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基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体
被引:7
作者
:
常炳国
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机构:
西安交通大学!
常炳国
吴浩扬
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西安交通大学!
吴浩扬
刘君华
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机构:
西安交通大学!
刘君华
周晓华
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机构:
西安交通大学!
周晓华
机构
:
[1]
西安交通大学!
[2]
西安
[3]
西安电子科技大学
来源
:
西安交通大学学报
|
1999年
/ 12期
关键词
:
变压器;
径向基函数神经网络;
特征气体;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM403.9 [其他];
学科分类号
:
080801 ;
摘要
:
研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法,并将其应用于探测变压器油中微量特征气体.实验检测了φ(H2) 为0 ~5 ×10 - 6 和φ(C2 H2) 为1 ×10 - 6 ~13 ×10 - 6 的混合气体,结果测得氢气绝对误差最大值为0 .17 ×10 - 6 ,乙炔绝对误差最大值为0 .53 ×10 - 6 .可见,该方法有效地提高了气敏元件的选择性,使混合气体浓度测量的准确性显著提高
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页数:4
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共 2 条
[1]
神经模糊系统及其应用.[M].王士同编著;.北京航空航天大学出版社.1998,
[2]
采用数据融合处理技术提高传感器的可靠性
[J].
常炳国
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机构:
西安交通大学
常炳国
;
张声良
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西安交通大学
张声良
;
刘君华
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西安交通大学
刘君华
.
西安交通大学学报,
1998,
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神经模糊系统及其应用.[M].王士同编著;.北京航空航天大学出版社.1998,
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常炳国
;
张声良
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西安交通大学
张声良
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刘君华
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西安交通大学
刘君华
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