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| 應用領域 | 環保,化工,農林牧漁,地礦,道路/軌道/船舶 |
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5要素一體氣象傳感器針對氣象傳感器標校過程中測量精度低和生產成本高的問題,將人工智能技術與單片機技術相結合,提出一種氣象傳感器智能標校方法。該方法將BP神經網絡、高斯函數和算法相融合,設計一種用于傳感器標校的增強型BP網絡模型。
5要素一體氣象傳感器使用軟件處理方式來對氣象傳感器靜態特性和動態特性進行擬合、補償和修正的基本原理和一般方法，并介紹了具體的應用實例。該方法能夠有效提高氣象儀器的信息處理能力，并在諸多氣象儀器設計中得到廣泛應用。
在氣象要素觀測及地面氣象探測設備維修保障過程中,經常需要采集處理各類氣象傳感器輸出信號,而自動氣象站傳感器種類多樣,同類傳感器型號不同輸出信號也有差異,本文針對常用自動氣象站傳感器設計了一種能夠支持多型號,具有數據采集、智能處理的自動氣象站傳感器采集系統,該系統以為核心處理器,信號測量的準確度指標達到較高水平。
針對開展城市小尺度精細化氣象觀測的應用需求,通過將無人機控制技術、氣象觀測技術與計算機及通信技術相結合,研制了一套多要素氣象觀測無人機系統,并開發了相應的數據采集傳輸模塊和地面監控展示軟件,實現了基于無人機平臺的氣溫、氣壓、相對濕度、風速、風向、顆粒物濃度等氣象要素的采集與實時傳輸;經過地面和空中飛行試驗數據對比驗證,該系統操控靈活、運行良好、穩定可靠,具有良好的應用前景,可廣泛應用于城市化氣象觀測、應急救災、環境監測等領域。