红外CO<sub>2</sub>传感器温湿度补偿方法研究

乔小丹; 郑文刚; 张馨; 王明飞; 梁栋

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)08-0046-04

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红外CO₂传感器温湿度补偿方法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 红外CO₂传感器温湿度补偿方法研究
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第8期页码：46-49
- 作者机构：
  
  1. 安徽大学电子信息工程学院
  2. 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
  3. 北京农林科学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市科技计划资助项目(Z201100008020013);2021年度农业物联网技术国家地方联合工程实验室建设项目(PT2021—06);国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS—20)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)08-0046-04
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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乔小丹, 郑文刚, 张馨, 等. 红外CO₂传感器温湿度补偿方法研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):46-49.
乔小丹, 郑文刚, 张馨, 等. 红外CO₂传感器温湿度补偿方法研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):46-49. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)08-0046-04.

DOI：

摘要

为提高非色散红外(NDIR)CO

传感器测量精度，基于原理分析了温度、湿度对测量精度的影响；进行了实验对比与验证，提出了基于贝叶斯优化的XGBoost(Bayesian-XGBoost)补偿模型。实验结果表明：在测试样本中，模型补偿后的均方根误差(RMSE)为20.98×10

-6

平均绝对误差(MAE)为13.29×10

-6

绝对误差小于±60×10

-6

;与反向传播神经网络(BPNN)、传统XGBoost模型相比，所提的模型精度更高。将算法模型嵌入传感器中并进行测试，补偿后传感器输出值绝对误差小于±110×10

-6

测量精度得到了较好提升。

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关键词

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