【摘 要】
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气体传感器与普通传感器特性存在很大差别,比较突出的是具有严重的滞后。由于滞后的存在,在线检测时,传感器响应大多数无法达到稳态值。这些滞后包括线性与非线性两种。针对
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气体传感器与普通传感器特性存在很大差别,比较突出的是具有严重的滞后。由于滞后的存在,在线检测时,传感器响应大多数无法达到稳态值。这些滞后包括线性与非线性两种。针对线性滞后,建立了一种一阶线性滞后模型,利用瞬态过程的中间数据进行回归,实现了稳态值的最佳估计,并通过实验证实了该模型具有较高的准确度。针对非线性滞后,提出了一种基于移位回归的算法,该算法可以有效地消除非线性滞后,并且具有高度自适应能力。此外,对移位回归算法进行了优化。该方法不仅适用于电子鼻系统,也适用于各种气体传感器信号检测的应用场合。
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