机舱空气质量检测中的压力补偿方法

• 作者: 何永勃 李明伟 田吉磊 黄吕霖
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 计量学 空气质量检测 气压补偿 飞机座舱 气体传感器 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 页码范围: 1443-1448
• 页数: 6页
• 分类号: TB99|X851
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.11.21

摘要

飞机座舱气压变化范围较大,对气体传感器产生较大影响,导致空气质量检测结果不准确,提出采用RBF神经网络进行气压补偿.首先设计试验系统;然后对HCHO、CO、C02和NO2共4种典型的座舱空气质量检测气体传感器进行正负压试验,采集试验数据并绘制各气体的特征变化曲线;最后建立了以12个气压点和测量值为输入、期望值为输出的3层RBF神经网络模型,并对试验数据进行了误差修正补偿.结果 表明:采用该RBF神经网络补偿算法,HCHO、CO、CO2、N02气体传感器的最大相对误差分别由32.85％、28.42％、52.87％、87.18％降低到2.001％、3.668％、2.392％、12.68％,达到较好的补偿效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何永勃		26	132	8.0	10.0
2	黄吕霖		2	0	0.0	0.0
3	田吉磊		2	0	0.0	0.0
4	李明伟		2	0	0.0	0.0