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云浮市仪器校验哪家好

时间:2021-02-22 22:44 来源:网络整理 转载:大连资讯网
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(CYG3002型压力开关)、料位传感器(CJA41-3008PK型电容接近开关)、堵料传感器(PRL-100型阻旋物位开关)及相应的执行机构实现对包衣全程作业自动控制。其中叶斗式喂种器为三相异步电机驱动,采用变频控制调速后对其输出进行适当的滑差补偿,使喂种量与变频器工作频率成正比,于是对喂种量的调节控制,就变为对相应变频器工作频率的控制。2供种计量校正计算方法在操作控制系统中设计了校种,椤F舳庖还δ,设备就工作在种子计量校正状态。从触摸屏进入校种画面(图3)后,首先按“校种初始化”,对“修正系数”J和“需量/实测量”置初值“1”,再从“需加种量”输入需要测量的数值,确定后PLC便按程序计算出初始的叶斗喂种器转速和喂种作业时间(即喂种量),然后从搅龙排出口接料后测出实际的喂种量,

影响动态称重的计量精度和快速性。加补偿后的曲线十分理想。在关闭大闸门后 ,是一很好的直线段 ,可预测关闭小闸门的时刻 tt=e/Cn ( 9)式中 e=实际值 -设定值Cn—— AB段斜率动态补偿的方法本质是变系数的数字滤波 ,从给出的测量值中得出真实的重量值。4 称重模糊控制器设计补偿后的输出曲线

在这种方法中,首先利用蒙特卡罗交叉验证建立一定数量的模型,然后对这些模型的回归系数进行主成分分析。包含奇异样本的模型和不包含奇异样本的模型会在主成分空间里聚成不同的类别。对样本在这些类别中的出现频次进行统计,频率为0或很高的样本则为奇异样本。该方法在烟草样品的红外光谱分析和生物样品的拉曼光谱分析中得到了应用,可方便、直观、有效地对奇异样本进行检测。4多元校正新方法多元校正模型的建立是进行定量分析的基础。除了MLR、PCR和PLS等线性建模方法和支持向量回归(SVR)和人工神经网络(ANN)等非线性建模方法,一些新的建模方法如循环子空间回归(CSR)、高斯过程回归(GPR)和贝叶斯线性回归(BLR)等也陆续被提出。@

( 3)知仍包含有物料的冲击力 F( t) ,留空量Δ G因素也没有考虑。因此必须在预测关闭时刻 t的基础上加上调节时间 Δt来消除这两个因素造成的误差。 F( t)、ΔG很难使用公式表达 ,传统的控制方法失效。本文运用模糊控制理论 ,设计了一个称重模糊控制器。它根据前面几次称重情况 ,模仿人的称重行为 ,计算出本次称重的调节时间 Δ t,决定关闭小闸门的时刻 t2 。图 6 未加动态补偿时称重系统的输出图 7 加入动态补偿环节后称重系统的输出t2 =t+Δ t ( 10 )4.1 

(β)](11)GMMK统计量(8)是不可行统计量,因为我们不知道矩方差(7),及矩条件和它的一阶导函数的方差(11)。为使GMMK统计量可行,需要获取它们的一致估计量以替代未知的矩方差。一个最简单的形式是Sgg(β)=1n∑i=1ngi(β)gi(β)T(12)和Sβg=1n∑i=1n(-ZTiXigTi+1n∑i=1nZTiXi)gi(β)T(13)其中gi(β)=gi(β)-1n∑i=1ngi(β)(14)Dn(β0)=-∑i=1nZTiXi-SβgS-1gggn(β)(15)2广义经验似然估计量Owen(1988)首次使用似然函数来度量经验分布和模型潜在的分布之间的离散距离,即经验似然方法。如果模型正确识别,Owen(2001)表明经验似然方法结合矩条件估计模型时拥有一致渐近正态的优良性质。Qin和Lawless(1994)在独立同分布条件下推导出经验似然估计量(EL),Kitamura(1997)将其推广到弱相依过程。对给定的样本规模n和观测数据zi(i=1,2,,n),样本的离散概率@

称重模糊控制器设计称重模糊控制器在普通模糊控制器的基础上采取以下改进措施 ,以满足称重系统的要求 [37] 1)引入模糊数的概念 ,避免量化损失。2 )使用带有自调整因子的模糊控制器。设模糊集合中误差 E,误差变化率 C,及输出控制量 U的论域选取均为 { - N, ,- 1,0 ,1, ,N} ,α称为调整因子 ,规则可表示为 :U =[α E+( 1-α) C]α=1N(αs-α0 ) E+α0( 11)式中  0≤α0 ≤αs 1 

