国家自然科学基金(50374067)
- 作品数：9 被引量：69H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程石油与天然气工程更多>>
- 基于分布式多子网神经网络的可燃气体分析
- 2009年
- 根据催化传感器在不同的电场条件下具有不同气体检测灵敏度的特点,介绍了采用单一的热催化传感器在不同的电场强度下,通过分布式多子网神经网络对含未知气体的可燃混合气体进行分析的新方法。应用分布式神经网络,通过训练建立了信号识别的模型,并以3种混合气体为对象进行实验,结果证明了分析方法的可行性。实验表明:该网络在泛化能力与学习速度等均优于BP和RBF网络,其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习,具有很好的应用前景。
- 张愉齐美星童敏明
- 关键词：气体分析催化传感器
- 采用热导传感器检测气体浓度的新方法研究被引量：31
- 2006年
- 为了克服传统热导传感器气体检测方法的诸多缺陷,提出了一种使传感器保持在恒温状态的气体浓度检测的新方法。介绍了该方法的检测原理,并根据传热学理论证明了该方法的可行性。理论与实践表明,该方法具有许多传统检测方法所不具备的突出优点,具有良好的应用前景。
- 黄为勇童敏明任子晖
- 关键词：热导传感器
- 基于RBF神经网络的单一催化传感器检测混合气体研究被引量：6
- 2009年
- 根据催化传感器在不同的工作温度下具有不同气体检测灵敏度的特点,提出基于恒温检测与RBF神经网络的单一热催化传感器检测可燃混合气体的新方法。采用动态学习算法的RBF神经网络建立了多种可燃气体分析的数学模型。通过对甲烷,一氧化碳和氢气三种气体混合的样本进行实验,结果表明所研究的方法可以较好地实现单一催化传感器对多种可燃混合气体的分析。
- 张愉齐美星童敏明
- 关键词：气体分析催化传感器RBF神经网络
- 催化传感器对可燃混合气体的分析被引量：7
- 2006年
- 催化传感器对不同可燃气体或在不同的工作温度下有不同的输出灵敏度,根据这一特点控制催化传感元件的工作温度,检测可燃混合气体在不同工作温度下的输出信号,由催化传感元件的静态热平衡关系,得出信号与混合气体中各种可燃气体浓度相关的方程组,由于输出信号与气体浓度的关系是非线性的,故采用人工神经网络进行训练,建立了分析多种可燃气体的数学模型.通过对甲烷,丁烷和乙炔3种气体混合的5组样品进行实验,分析结果的绝对误差均小于0.5%,证明所研究的方法可以较好地实现单一催化传感器对多种可燃混合气体的分析.
- 童敏明张愉戴新联
- 关键词：气体分析催化传感器RBF神经网络
- 基于催化传感器可燃混合气体智能分析系统被引量：2
- 2006年
- 可燃性气体分析对于工矿安全的监测具有重要的意义。文中介绍了一种基于催化传感器和人工神经网络分析的、以Atmege8单片机为核心的混合可燃性气体智能分析系统。它根据催化传感器在不同温度对不同气体具有不同灵敏度的特点,通过自动调整传感器的工作温度,输出不同的信号,再通过神经网络的训练和信号处理,对多种可燃气体进行分析。实验表明,该系统能够较准确地实现多种混合可燃气体的检测。
- 童敏明陆生华戴新联刘涛
- 关键词：可燃性气体催化传感器RBF神经网络单片机
- 基于BP神经网络的可燃混合气体分析方法的研究被引量：16
- 2006年
- 介绍了采用热催化传感器在不同的工作温度下,通过BP人工神经网络对可燃混合气体进行分析的新方法。研究和建立了神经网络的结构模型和学习算法,并以3种混合气体为对象进行仿真训练,训练结果可以较好地实现对可燃混合气体的分析。
- 童敏明张愉齐美星
- 关键词：计量学可燃气体分析神经网络气体传感器
- 催化传感元件动态配对方法的研究被引量：1
- 2005年
- 为了提高催化传感器的零点稳定性,本文提出了一种与传统静态参数配对工艺完全不同的动态配对方法,利用现代数学中的聚类分析计算方法,使每个催化传感元件与其特性相近的补偿元件进行了配对,改善了补偿效果,催化传感器的零点漂移减小了一半左右.
- 童敏明黄凯
- 关键词：催化传感元件传感器零点漂移
- 基于信息融合的矿井一氧化碳检测方法的研究被引量：7
- 2007年
- 电化学传感器在检测矿井一氧化碳含量时,容易受到矿井中甲烷气体的影响。为了解决这个问题,将催化传感器与电化学传感器构成一体,利用两个传感器的输出信号,经过BP神经网络的训练,得到了一个分析一氧化碳的信息融合数学模型。实验表明,利用研究的信息融合信号处理方法,可以提高一氧化碳含量检测的可靠性。
- 童敏明叶小婷王都霞
- 关键词：计量学信息融合神经网络气体传感器
- 基于单一传感器的可燃混合气体RBF网络分析被引量：2
- 2008年
- 催化传感器对不同可燃气体或在不同的工作温度下有不同的输出灵敏度,根据这一特点控制单一催化传感器工作在不同的温度,检测可燃混合气体时可以得到不同的输出信号,采用RBF神经网络和动态学习算法,建立了多种可燃气体分析的数学模型。通过对CH4,CO,H23种气体混合的样本进行实验,结果表明:所研究的方法可以较好地实现单一催化传感器对多种可燃混合气体的分析。
- 张愉童敏明
- 关键词：RBF神经网络气体分析催化传感器在线学习算法
