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基于神经网络的矿用红外瓦斯传感器检测模型的研究

来源期刊:工矿自动化2009年第8期

论文作者:王瑛 王汝琳 张丽 贺玉凯

关键词:煤矿; 红外瓦斯传感器; 非线性; RBF神经网络; coal mine; infrared gas sensor; nonlinear; RBF neural network;

摘    要:文章简要介绍了瓦斯红外检测原理,指出了传统吸收型模型的不足,基于RBF神经网络的非线性逼近能力建立了一种红外瓦斯传感器检测模型,给出了RBF神经网络的组织,并对RBF神经网络进行了训练,得到了红外瓦斯传感器检测模型的RBF神经网络结构.实验结果表明,该模型误差小、精度高,可满足煤矿井下应用的需要.

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基于神经网络的矿用红外瓦斯传感器检测模型的研究

王瑛1,王汝琳1,张丽1,贺玉凯1

(1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083)

摘要:文章简要介绍了瓦斯红外检测原理,指出了传统吸收型模型的不足,基于RBF神经网络的非线性逼近能力建立了一种红外瓦斯传感器检测模型,给出了RBF神经网络的组织,并对RBF神经网络进行了训练,得到了红外瓦斯传感器检测模型的RBF神经网络结构.实验结果表明,该模型误差小、精度高,可满足煤矿井下应用的需要.

关键词:煤矿; 红外瓦斯传感器; 非线性; RBF神经网络; coal mine; infrared gas sensor; nonlinear; RBF neural network;

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