甲烷属于易燃易爆气体,使用范围十分广泛,每年因甲烷气体引发的爆炸事故不断,损失惨重。因此,如何有效地检测甲烷气体浓度成为一个倍受关注的问题。然而,传统的基于电化学、催化燃烧等原理的甲烷传感器已无法满足人们对于测量精度和使用寿命的要求,并且传统的检测装置需要工作人员现场测量,不够方便、安全。针对上述问题,采用基于红外吸收光谱原理的甲烷传感器,并结合以STM32为控制核心的嵌入式技术、WiFi无线通讯技术以及手机APP技术,设计出一个在无线WiFi环境下使用手机APP进行远程实时监测甲烷浓度的系统,并在系统标定过程中采用支持向量机(SVM)算法来改善测量精度,该系统有效克服了传统甲烷气体检测实时性差、精度低的问题。本文首先介绍了红外甲烷气体检测的基本理论和红外甲烷传感器的主要部件。然后对甲烷无线监测系统进行了软硬件设计,硬件方面以STM32为控制核心,设计了系统电源模块、数据采集模块以及无线通讯模块;软件方面采用C语言对STM32编程实现了红外甲烷传感器测量数据的读取和处理,并将数据通过串口WiFi模块发送给服务器平台,采用Java语言编写手机APP实现了甲烷浓度的接收和显示。最后在系统标定过程中引入SVM算法进行回归,提出利用人工蜂群算法(ABC)和粒子群算法(PSO)组成的混合优化算法优化SVM参数,构建出ABC-PSO-SVM回归模型,并与单一ABC算法、PSO算法构建的ABC-SVM、PSO-SVM回归模型进行对比分析,结果表明ABC-PSO-SVM回归模型预测精度更为优越,且高于市场对甲烷测量精度的要求。