简介:摘要:本文针对传感器与检测技术实验教学中存在的问题,通过分析问题,提出改善教学方法,以项目任务式、启发式教学为主导,并对考核方式进行变革,旨在激发学生的学习兴趣,使学生能够独立地完 成项目的设计,提高学生自主分析问题与小组解决问题的能力,真正做到学以致用,以实现应用型创新人才的培养目标。
简介:鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷,提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络,应用粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化砸BF神经网络结构参数,并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明:本方法的辨识速度快、诊断正确率高,为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径.