矿用红外甲烷传感器温湿度补偿算法研究

发布时间：2018-03-08 19:24

  本文选题：甲烷检测　切入点：温湿度补偿　出处：《煤炭技术》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对环境温湿度对矿用红外甲烷传感器测量精度的影响问题,以人工神经网络为基础,通过遗传优化对传统误差反向传播(back propagation)神经网络算法进行改进,有效改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点。将改进后的算法写入基于MSP430单片机的矿用红外甲烷传感器,在实时甲烷浓度测量中精度提高了4%。
[Abstract]:Aiming at the influence of ambient temperature and humidity on the measurement accuracy of mine infrared methane sensor, based on artificial neural network, the traditional error back-propagation propagation neural network algorithm is improved by genetic optimization. The improved algorithm is applied to mine infrared methane sensor based on MSP430 singlechip, which improves the accuracy of real-time methane concentration measurement.
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;
【基金】：山西省社会发展科技攻关计划项目(20120313029-1)
【分类号】：TD712.55;TP212

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本文编号：1585223