计量学报

作者：何永勃,田吉磊,黄吕霖,李明伟

单位：中国民航大学电子信息与自动化学院, 天津 300300

关键词：计量学;空气质量检测;气压补偿;飞机座舱;气体传感器;RBF神经网络

基金：民航科技项目(MHRD20150220)

飞机座舱气压变化范围较大,对气体传感器产生较大影响,导致空气质量检测结果不准确,提出采用RBF神经网络进行气压补偿。首先设计试验系统;然后对HCHO、CO、CO2和NO2共4种典型的座舱空气质量检测气体传感器进行正负压试验,采集试验数据并绘制各气体的特征变化曲线;最后建立了以12个气压点和测量值为输入、期望值为输出的3层RBF神经网络模型,并对试验数据进行了误差修正补偿。结果表明:采用该RBF神经网络补偿算法,HCHO、CO、CO2、NO2气体传感器的最大相对误差分别由32.85%、28.42%、52.87%、87.18%降低到2.001%、3.668%、2.392%、12.68%,达到较好的补偿效果。

来源：2020年第11期

《计量学报》期刊编辑部

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