基于RBF网络的盐密光纤在线监测系统的研究

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针对传统等值附盐密度(盐密)测量方法的局限性,结合现有的光纤技术,开发了一套绝缘子盐密在线监测系统。通过对光纤通路中光功率衰减与光传感器表面附着盐分、环境温度、相对湿度等复杂关系的研究,建立了以光通量衰减、相对湿度和尘埃比率作为输入,盐密作为输出的RBF神经网络模型,该模型较好地解决了具有严重非线性的复杂系统的建模和控制问题,采用正交最小二乘(OLS)算法对模型进行训练,模型输出准确度较高。同时应用该建模结果开发了适于现场使用的盐密在线监测系统,数据监测中心的工作站根据神经元网络模型计算得到盐密值,并最终
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