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基于gwo-bp神经网络补偿的SF6红外气体传感器: 收藏
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引用; 《激光与红外》2020年第1期50卷 80-86页; 作者：赵正杰赵勇毅孔春霞佘明熹常建华沈婉南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044; 为实现电力系统中SF 6气体的有效监测与控制,本文基于非色散红外原理(NDIR),设计了一种SF 6气体传感器。但是,在实际的测量中,环境的温度与气压差异性容易影响SF 6气体浓度检测装置的检测精度,因此需要采取适当的方法消除环境引起的测...; 为实现电力系统中SF 6气体的有效监测与控制,本文基于非色散红外原理(NDIR),设计了一种SF 6气体传感器。但是,在实际的测量中,环境的温度与气压差异性容易影响SF 6气体浓度检测装置的检测精度,因此需要采取适当的方法消除环境引起的测量误差。本文采用灰狼智能优化算法—误差反向传播(gwo-bp)神经网络对环境温度与气压变化引起的测量误差进行了补偿,并与其他补偿方法作了比较。分析得出:进行补偿后的浓度数据在0~2000 ppm范围内误差为±15 ppm,满量程误差为0.75%FS,有效提升了传感器的测量精度与稳定性。相较于电路补偿法,该方法有更高的测量精度,并且降低了传感器的体积和成本。; 来源：详细信息评论

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