| 一种基于径向基神经网络的CO2高温气体浓度检测方法 | |
| 李云龙; 盛伟岸; 徐国辉; 韩晓娟; 张文彪 | |
| 2019-05-07 | |
| 著作权人 | 大唐长山热电厂 |
| 专利号 | CN109724941A |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明申请 |
| 其他题名 | 一种基于径向基神经网络的CO2高温气体浓度检测方法 |
| 英文摘要 | 本发明公开了属于气体浓度检测技术领域的一种基于径向基神经网络的CO2高温气体浓度检测方法；该方法通过可调谐半导体激光器发射激光，使激光穿过待测气体，在另一侧接收激光信号，将接收到的激光信号进行移动平均滤波。将未被气体吸收的激光拟合出激光原始信号，被吸收的激光与原始信号进行对比。由被吸收的激光与原始激光信号的差异信号中提取出反映CO2气体浓度的5个统计特征参数：均值、标准差、偏差平方和、变异系数和最大偏差，归一化处理后作为RBF神经网络的输入，CO2气体浓度作为RBF神经网络输出，建立不同浓度下的RBF神经网络气体浓度检测模型，实现CO2气体浓度的准确测量及误差分析；快速易行，具有工程应用前景。 |
| 公开日期 | 2019-05-07 |
| 申请日期 | 2019-02-27 |
| 状态 | 申请中 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/55219]  |
| 专题 | 半导体激光器专利数据库 |
| 作者单位 | 大唐长山热电厂 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李云龙,盛伟岸,徐国辉,等. 一种基于径向基神经网络的CO2高温气体浓度检测方法. CN109724941A. 2019-05-07. |
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