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甲烷传感器

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基于改进BP网络的甲烷传感器温度影响试验研究

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目前国内外矿井中广泛使用催化燃烧式甲烷传感器来检测瓦斯浓度,催其检测原理是利用甲烷与空气中的氧气混合,在贵金属(载体)催化下发生氧化反应引起电阻的变化来测量瓦斯浓度,温度、湿度、粉尘等矿井环境对催化燃烧反应有着直接或间接的影响,温漂会影响催化甲烷传感器检测精度,为减小这种影响,提高传感器检测精度,本文在不同温度环境下进行甲烷传感器环境影响实验,并利用一种基于主成分分析的BP神经网络温度补偿模型对实验数据进行处理,补偿温漂对检测精度的影响,结果表明:本文提出的模型能提高甲烷传感器的稳定性和准确性,减少温漂的影响。

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