基于人工神经网络的乐甫波液体密度粘度并行检测研究

• 作者: 彭福强 陈智军 陈涛 陈赵兴 韩超
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 乐甫波 密度 粘度 并行检测 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 721-724
• 页数: 4页
• 分类号: TB933
• 字数: 2140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.06.14

摘要

乐甫波器件负载液体时,液体的密度和粘度相互耦合,难以通过乐甫波器件直接实现其并行检测.基于上述背景,建立了基底与薄膜同时采用压电材料的双压电结构乐甫波器件液体传感理论模型,提出了基于人工神经网络的乐甫波液体密度粘度并行检测方法,以理论模型计算出的数据作为人工神经网络的训练数据,采用乐甫波的波速和衰减来并行预测液体密度和粘度,预测结果与理论仿真的对比表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈智军	南京航空航天大学自动化学院	42	179	7.0	11.0
2	陈涛	南京航空航天大学自动化学院	29	133	6.0	10.0
3	彭福强	南京航空航天大学自动化学院	4	16	3.0	4.0
4	陈赵兴	南京航空航天大学自动化学院	4	10	2.0	3.0
5	韩超	南京航空航天大学自动化学院	8	26	3.0	4.0