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基于神经网络算法补偿的红外CO_2气体传感器系统研究

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基于神经网络算法补偿的红外CO_2气体传感器系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第7-16页
  1.1 研究背景及其意义第7-8页
  1.2 CO_2浓度的常用检测方法第8-9页
  1.3 红外吸收法的国内外研究现状第9-14页
  1.4 本论文的主要研究内容和章节安排第14-16页
第二章 红外CO_2气体传感器检测原理与光学气室红外吸收效率理论分析第16-22页
  2.1 红外光谱吸收理论第16页
  2.2 NDIR气体传感器浓度测量原理第16-19页
  2.3 光学气室红外吸收效率理论分析第19-21页
  2.4 本章小结第21-22页
第三章 红外CO_2气体传感器光学系统设计第22-36页
  3.1 光学系统设计方案第22页
  3.2 光源和探测器的选择第22-24页
  3.3 气室结构的优化设计第24-35页
    3.3.1 圆柱腔气室光路Zemax仿真分析第24-26页
    3.3.2 圆柱腔腔长与吸收效率FLUENT仿真分析第26-35页
    3.3.3 光学气室的加工第35页
  3.4 本章小结第35-36页
第四章 气体传感器测量系统硬件与软件设计第36-51页
  4.1 气体传感器硬件系统总体设计第36-37页
  4.2 各模块硬件设计第37-44页
  4.3 PCB布局布线第44-46页
  4.4 气体传感器软件系统总体设计第46页
  4.5 各模块软件设计第46-50页
  4.6 本章小结第50-51页
第五章 测量系统的标定和实验验证第51-64页
  5.1 样机组装第51页
  5.2 标定方法第51-52页
  5.3 腔长对比实验第52-58页
  5.4 温度实验研究第58-62页
    5.4.1 外界湿度的影响第59页
    5.4.2 温度影响实验第59-61页
    5.4.3 环境温度的影响来源分析第61-62页
  5.5 湿度实验第62-63页
  5.6 本章小结第63-64页
第六章 基于神经网络算法的温度补偿及系统性能分析第64-74页
  6.1 人工神经网络概述第64-66页
  6.2 小波神经网络概述第66-67页
  6.3 基于遗传算法改进的小波神经网络概述第67-68页
  6.4 基于遗传算法小波神经网络温度补偿结果分析第68-73页
  6.5 本章小结第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
  7.1 总结第74-75页
  7.2 展望第75-76页
参考文献第76-82页
致谢第82-83页
作者简介第83页

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