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公开(公告)号：CN118980660A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411192898.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 一种基于CPSO_BPNN的非色散红外ETO气体传感器的温度补偿方法，包括：采集ETO红外气体传感器的测量通道电压值、参考通道电压值和温度传感器电压值三列信号值作为BPNN的输入，以ETO红外气体传感器标准浓度作为神经网络的输出；采用基于混沌粒子群优化算法对BPNN的权重和阈值进行优化，对该模型进行训练得到温度补偿模型，将预测集数据输入到该温度补偿模型中，以确定当前阶段的ETO气体浓度值。本发明使ETO红外气体传感器的精度得到了显著提升，使其在0‑927 mg/L的测量范围内的相对误差小于2%，超过当前行业标准5%的相对误差，有效地减少了外部温度或其他因素对传感器输出的影响。
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