基于RBF神经网络软测量模型在超声氧浓度计的应用
发布时间：2017-08-10 10:24
本文关键词：基于RBF神经网络软测量模型在超声氧浓度计的应用
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【摘要】：针对氧浓度信号存在非线性、随机性和易受干扰,难以建立准确测量模型的问题,提出一种RBF神经网络软测量技术应用于超声氧浓度计的方法,该装置测量氧气的温度和超声波在定长管道中氧气传播的时间作为RBF神经网络的输入量进行拟合,采用梯度下降法确定RBF基函数的中心及输出层权值,氧气浓度值作为网络输出量。试验结果表明:采用RBF神经网络曲面拟合所测得氧浓度测量值与顺磁式氧浓度分析仪测量结果绝对误差在1.5%以内,具有一定的工程实用性。
【作者单位】： 江苏大学电气信息工程学院;
【关键词】： 超声波 氧气浓度 径向基函数(RBF) 软测量
【分类号】：TP183;TH83
【正文快照】： 0引言如何准确测量氧气浓度是人们一直研究的问题。近年来随着科技发展和实验规模的逐步扩大,氧气浓度检测技术逐渐成熟,基于氧气化学性质所研制的电化学氧气浓度分析仪,如氧化锆氧浓度传感器,由于传感器容易老化,故存在着寿命较短的问题,而基于氧气在磁场中具有极高顺磁性的
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
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本文编号：650217
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