【摘 要】
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分析了温度、湿度、压力对预处理后尾气CO浓度测量的影响,提出一种机动车尾气CO检测神经网络多环境因子在线修正算法,首先采用尾气样本数据离线训练得到BP神经网络模型,然后
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院环境光学与技术重点实验室,中国科学技术大学
【基金项目】
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the National Key Research and Development Program of China(2016YFC0201000),Anhui Science and Technology Major Project(15czz04124).
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分析了温度、湿度、压力对预处理后尾气CO浓度测量的影响,提出一种机动车尾气CO检测神经网络多环境因子在线修正算法,首先采用尾气样本数据离线训练得到BP神经网络模型,然后将实时测得的样品气温度、湿度、压力及小数吸收值代入到模型进行在线修正,得到修正后CO浓度,解决了NDIR传感器因环境变化所带来的测量误差影响.通过标样实验、模拟实验,并和SEMTECH-EcoStar对比检测结果,在样品气温度30~50℃、相对湿度25~40%、压力95~115 kPa、CO浓度0~0.2%范围内的最大相对偏差为4.8%.车
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