【摘 要】
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针对非色散红外SF6气体传感器测量精度易受环境温度、气压影响的问题，提出采用混合粒子群优化-误差反向传播（PSO—BP）神经网络预测模型对环境温度、气压变化引起的测量偏差进行
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11374161);江苏省重点研发计划(BE2016756);江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程;江苏省高校品牌专业建设工程;国家级大学生实践创新训练计划(201610300030)资助项目
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针对非色散红外SF6气体传感器测量精度易受环境温度、气压影响的问题，提出采用混合粒子群优化-误差反向传播（PSO—BP）神经网络预测模型对环境温度、气压变化引起的测量偏差进行实时补偿，并与其他补偿方法进行分析比较。实验结果表明，该SF6气体传感器在气体浓度0～1000×10-6、温度10～40℃、气压100～120kPa，相对测量误差为1．5％，检测精度小于±15×10-6，检测分辨率为1×10-6，有效地消除了环境温度、气压波动引起的非线性影响。相比于经验公式法和
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