基于RBF神经网络的非色散红外SF_6气体传感器

摘要

利用波段为2-20μm的电调制红外宽谱光源和中心波长为3.95μm及10.55μm的双通道热释电探测器,采用单光源双波长光路结构设计了一种新型SF6气体传感器.运用径向基函数神经网络对传感器在检测过程中因环境温度变化所带来的测量误差进行补偿,结果表明：SF6气体传感器在环境温度10-35℃、气体浓度0-0.200%范围内的检测准确度小于±1.5%FS,相对标准偏差为1.56%,可以有效消除在测量气体浓度时环境温度变化引起的非线性影响.与传统经验公式法和温度控制法相比,该方法具有良好的测量准确度和稳定性,且无需增加硬件温度补偿模块,有利于传感器的小型化和低成本设计.