基于GWO-BP神经网络补偿的SF6红外气体传感器

来源 :激光与红外 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yu555497

【摘要】

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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

【作者】

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赵正杰赵勇毅孔春霞佘明熹常建华沈婉

【机构】

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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,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

【出处】

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激光与红外

【发表日期】

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2020年01期

【关键词】

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NDIR 气体传感器 GWO-BP神经网络补偿 NDIRgas sensorGWO-BP neural networkcompensation

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.61875089),江苏省重点研发计划项目(No.BE2016756),江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程项目,江苏省高校品牌专业建设工程资助项目,国家级大学生实践创新训练计划项目(No.201710300015)资助

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