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结合传感器阵列和BP神经网络的挥发性有机物定量检测系统

         

摘要

为了快速准确获得挥发性有机物浓度,提出了一种基于金属氧化物气体传感器阵列和BP神经网络的挥发性有机物定量检测系统.首先,使用4个金属氧化物气体传感器组成传感器阵列,将被测气体组分与浓度转化为电信号波形,对传感器阵列信号进行特征提取得到特征矩阵;然后,使用BP神经网络实现目标气体浓度的检测,对BP神经网络拓扑结构设计与参数进行优化;最后,使用遗传算法提高BP神经网络检测精度.采用该检测系统检测混合气体中挥发性有机物异戊二烯浓度,检测结果表明,异戊二烯、氨气混合气体和异戊二烯、丙酮、乙醇混合气体中异戊二烯体积分数的均方根误差分别是0.058和0.077,系统满足挥发性有机物定量检测均方根误差低于0.1的要求.

著录项

  • 来源
    《西安交通大学学报》 |2021年第10期|106-113|共8页
  • 作者单位

    西安交通大学机械制造与系统工程国家重点实验室 710049 西安;

    西安交通大学机械工程学院 710049 西安;

    西安交通大学机械制造与系统工程国家重点实验室 710049 西安;

    西安交通大学机械工程学院 710049 西安;

    西安交通大学机械制造与系统工程国家重点实验室 710049 西安;

    西安交通大学机械工程学院 710049 西安;

    西安交通大学机械制造与系统工程国家重点实验室 710049 西安;

    西安交通大学机械工程学院 710049 西安;

    西安交通大学机械制造与系统工程国家重点实验室 710049 西安;

    西安交通大学机械工程学院 710049 西安;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 诊断检验用器械;
  • 关键词

    挥发性有机物; 传感器阵列; BP神经网络; 检测系统; 遗传算法; 异戊二烯;

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