基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。     

气体传感器校准装置设计

为提高气体传感器现场校准的稳定性和准确度,降低环境条件改变对测量值的准确度和稳定性的影响,简化校准程序降低管理成本,设计了一种基于网络的远程校准装置,该装置可以为气体测量仪器执行计量确认时提供可靠的标准量值。首先,校准装置获取传感器现场的温度和湿度,通过TCP/IP网络将传感器测得的气体浓度和温度以及湿度传送至中央控制服务器,由特定的校准算法计算出传感器的温度和湿度修正值。然后,用修正后的测量值对传感器进行计量确认。实验表明,经设计的校准系统校准的气体传感器与传统的校准方式校准的传感器相比测量值的稳定性和准确度更优,其误差由5.3%LEL提高到0.3%LEL标准偏差由传统校准方法校准后的1.1%LEL提高到0.6%LEL。     

低温液体冻制水三相点瓶的影响因素研究

介绍了用低温液体冻制水三相点瓶的方法。研究了不同冻制温度条件下水三相点瓶的老化时间;同时,研究了不同保存温度对低温液体冻制的水三相点瓶的水三相点值的影响。结果表明:通过低温液体冻制法冻制的水三相点瓶,老化时间不超20min,不同冻制温度条件下,老化时间相差不超10min,最佳冻制温度为-6℃;通过低温液体冻制法冻制的水三相点瓶,在0.006℃条件下能保存超10d以上,并且水三相点值不发生飘移。