基于RBF神经网络温度补偿的非色散红外SF6气体传感器

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摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 气体检测的常用方法

1．3 非色散红外气体传感器的研究现状

1．3．1 国外研究现状

1．3．2 国内研究现状

1．4 温度补偿的研究现状

1．5 本论文的研究内容

第二章 非色散红外气体检测的基本原理

2．1 红外光谱吸收原理

2．2 SF6气体分子的特征光谱

2．3 朗伯-比尔定律

2．4 非色散红外气体检测的光路结构

2．4．1 单波长单气室结构

2．4．2 单波长双气室结构

2．4．3 双波长单气室结构

2．5 本章小结

第三章 红外SF6气体传感器的结构设计

3．1 系统总体设计

3．2 检测模型

3．3 红外宽谱光源

3．4 窄带滤波片

3．5 双通道热释电探测器

3．6 温度传感器

3．7 气室

3．8 本章小结

第四章 基于径向基函数神经网络的温度补偿

4．1 人工神经网络理论

4．2 径向基函数神经网络

4．2．1 径向基函数神经网络理论

4．2．2 正则化型RBF神经网络

4．2．3 广义型RBF神经网络

4．3 温度影响因素分析

4．4 温度补偿模型设计

4．5 本章小结

5．1 实验系统

5．2 红外SF6气体传感器标定

5．2．1 零点标定

5．2．2 多浓度点标定

5．3 温度补偿

5．3．1 温度实验

5．3．2 补偿方法对比

5．4 重复性实验

5．5 稳定性实验

5．6 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

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