【摘 要】
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非色散红外SF6气体传感器具有测量范围广、灵敏度高、抗干扰能力强等优点,在电力系统中具有广泛的应用。在实际检测过程中,环境气压的变化对气体传感器的检测精度有较大的影
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11374161);江苏省重点研发计划(BE2016756);江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程;江苏省高校品牌专业建设工程资助项目;国家级大学生实践创新训练计划项目(201610300030;201710300015Z)
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非色散红外SF6气体传感器具有测量范围广、灵敏度高、抗干扰能力强等优点,在电力系统中具有广泛的应用。在实际检测过程中,环境气压的变化对气体传感器的检测精度有较大的影响,提出利用RBF神经网络建立气体传感器气压补偿模型,运用其泛化和非线性映射能力对环境气压波动引起的测量误差进行补偿。实验结果表明：采用气压补偿模型后的气体传感器在气体浓度3 260mg/m3~9 781mg/m3,气压100kPa~120kPa范围内,最大测量误差由±646mg/m3降为±52mg/m3,测量精度为
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