基于BP神经网络的绝缘子污秽成分LIBS在线检测技术

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针对目前传统的污秽度检测方法耗时长、准确度低、难以满足在线检测需要的缺陷,提出一种基于BP神经网络的绝缘子污秽成分激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)在线检测技术。通过研究污秽性质对LIBS光谱信号的影响,建立基于BP神经网络的LIBS技术定量检测方法。根据自然污秽的图谱结果配置人工污秽,试验发现减小粒径和增加致密度对光谱信号影响明显,可以提高待测元素的相对光谱强度。研究表明,该检测方法可提高复杂污秽成分元素定量检测的精度。
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