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在對氣體進行長期在線監測的場合,所要解決的關鍵問題之一就是氣體傳感器特性漂移的
抑制。傳感器特性漂移會給氣體的測量和識別帶來誤差。對此,本文提出一種動態在線標定法。該方法能夠對傳感器漂移故障做出判定,同時可實現測量誤差的修正。文中對該方法進行了詳細的描述和論證。計算機仿真結果表明了該方法的有效性。
關鍵詞: 氣體傳感器; 神經網絡預測器; 混合氣體識別
Abstract : The drift should be addressed as one of the most serious impairments for gas sensor. When drift exists , the gas measurement or identification result may cause error. To solve this , a dy2 namic on2line calibration method is proposed in this paper. By this method the sensor drift can be detected accurately and the measurement error caused by sensor drift may be corrected at the same time. Detailed descriptions of this method are given. The simulation results show that the method is valid.
Key words : Gas sensor ; Neural network predictor ; Mixed gas identification
抑制。傳感器特性漂移會給氣體的測量和識別帶來誤差。對此,本文提出一種動態在線標定法。該方法能夠對傳感器漂移故障做出判定,同時可實現測量誤差的修正。文中對該方法進行了詳細的描述和論證。計算機仿真結果表明了該方法的有效性。
關鍵詞: 氣體傳感器; 神經網絡預測器; 混合氣體識別
Abstract : The drift should be addressed as one of the most serious impairments for gas sensor. When drift exists , the gas measurement or identification result may cause error. To solve this , a dy2 namic on2line calibration method is proposed in this paper. By this method the sensor drift can be detected accurately and the measurement error caused by sensor drift may be corrected at the same time. Detailed descriptions of this method are given. The simulation results show that the method is valid.
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