LSGM基NiO电极的NO2传感器:性能与稳定性研究

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本研究论文标题为《基于La0.9Sr0.1Ga0.8Mg0.2O3-δ固体电解质的电流型NO2传感器敏感特性的研究》(2012年),发表于《传感技术学报》第25卷第12期。该研究主要关注的是利用丝网印刷技术制作的NO2传感器,其核心组件是采用La0.9Sr0.1Ga0.8Mg0.2O3-δ(LSGM,即Sr、Mg双掺杂的LaGaO3)作为固体电解质和NiO作为敏感电极。这种设计的目标是开发一种新型的电流型NO2气体传感器,用于检测环境中的一氧化氮浓度。 论文首先通过X射线衍射仪和扫描电子显微镜对传感器的物理性质进行了深入分析,以确保其结构的稳定性和均匀性。作者探讨了传感器在不同温度(400℃至650℃)和NO2浓度下的I-V(电压-电流)特性,以研究其响应与NO2浓度之间的关系。实验结果显示,在特定温度范围内,传感器的响应电流变化幅值△I与NO2浓度之间存在良好的线性关系,这表明传感器具有良好的选择性和灵敏度。 此外,论文还着重讨论了传感器的时间响应特性,即在暴露于NO2后恢复到初始状态所需的时间。这对于评估传感器的实时性和稳定性至关重要。通过长期稳定性测试,研究人员验证了在该温度范围内,传感器能够保持稳定的性能,即使在长时间运行后,其响应性能仍然保持在可接受的范围内。 这篇论文提供了一种基于LSGM和NiO的电流型NO2传感器的设计和性能评估,展示了其在环境监测中的潜在应用价值。研究结果对于优化气体传感器的设计、提高其在实际环境中的可靠性以及理解NO2检测的机理具有重要的科学意义。

根据实验所测数据F:0.160; w:1.005; lgw:0.002; DA:2.000; AD:2.004; M:1.002; DB:0.017; DU:-0.778; Re:1.002; Im:-0.014; F:0.200; w:1.257; lgw:0.099; DA:2.000; AD:2.006; M:1.003; DB:0.026; DU:-1.224; Re:1.003; Im:-0.021; F:0.250; w:1.571; lgw:0.196; DA:2.000; AD:2.011; M:1.006; DB:0.048; DU:-2.610; Re:1.004; Im:-0.046; F:0.320; w:2.011; lgw:0.303; DA:2.000; AD:2.018; M:1.009; DB:0.078; DU:-2.045; Re:1.008; Im:-0.036; F:0.400; w:2.513; lgw:0.400; DA:2.000; AD:2.031; M:1.016; DB:0.134; DU:-2.880; Re:1.014; Im:-0.051; F:0.500; w:3.142; lgw:0.497; DA:2.000; AD:2.050; M:1.025; DB:0.214; DU:-6.120; Re:1.019; Im:-0.109; F:0.630; w:3.958; lgw:0.597; DA:2.000; AD:2.079; M:1.040; DB:0.336; DU:-8.838; Re:1.027; Im:-0.160; F:0.800; w:5.027; lgw:0.701; DA:2.000; AD:2.133; M:1.067; DB:0.559; DU:-8.208; Re:1.056; Im:-0.152; F:1.000; w:6.283; lgw:0.798; DA:2.000; AD:2.219; M:1.110; DB:0.903; DU:-14.040; Re:1.076; Im:-0.269; F:1.260; w:7.917; lgw:0.899; DA:2.000; AD:2.363; M:1.182; DB:1.449; DU:-15.869; Re:1.136; Im:-0.323; F:1.590; w:9.990; lgw:1.000; DA:2.000; AD:2.634; M:1.317; DB:2.392; DU:-24.638; Re:1.197; Im:-0.549; F:2.000; w:12.566; lgw:1.099; DA:2.000; AD:3.056; M:1.528; DB:3.682; DU:-43.200; Re:1.114; Im:-1.046; F:2.520; w:15.834; lgw:1.200; DA:2.000; AD:3.303; M:1.652; DB:4.358; DU:-78.466; Re:0.330; Im:-1.618; F:3.180; w:19.981; lgw:1.301; DA:2.000; AD:2.475; M:1.238; DB:1.851; DU:-116.222; Re:-0.547; Im:-1.110; F:4.000; w:25.133; lgw:1.400; DA:2.000; AD:1.437; M:0.719; DB:-2.871; DU:-140.400; Re:-0.554; Im:-0.458; F:5.000; w:31.416; lgw:1.497; DA:2.000; AD:0.834; M:0.417; DB:-7.597; DU:-156.600; Re:-0.383; Im:-0.166; F:6.340; w:39.835; lgw:1.600; DA:2.000; AD:0.473; M:0.237; DB:-12.523; DU:-161.259; Re:-0.224; Im:-0.076; F:8.000; w:50.265; lgw:1.701; DA:2.000; AD:0.253; M:0.127; DB:-17.958; DU:-166.320; Re:-0.123; Im:-0.030; F:10.000; w:62.832; lgw:1.798; DA:2.000; AD:0.226; M:0.113; DB:-18.938; DU:-165.600; Re:-0.109; Im:-0.028; ,求出A(w),L(w)

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选择20个点(姿态随机)作为理论位姿,根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差),得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络,分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿,输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前,还需要对数据集做出进一步的划分,选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集,在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价,余下的100个点作为网络的样本集。此外,NN 工具箱中,对网络训练之前,也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你我编程的MATLAB代码能帮我按照这段话将代码改编吗380.75 190.112 26.48 60.4 68 381.65 191.265 27.46 64.3 54.6 356.56 186.36 28.53 64.2 54.3 325.36 146.35 29.48 53.8 54.1 354.61 184.55 31.48 42.3 65.8 376.62 188.65 31.23 38.65 48.29 375.65 186.35 22.48 39.14 36.95 372.64 186.52 30.48 45.65 38.63 376.21 178.61 34.53 38.55 39.42 352.63 156.56 25.48 32.5 32.2 269.46 153.54 36.47 75.1 88.3 386.53 186.53 27.38 76.8 90.2 383.65 165.56 32.36 73.5 83.6 352.13 266.54 23.41 39.59 36.12 356.36 256.45 29.42 31.3 37.73 315.36 248.65 31.53 35.356 32.26 265.34 213.26 42.48 30.2 38.4 236.547 153.64 43.54 26.75 26.6 363.35 251.69 34.42 21.4 20.4 341.25 154.24 45.48 33.2 28.5这是我的数据,直接用数据帮我给出完整MATLAB代码

2023-06-06 上传