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基于传感器阵列及神经网络算法的NH_(3)和NO_(2)混合气体体积分数识别
1
作者
包叶朋
张毅然
+2 位作者
陈婷
湛日景
林赫
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第10期150-154,共5页
针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列...
针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列。通过提取特征值、神经网络训练,构建传感器阵列输出与气体体积分数的映射模型,并使用该模型由传感器阵列的响应结果对NH_(3),NO_(2)混合气体进行体积分数预测。实验结果表明:经训练后的神经网络能对NH_(3),NO_(2)混合气体中各组分体积分数进行有效预测,平均预测误差分别为3.64%和2.48%。本文所开发的传感器阵列及神经网络算法有效避免了电阻型传感器选择性差的局限,实现了对NH_(3)和NO_(2)混合气体的高效识别和体积分数测量。
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关键词
传感器阵列
二氧化氮
氨气
交叉敏感性
神经网络算法
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职称材料
题名
基于传感器阵列及神经网络算法的NH_(3)和NO_(2)混合气体体积分数识别
1
作者
包叶朋
张毅然
陈婷
湛日景
林赫
机构
新能源动力研究所教育部重点实验室上海交通大学
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第10期150-154,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(52006142)
中国环境科学研究院国家环境保护机动车污染控制与模拟重点实验室开放基金资助项目(VECS2022K03)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目(2022YSKY—05)。
文摘
针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列。通过提取特征值、神经网络训练,构建传感器阵列输出与气体体积分数的映射模型,并使用该模型由传感器阵列的响应结果对NH_(3),NO_(2)混合气体进行体积分数预测。实验结果表明:经训练后的神经网络能对NH_(3),NO_(2)混合气体中各组分体积分数进行有效预测,平均预测误差分别为3.64%和2.48%。本文所开发的传感器阵列及神经网络算法有效避免了电阻型传感器选择性差的局限,实现了对NH_(3)和NO_(2)混合气体的高效识别和体积分数测量。
关键词
传感器阵列
二氧化氮
氨气
交叉敏感性
神经网络算法
Keywords
sensor array
NO_(2)
NH_(3)
cross-selectivity
neural network algorithm
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U464.134.4 [机械工程—车辆工程]
X851 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于传感器阵列及神经网络算法的NH_(3)和NO_(2)混合气体体积分数识别
包叶朋
张毅然
陈婷
湛日景
林赫
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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