【摘 要】
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传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61801003);安徽工程大学引进人才科研启动基金项目(2018YQQ021)
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传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,利用遗传算法对系统的多个参数进行并行优化,获得最优随机共振系统。基于仿真数据和低浓度氨气检测实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法共振现象更明显,并且通过回归分析发现信噪比的最大值与气体浓度之间存在近似线性关系,利用信噪比的最大值可以估计气体浓度。
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