辽宁省高校创新团队支持计划(2009T047)
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 相关作者：刘鉴彭继慎丁永峰范永锋宋绍楼更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学煤炭科学研究总院更多>>
- 发文基金：辽宁省高校创新团队支持计划辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程理学机械工程更多>>
- 新型酶-微生物混合型传感器的研究被引量：1
- 2010年
- 为了检测瓦斯中甲烷气体的浓度。在甲烷生物传感器基础上,利用甲烷单加氧酶在氧气中的催化特性,制备成固定化酶膜与甲烷氧化的微生物固定化层一起装在氧电极上,使传感器中催化剂的性能更好。分析了这种酶—微生物混合型传感器的工作原理、组成结构及微生物的固定方法。并通过实验证明这种传感器响应迅速,稳定性、重复性和精度较之传统的生物传感器有所提高。
- 柯宇刘晓雪孙乐王枫
- 关键词：甲烷单加氧酶氧电极
- 基于谐波检测的新型光纤甲烷传感系统被引量：1
- 2011年
- 基于谐波检测技术,设计了一种高性能的光纤甲烷传感系统。采用大功率的DFBLD光源补偿弱吸收的缺点,选用自聚焦气室消除光源干涉噪声,提高光路耦合效率,实现远距传输;设计模拟与数字相结合的锁相放大电路,相敏检波用高度集成的芯片AD360实现,采用最佳调制频率。通过实验证明,本系统实现了对甲烷气体稳定快速高精度的实时遥测。
- 宋鹏李奉泽刘鉴
- 关键词：微弱信号检测锁相放大
- 基于蚁群灰色组合算法的瓦斯爆炸检测仪研究被引量：1
- 2011年
- 瓦斯气体检测仪传感器在实际生产中由于自身构造和环境因素的影响会产生输入、输出非线性问题,针对这一问题,通过蚁群灰色组合模型算法对传统BP网络进行优化。该方法在传统BP算法的基础上,建立了蚁群灰色神经组合算法来调整BP网络权值的新模型。将新模型与传统BP模型进行仿真实验比较,实验结果表明:蚁群灰色神经网络算法可以有效的克服BP算法所存在的缺陷,能够提高瓦斯检测系统的精度及收敛速度。
- 王宏伟王伟伟刘鉴彭继慎
- 关键词：BP神经网络
- 混沌蚁群算法在瓦斯爆炸性检测仪中的应用
- 2010年
- 针对瓦斯爆炸性检测仪传感器在实际生产中因构造和环境因素所产生的输入、输出非线性问题,将混沌蚁群算法和BP神经网络算法应用到瓦斯爆炸性检测仪中,提高瓦斯传感器精度。通过混沌蚁群算法对BP神经网络进行优化,改善BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。实验结果表明:基于混沌蚁群优化算法的BP神经网络能够提高瓦斯检测系统的精度。
- 彭继慎李杨王国辉陈正一
- 关键词：混沌蚁群算法BP神经网络
- 煤矿瓦斯气体的光声光谱检测研究被引量：3
- 2013年
- 煤矿瓦斯(CH4)是一种可用于诊断煤矿安全生产的特征气体。光声光谱技术是一种新型的气体检测技术,具有选择性好、灵敏度高、动态监测范围大、不消耗被测气体等优点,能很好地应用到CH4气体的在线监测。基于光声光谱技术的基本原理,利用分布反馈半导体激光器构建一种用以检测CH4的光声光谱装置,利用该装置研究了气体光声信号与CH4浓度、温度、斩波频率、激光功率、背景气体、以及压强之间的关系,并测得甲烷在2ν3带的R(3)支的光声光谱。
- 宋绍楼范永锋丁永峰
- 关键词：光声光谱甲烷气体检测
