仪表技术与传感器
儀錶技術與傳感器
의표기술여전감기
Instrument Technique and Sensor
2015年
10期
85-87
,共3页
李德霞%黄廷磊%林科%翟文军
李德霞%黃廷磊%林科%翟文軍
리덕하%황정뢰%림과%적문군
电化学传感器%RBF神经网络%温度补偿
電化學傳感器%RBF神經網絡%溫度補償
전화학전감기%RBF신경망락%온도보상
electrochemical sensor%RBF neural network%temperament compensation
针对在线重金属检测仪器其测量数据精度较低的问题进行研究,同时考虑电化学传感器随温度变化易产生误差,提出了采用多传感器数据融合方法,将RBF(Radial Basis Function Neural Network)算法应用到检测中.研究结果表明此方法可使重金属浓度检测系统的输出结果更加准确,实现了温度补偿,减轻了环境温度对传感器测量精度和稳定性带来的不利影响.
針對在線重金屬檢測儀器其測量數據精度較低的問題進行研究,同時攷慮電化學傳感器隨溫度變化易產生誤差,提齣瞭採用多傳感器數據融閤方法,將RBF(Radial Basis Function Neural Network)算法應用到檢測中.研究結果錶明此方法可使重金屬濃度檢測繫統的輸齣結果更加準確,實現瞭溫度補償,減輕瞭環境溫度對傳感器測量精度和穩定性帶來的不利影響.
침대재선중금속검측의기기측량수거정도교저적문제진행연구,동시고필전화학전감기수온도변화역산생오차,제출료채용다전감기수거융합방법,장RBF(Radial Basis Function Neural Network)산법응용도검측중.연구결과표명차방법가사중금속농도검측계통적수출결과경가준학,실현료온도보상,감경료배경온도대전감기측량정도화은정성대래적불리영향.