然而,那时气瓶充气允许误差仍是较高的。气体制造工业由于具有处理纯气的经验,因而能很快地满足对混合气的需要。这些纯气被用于空分装置的操作与控制。 最初,工业生产的混合气只是一些简单的混合气,如“P一10气”(氢/甲烷混合气)或充装计数管用的“Q气”(如人们所知的冷却气)。Martin和James〔,,于五十年代初研制与采用了气体色谱分析方法,并非是偶然的,它能使制备出来的混合气很快受到检验。@

α∈ [α0 ,αs]这种自调整过程符合人的控制决策的思维特点 ,对控制规则具有优化功能。3)加入积分环节消除稳态误差 ,误差和∑ =en-1+en-2 + ,积分环节为 KI∑ 。其算法流程图如下 :1)输入误差 en-1,en-2 ( 12 )2 )计算误差变化与误差和 :C=en-1- en-2 , =en-1+en-2 ( 13)3)给定比例系数 KP、积分系数 KI 计算自调整因子 :α=KPen-1+α0 ( 14)4)计算误差调整量 :Δe=αen-1+( 1-α) C+KI ( 15)5)计算调整时间

改进的目标因子分析(MTFA)可以用于具有协同效应的肾上腺素、去甲肾上腺素体系中实验数据的处理,这时通过引入非零截距因子,采用模拟纯谱运算,可使方法的准确度大大提高。祁俊生等利用因子分析法成功地对105味中药中的42种微量元素含量进行了分析。[12]还有,Zhao等用窗口因子分析检测了水中亚甲基蓝的存在。[13]Paatero等利用因子分析技术测定了一个循环时间数列中的主要成分。[14]3 结 语由上面的综述可以看出,化学计量学的各种多变量校正法的应用范围已变得日益广泛,但它们又各有优劣。@

 :Δt=Δe/ Cn ( 16)此算法的优点是不考虑被控对象的数学模型 ,只关注前面几次称重误差和误差变化率的情况 ,物理意义明确。本质是规则优化了的非线性 PID模糊控制器 ,算法简单控制精度高。4 .2 实验结果在样机上对活性炭做称重计量 ,重量设定值为2 0 kg,记录每次称重的实际重量值 ,得到误差值 =实际重量值 -设定值。使用不同系数的实验数据如下表 1  (Kp=0 .0 6 ,KI=0 .0 6 )称重次数 1 2 3 4 5误差 (g) - 3.91 2 4 .0 5 - 5.1 91 8.0 6 - 1 1 .1称重次数 6 7 891 0误差 (g) 3.54 - 1 9.50 - 6.2 5 - 1 9.4 - 8.58称重次数 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5误差 (g) - 1 7.1 - 5.38- 1 1 .4 - 1 0 .6 - 1 4 .2称重次数 1 6 1 7 1 81 92 0误差 (g) - 7.62 - 1 2 .2 2 - 9.96 - 1 1 .5 - 1 3.6

2010年有文献(Zhang Z M,et al.JRamSpectrosc,2010,41,659~669)充分利用小波的优势,提出了一种将小波变换、小波求导和多项式拟合结合起来用于背景校正的智能方法。首先利用以墨西哥帽小波为母函数的连续小波模式匹配方法准确确定峰位置,然后由哈尔小波为母小波的连续小波变换求导方法确定峰的起始位置,最后将光谱信号分为峰部分和非峰部分,非峰部分使用惩罚最小二乘进行拟合,从原始光谱扣掉拟合后的背景。@

2  (Kp=0 .0 2 ,KI=0 .0 6 )称重次数 1 2 3 4 5误差 (g) 2 3.63 2 2 .86 1 7.491 2 .40 1 2 .1 0称重次数 6 7 891 0误差 (g) 1 7.91 3.95 1 6.53 5.0 6 1 7.48称重次数 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5误差 (g) 4 .1 4 1 2 .81 6.81 1 3.90 7.72称重次数 1 6 1 7 1 81 92 0误差 (g) 9.96 1 2 .796.491 5.1 2 1 2 .86 3  (Kp=0 .0 6 ,KI=0 .0 2 )称重次数 1 2 3 4 5 6 7 891 0 1 1 1 2 1 3误差 (g) 9.2 59- 1 3.2 - 3.35 - 2 0 .2 - 3.45 - 1 8.8- 3.2 1 - 2 5.1 - 4 .95 - 2 1 .3 - 6.8- 2 5.4 - 8.4称重次数 1 4 1 5 1 6 1 7 1 81 92 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5误差 (g) 2 4 .5 - 1 3.7- 1 6.7- 1 3.5 - 1 5.9- 1 1 .7- 1 3.3 - 1 5.8- 1 8.1 - 1 8.9- 1 6.2 - 1 7.9

