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基于数据融合的原油含水率在线测量方法研究 被引量:4

Study on Water Content of Crude Oil Measurement Based on Information Fusion Technology
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摘要 在电容式传感器作为含水率测量敏感元件的测量系统中,采用基于人工神经网络的多传感器数据融合方法对数据进行处理,建立多传感器信息融合模型,补偿由于温度变化对含水率测量结果的影响,提高测量结果的准确性。实验表明,数据融合后的输出值更能逼近实际的含水值。 Capacitive sensor is used as sensitive element in water content measuring system. Multi-sensor infor- mation fusion technique based on artificial neural network is adopted to deal with data. By setting up multi-sensor information fusion model, the influence due to temperature variation is compensated to improve the accuracy of the measurement result. Experimental results indicate that the output value after information fusion can be more ap- proach to the experimental data in real field.
出处 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2013年第5期743-745,748,共4页 Piezoelectrics & Acoustooptics
基金 河北省自然科学基金资助项目(F2010000436) 石家庄市科学研究基金资助项目(10113261A)
关键词 电容式传感器 多传感器数据融合 原油含水率 BP神经网络 MATLAB capacitive sensor multiple sensor information fusion water eontent BP neural network Matlab
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