Research on fault mode and diagnosis of methane sensor
摘要
为了改进监视系统的煤矿安全的可靠性，我们分析了一个甲烷传感器的特征，在一个煤矿的生产安全的监视系统的一个重要部件并且当传感器被使用时，学习了差错的主要类型和模式联机。我们基于人工的神经网络介绍了一个新方法检测甲烷传感器的差错。用一个单个甲烷传感器的产量信息，另外，我们为联机差错察觉建立了一个动态非线性的神经网络的一个传感器产量模型。最后，传感器的加热电线的差错被模仿，显示当甲烷传感器有一个差错时，神经网络的预言的产量清楚地从实际产量背离了，超过预设阀值并且证明一个差错发生在甲烷传感器中。结果证明模型有好集中和稳定性，并且相当能够为甲烷传感器的联机差错察觉满足要求。
引用本文（GB/T 7714）
Wang, Qijun, Cheng Cheng, 等. Research on fault mode and diagnosis of methane sensor[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2008.
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