如在药物分析中,借LS法用标准混合物进行校正,已经解决了二元药物制剂中利福平和异烟肼的同时光谱测定;用LS与核磁共振法可以检验氯霉素和链霉素(含降解产物)的含量;由递推加权LS得到的遗忘因子的递推公式,可以测定消尔疴口服液中ST与SM2的含量。在电分析化学中,卢小泉等用傅里叶最小二乘法(FLSM)对含噪声伏安数据进行了处理,并讨论了它的原理。[1]在光谱分析中,根据羟基伸缩振动吸收带的特性,用最小二乘—红外光谱法可以有效地消除羟基的缔合作用对测定结果的影响。Sabina等由光谱数据用加权LS估计了反应速率常数。@

实验结果表明 ,称重模糊控制器可很好地调节称重误差的大小 ,经过若干次的称重 ,计量精度小于1 FS。应当指出 ,Kp KI 取值要相互配合 ,并没有规范的原则 ,这也是模糊控制理论有待完善的地方。5 结  论本文在分析了误差因素的基础上 ,采取了加动态补偿环节和模糊控制器的方法。

在那之前,对混合气几乎没有什么要求,即使要制备混合气,也只是在低压下进行,并且用一般的化学法进行分析。在这方面作过工作的有Bunte,HemPel和Or“at‘2’。 不仅要求混合气应适应现代工艺要求,且所需组分也极其复杂。所有这些,使今天的整个计量工作对量测极少充填量和分析允许误差显得十分重要。除可靠性外,对多组分混合气而言,要求改进生产方法和提高现有标准。术语的定.义 今天,世界各地的用户使用着各种各样的术语,而这些术语表达的含义相同。如初级标准、金色标准、校正气、标准校正、试验气等词在讨论中同时并用了,几而且还用于技术文献中。@

Ω是联立方程组(1)的简约式方程的协方差。Stock等(2002)表明,当工具非有效时AR检验由于使用了过度识别约束会过度拒绝原假设,M检验计算程序复杂,难以实现。因此,本文集中关注K检验统计量,它的形式是K(β0)=(STΓ)2ΓTΓ(5)式(5)服从自由度等于结构参数个数k的卡方分布。K统计量是集中对数似然得分的二次型,而有限信息极大似然估计量恰好是令这个得分为零。因此,K统计量的最小值将在有限信息极大似然处取得且等于零。该性质保证了K统计量的置信集非空且在每个显著性水平上涵括有限信息极大似然估计。@

在保证系统快速性的基础上 ,给出了提高称重计量精度的解决方案。理论和实验表明 ,本方案显著地提高定量下料动态称重系统的计量精度动态称重系统计量误差的动态校正@李宝安$北京航空航天大学自动控制系!北京100083 @李行善$北京航空航天大学自动控制系!北京100083 @罗先和$北京航空航天大学自动控制系!北京100083动态称重系统;;动态补偿;;模糊控制器本文讨论了称重系统在动态称重过程中产生计量误差的多种原因 ,提出了一种能改善动态称重系统性能、提高其测量精度的新的方法。该动态校正方法建立在动态补偿原理的基础上并且应用了一个模糊控制器。文中详细讲述了所使用的模糊控制器动态校正算法 ,相应的称重系统样机 ,并给出实际动态称重的结果1 黄俊钦著 .静、动态数学模型的样本的存在会在一定程度上影响甚至改变整体数据的分布规律,从而影响校正模型的准确性。基于正常样本和奇异样本预测残差的不同,有文献(Cao D S,et a.l J Comput

