作者：赵正杰,赵勇毅,孔春霞,佘明熹,常建华,沈婉 单位：华北光电技术研究所 出版：《激光与红外》2020年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGHW2020010160 DOC编号：DOCJGHW2020010169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为实现电力系统中SF_6气体的有效监测与控制，本文基于非色散红外原理(NDIR)，设计了一种SF_6气体传感器。但是，在实际的测量中，环境的温度与气压差异性容易影响SF_6气体浓度检测装置的检测精度，因此需要采取适当的方法消除环境引起的测量误差。本文采用灰狼智能优化算法—误差反向传播(GWO-BP)神经网络对环境温度与气压变化引起的测量误差进行了补偿，并与其他补偿方法作了比较。分析得出：进行补偿后的浓度数据在0～2000 ppm范围内误差为&#177；15 ppm，满量程误差为0.75%FS，有效提升了传感器的测量精度与稳定性。相较于电路补偿法，该方法有更高的测量精度，并且降低了传感器的体积和成本。

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