
基于气体传感器阵列的矿井可燃气体混合物分析
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简介:
本研究采用气体传感器阵列技术,致力于分析矿井环境中复杂多样的可燃气体混合物,以提高矿井安全监测系统的准确性和灵敏度。
由于气体传感器的选择性较差且交叉敏感严重,单一的BP神经网络识别方法存在识别能力低、分析误差较大及在非期望节点有噪声输出等问题,这些问题影响了气体分析的精度与效果。为此,对基于常规BP神经网络的定量分析方法进行了改进,并提出了一种双层复合神经网络模型用于气体分析。实验中选取矿井常见的H2S(硫化氢)、CO(一氧化碳)和CH4(甲烷)三种可燃混合气体作为研究对象进行定量分析。结果表明,基于该双层复合神经网络的可燃混合气体定量分析的最大相对误差仅为4.4%,显著提高了定量分析精度。
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