不同浓度的待测气体进行多组测试，每组测试需要0.6s完成，且每组测试完毕后使用浓度99.999%N2吹扫，排出待测气体传感器内部残余的杂质气体，确保实验数据的准确性； 步骤302，通过步骤301得到待测气体传感器温度补偿前的待测气体浓度测量值，然后再分别计算温度补偿前测试绝对误差Wi和误差率； 步骤303，将待测气体传感器同样置于环境温度27.3℃，相对湿度31%，气压99.8kPa条件下，此时将待测气体传感器加热，温度范围为25℃～65℃，再分别通入待测气体传感器满量程80%的待测气体进行多组测试，每隔5℃开展一组测试，每组待测气体重复测试不低于600次； 步骤304，通过步骤303得到加热到不同温度后的待测气体传感器的待测气体浓度测量值，然后再分别计算不同温度下待测气体传感器的绝对误差Wi和误差率，进而确定待测气体传感器最佳的补偿温度； 步骤4，在恒温条件下对加热到最佳补偿温度后的待测气体传感器精度和稳定性进行测试； 具体包括以下步骤： 步骤401，在环境温度27.3℃，相对湿度31%，气压99.8kPa条件下，选择加热到最佳的补偿温度后的待测气体传感器，通入不同浓度的待测气体进行多组测试，每次测试需要0.6s完成，且每组测试完毕后使用浓度99.999%N2吹扫，排出待测气体传感器内部残余的杂质气体，确保实验数据的稳定性； 步骤402，通过步骤401得到加热到预设最佳补偿温度后的待测气体传感器的待测气体浓度测量值，然后再分别计算温度补偿后的绝对误差Wi和误差率； 步骤5，利用高低温试验箱模拟变化的环境温度，在变温条件下对待测气体传感器精度和稳定性进行测试，得到不同环境温度下待测气体传感器测定的待测气体浓度测试值； 步骤6，构建基于GA-BP神经网络的温度补偿模型，对步骤5得到的不同环境温度下待测气体传感器测定的待测气体浓度测试值进行修正； 具体包括以下步骤： 步骤601、输入数据，数据包括各环境温度值、各温度条件下待测气体传感器测得的待测气体浓度测试值、待测气体浓度真实值； 步骤602、数据预处理，具体包括以下步骤： 1确定输入输出数据：将数据按特征指标进行划分，将各温度值、各温度条件下待测气体传感器测得的待测气体浓度测试值作为输入数据，待测气体浓度真实值作为输出数据；统计全部样本数目为N个，设定测试样本数目为w个，训练样本数目计算为N-w个； 2划分训练集与测试集； 3获取输入层、输出层、隐含层节点个数，所述输入层的节点数为2，输出层的节点数为1，隐含层的节点数为12； 步骤603、BP神经网络对初始值编码，得出初始BP神经网络的权值阈值长度；初始值包括环境温度值，待测气体浓度测试值，待测气体浓度真实值； 步骤604、GA神经网络对初始值编码，并且将初始值训练得到的绝对误差值作为GA神经网络适应度值； 步骤605、依次通过选择操作、交叉操作、变异操作对样本数据进行求解，计算GA神经网络适应度值；根据得出的BP神经网络的初始权值和阈值，用训练数据训练BP神经网络后预测系统输出，把预测输出和期望输出之间的绝对误差值之和求平均值作为BP神经网络适应度值； 步骤606、判断是否满足结束条件，即是否达到步骤605计算得到的BP神经网络适应度值，若满足，获取最优权值阈值；若不满足，则返回步骤605； 步骤607、获取最优权值阈值后，训练网络，并计算误差值，误差值包括平均绝对误差值MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE，分别根据公式3～5计算得到； ； ； ； 式中，n为测试次数，Xi为第i次的待测气体浓度测试值，Ci为第i次待测气体浓度真实值，i≤n，； 步骤608、权值阈值更新； 步骤609、判断是否满足结束条件，即是否达到步骤608计算得到的权值阈值，若满足，结束，得出结果，若不满足，返回步骤607。

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