基于最小二乘法与RBF神经网络的溶解氧检测系统设计

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为克服温度对溶解氧传感器的影响,对极谱型溶解氧检测系统的溶解氧电极激励源、高精度信号采样、软件标定和温度补偿等方面进行研究。通过对极谱型溶解氧传感器工作原理进行分析,设计了极谱型溶解氧传感器检测电路;根据溶解氧电极的温度特性,设计了基于NTC(负温度系数)热敏电阻的硬件温度补偿电路,并利用最小二乘法及RBF神经网络构建了软件温度补偿模型。利用饱和蒸馏水进行温度补偿实验,结果表明:经温度补偿后,该溶解氧检测系统的相对误差及采样波动均在1%以内,大大减小了传感器的非线性误差,测量精度和稳定性均可满足应用要求。
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