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摘要
针对本实验室设计的红外甲烷传感器,在实验过程中易受到传感器内部干扰信号影响的问题,使得传感器产生较大的测量误差,为此提出了一种基于TensorFlow架构的Adam-BPNN进行传感器系统误差修正的方法。实验与数据处理结果表明:通过该算法的误差修正,能有效地减小传感器内部干扰信号对测量结果的影响,相对误差减小到0.022 6%,提高了红外甲烷传感器的稳定性与精度,且重复性好。
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单位机电工程学院; 中国计量大学; 中国计量大学现代科技学院
