气体检测技术广泛应用在工厂生产,矿产开采等行业,且对于监测农业火灾也有极大的作用。利用该技术分析可燃物在火灾前期处于阴燃阶段时产生的一氧化碳（CO）与二氧化碳（CO2）气体,即可准确预测农业火灾。将系统放置于车辆上行驶在野外复杂环境时,行驶车辆的振动和环境温度的变化,都会降低气体检测系统的稳定性,从而使得测量结果产生误差。因此本论文以提升车载农业火灾传感器的稳定性为目标,设计了系统的减振装置;并研究了温差对系统造成的影响,建立了用于温度补偿的神经网络结构,并通过实验验证了系统的整体性能。1、设计了农业火灾预警系统的减振结构,用Duhamel积分计算系统振动幅度,并通过MATLAB软件进行模拟振动。采用一体化振动传感器在室外多种路面进行振动测试,并开展了气体实验。2、本文设计了基于神经网络的温度补偿算法。分析环境温度对系统的影响,建立神经网络,并通过气体实验进行验证。在外界温度为5℃的情况下,使用CO农业火灾预警系统检测N2背景下的CO,并将低温环境下测得的CO浓度数据与室外温度作为神经网络输入端,将实验室室温下测得的CO浓度数据作为神经网络输出端,利用上述数据对神经网络结构进行训练。接着利用恒温箱开展多梯度温度与多梯度浓度下的CO2温度补偿实验,结果显示,神经网络算法可有效补偿温度带来的偏差,从而提升系统稳定性。3、针对农业火灾预警系统进行了模拟燃烧实验。首先介绍了系统光路结构与电路结构,选择CO2气体吸收峰,对系统性能指标进行分析,验证了系统稳定性与艾伦方差。将农田中常见的棉花、纸张与木板进行加热,可见其由阴燃状态逐渐吸热直至产生明火。接着对气体浓度进行分析,根据浓度变化规律可推断出燃烧过程的各个阶段,进而验证了系统对预防火灾的可行性。最后,对两种提升系统稳定性的方式进行了总结,分析了存在的问题及继续优化的方向。本文创新点:1.基于Duhamel积分模型及其在求解振动系统响应问题上的应用,设计了一种减振装置。2.采用神经网络算法,解决了系统温漂的问题。