飞机座舱气压变化范围较大,对气体传感器产生较大影响,导致空气质量检测结果不准确,提出采用RBF神经网络进行气压补偿.首先设计试验系统;然后对HCHO、CO、C02和NO2共4种典型的座舱空气质量检测气体传感器进行正负压试验,采集试验数据并绘制各气体的特征变化曲线;最后建立了以12个气压点和测量值为输入、期望值为输出的3层RBF神经网络模型,并对试验数据进行了误差修正补偿.结果 表明:采用该RBF神经网络补偿算法,HCHO、CO、CO2、N02气体传感器的最大相对误差分别由32.85％、28.42％、52.87％、87.18％降低到2.001％、3.668％、2.392％、12.68％,达到较好的补偿效果.
计量学 空气质量检测 气压补偿 飞机座舱 气体传感器 RBF神经网络