基于信息融合的矿井一氧化碳检测方法的研究

• 作者: 叶小婷 王都霞 童敏明
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 CO检测 信息融合 神经网络 气体传感器
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 388-390
• 页数: 3页
• 分类号: TB99
• 字数: 1581字
• 语种: 中文

摘要

电化学传感器在检测矿井一氧化碳含量时,容易受到矿井中甲烷气体的影响.为了解决这个问题,将催化传感器与电化学传感器构成一体,利用两个传感器的输出信号,经过BP神经网络的训练,得到了一个分析一氧化碳的信息融合数学模型.实验表明,利用研究的信息融合信号处理方法,可以提高一氧化碳含量检测的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童敏明	中国矿业大学信电学院	143	1024	16.0	25.0
2	王都霞	中国矿业大学信电学院	7	61	3.0	7.0
3	叶小婷	中国矿业大学信电学院	1	6	1.0	1.0