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1.
张君  李信 《仪表技术》2000,(4):31-33
根据条码型水准尺线纹分划的特点,介绍一种集光,机,电于一体的检测线纹分划的方法,对测试系统的误差来源进行了分析,提出了减少测量误差的一系列措施。  相似文献   
2.
在分析影响火电厂氮氧化物浓度检测精度的多种原因基础上,提出建立RBF-BP神经网络模型进行改进的方法,并详细说明了样本数据、神经网络构成、训练函数、回归因子、动量因子等关键技术.以2015年实际火电厂检测数据为依据,对建立的RBF-BP神经网络进行了仿真实验,并与单一RBF仿真实验进行对比分析,实验表明平均相对误差为0.3%~1%,证明了该方法的有效性.  相似文献   
3.
由于电子式电能表越来越多的采用数字技术,并且数字电路随着技术的发成也变得越来越高速,功能越来越强大,因此元器件对于抗脉冲性质的干扰要求越来越高,所以脉冲性质的干扰就被作为最重要的电磁干扰加以考虑。通过此项试验,可以对不同种类的电子式电能表进行分类筛选,辨别不同电能表的抗干扰性,得到性能优异的电子表,并能对电子表的选择使用提出意见。  相似文献   
4.
严实 《电子测量技术》2017,40(11):221-225
船舶实际工况环境中的尾气浓度排放是排放因子设定的关键因素,是船舶污染监测以及排放清单计算等重要基础。由于受到燃油品质、水含量以及氧气饱和度、燃油实际燃烧情况、柴油机组以及净化设备实际工况等影响,其尾气排放波动较大。采用数据融合思想引入改进BP神经网络对检测结果进行校正,以弥补检测环境中存在多种不确定因素对检测精度的影响。用内河航道船舶实际工况氮氧化物排放数据进行计算机仿真实验及分析,说明了该方法的有效性。  相似文献   
5.
火电厂排放气体中的氮氧化物(NO_2、NO、N_2O等)浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰(如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等),很难采用单一方法进行改进的问题。首先设计硬件预处理装置用于气体组分的过滤和提纯,然后利用构建的径向基函数(RBF)网络对传感器测试值进行校正。RBF神经网络的自学习自训练能力省去了传统的对干扰因素进行补偿的研究建模,使得检测中数据处理工作效率更高。随机抽取国内某大型火电厂2015年实际数据进行仿真实验以及预测、分析,综合平均相对误差为0.841%,表明方法的有效性。  相似文献   
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