面向超重型火箭发射场的多气体浓度监测系统设计

为了解决超重型运载火箭发射场环境中气体种类冗杂、气体浓度监测精度受室外温湿度环境干扰严重以及对火箭发射环境污染度评定规则缺乏精准数据支撑等问题,文章提出一种多气体浓度监测系统的设计：在完成系统硬件设计的基础上,基于混合遗传算法和粒子群算法的优化反向传播神经网络算法（GA-PSO-BP）进行了软件设计,对发射场环境中CO、SO₂、CH₄等挥发性有机化合物（VOC）类型气体浓度的监测精度进行了温湿度补偿研究。实验结果表明：系统前端感知层返回到发射场后端测控大厅的节点数据中最大浓度误差不超过1.12%,补偿能力优越。该系统设计对发射场环境多气体浓度精准监测有较大意义。