基于极限学习机的微量溶解氧传感器优化研究

• 作者: 郑志城 陈娟
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 电极 溶解氧 遗传算法 极限学习机回归 误差分析
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 管理与数理科学|Management and Mathematics
• 页码范围: 117-123
• 页数: 7页
• 分类号: X832
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.02.015

摘要

溶解氧浓度作为水质检测的重要指标,在环境监测、食品加工、电力电子等行业具有重要的应用.采用基于遗传算法优化的极限学习机算法,建立了电极长度和传感器的输出电流、响应时间之间关系的预测模型,优化了阳极与电解液的接触面积,验证了传感器的测量稳定性和精度.结果表明,当阳极与阴极的反应面积之比约为33时,传感器的残余电流小于0.2 μA,上升和下降响应时间均小于60s;重复5次的实验结果表明,自制传感器具有较好的稳定性;与商用传感器相比,自制传感器测量的相对误差小于1％,表明其具有较高的测量精度.