【摘 要】
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随着氢能源的推广,对高精度的氢气传感器需求日趋强烈.为建立氢气传感器测量模型,简化传统传感器测量电路,文中从传感器的基本检测电路入手,推导传感器等效电阻、功耗和灵敏度系数的表达式.首先拟合得到氢气浓度与灵敏度系数的回归方程,但测试样本的拟合优度欠佳;为获得更为精确的模型,引入BP神经网络训练算法,建立传感器输出响应与气体浓度的网络模型.仿真中预测样本的平均误差降至9.74％,决定系数R2高达0.99962.相较于拟合样本,测试样本的相对误差减小了19.54％,R2提升了2.14％,表明BP神经网络对氢气浓
【机 构】
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天津工业大学 电气工程与自动化学院,天津 300387;中国科学院金属研究所,辽宁 沈阳 110016
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随着氢能源的推广,对高精度的氢气传感器需求日趋强烈.为建立氢气传感器测量模型,简化传统传感器测量电路,文中从传感器的基本检测电路入手,推导传感器等效电阻、功耗和灵敏度系数的表达式.首先拟合得到氢气浓度与灵敏度系数的回归方程,但测试样本的拟合优度欠佳;为获得更为精确的模型,引入BP神经网络训练算法,建立传感器输出响应与气体浓度的网络模型.仿真中预测样本的平均误差降至9.74％,决定系数R2高达0.99962.相较于拟合样本,测试样本的相对误差减小了19.54％,R2提升了2.14％,表明BP神经网络对氢气浓度具有更好的预测效果.同时,文中的研究为氢气传感器的数据分析提供了一种更优的方法.
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