很可能这些气瓶送来充装之前阀门开着,放在露天,或可能在某种试验系统中错误地用作中间储存容器,或作过其它用途。根据林德公司的经验,对每个校正气气瓶要经过检查,以防充装前可能有任何液体,然后放入加热罩中夹紧,一面加热,一面抽空,用最高纯度的干燥气吹洗。吹洗和抽空要轮流进行多次。在此过程中,如发现有不符合标准的气瓶,应拒绝使用。这道工序一定要保证,气瓶内表面上的微量水分一定要除掉,上次装气时所产生的吸附要解吸,其结果应是一个在内表面上没有“存贮物”,而又符合充装所需混合气的气瓶。@

,在新的世纪里必将取得更大的发展。化学计量学中几种常用多变量校正法的应用@李生英$兰州师范高等专科学校化学系!,甘肃 兰州 730070 @卢小泉$西北师范大学化学化工学院!甘肃 兰州 730070化学计量学;;多变量校正法;;应用作为化学量测的基础理论和方法学,化学计量学的应用非常广泛。尤其在分析检测多组分体系中具有快速、准确、简便的特点。根据近年来的相关文献,LS、PLS、KF及TFA等几种常用的多变量校正法在分析化学等领域具有极其广泛的应用。[1] 卢小泉, 莫金垣, 康敬万, 等 . 伏安法中离散数据的傅里叶最小二乘处理方法[J] . 分析化学 , 1998 , 26(3):263-266 . [2] SabinaB , HansFM ,@ BoelensHC , et al . Constrained least squares methods for estanating reaction rate constants from spectroscopic data[J] . J.Chemom , 2002 , 16(1):28-40 . [3] 王淑兰 , 陈淑桂 , 王多禧 , 等 . 溶剂浮选——偏最小二乘回归光度法测定地质样品中痕量贵金属元素[J] . 分析化学 , 1999 , 27(1):38-40 . [4] Kwang-Su Park . Rapid determination of FeO content in sin- ter ores using DRIFT spectra and multivariate calibrations [J] . chemom Intell . Lab . Syst、2000,51(2):163-173 . [5] 王玉枝,张银堂,周毅刚 . 同时测定铜、镍、锌的非线性偏最小二乘分光光度法[J] . 分析测试学报,2001,20(1):40-42 . [6] 褚小立, 袁洪福, 王艳斌, 等. 遗传算法用于偏最小二乘方法建模中的变量筛选[J]. 分析化学, 2001,29(4):437-442 . [7] HadjiiskiL, GeladiP, HopkeP. Chemom . Intel . Lab . syst. PLS-regression: a basic pool of chemomefrics[J] . 1999 , 49(1):91-103 .@

Chem,2010,31,592~602)提出了一种蒙特卡罗奇异样本识别的新方法。根据蒙特卡罗过程中得到的预测误差绘制每个样本的预测误差分布图则可以根据统计结果进行奇异样本的判断。根据奇异样本对模型的影响也可以建立奇异样本的识别方法(B ian X H,et

在那之前,对混合气几乎没有什么要求,即使要制备混合气,也只是在低压下进行,并且用一般的化学法进行分析。在这方面作过工作的有Bunte,HemPel和Or“at‘2’。 不仅要求混合气应适应现代工艺要求,且所需组分也极其复杂。所有这些,使今天的整个计量工作对量测极少充填量和分析允许误差显得十分重要。除可靠性外,对多组分混合气而言,要求改进生产方法和提高现有标准。术语的定.义 今天,世界各地的用户使用着各种各样的术语,而这些术语表达的含义相同。如初级标准、金色标准、校正气、标准校正、试验气等词在讨论中同时并用了,几而且还用于技术文献中。@

al.Analyst,2010,135,2 841~2 847)。在这种方法中,首先利用蒙特卡罗交叉验证建立一定数量的模型,然后对这些模型的回归系数进行主成分分析。包含奇异样本的模型和不包含奇异样本的模型会在主成分空间里聚成不同的类别。对样本在这些类别中的出现频次进行统计,频率为0或很高的样本则为奇异样本。该方法在烟草样品的红外光谱分析和生物样品的拉曼光谱分析中得到了应用,可方便、直观、有效地对奇异样本进行检测。4多元校正新方法多元校正模型的建立是进行定量分析的基础。除了MLRPCRPLS等线性建模方法和支持向量回归(SVR)和人工神经网络(ANN)等非线性建模方法,一些新的建模方法如循环子空间回归(CSR)、高斯过程回归(GPR)和贝叶斯线性回归(BLR)等也陆续被提出。最近,有文献(Li H D,et a.l Chemo-metrics Intell Lab Syst,2010,104,341~346)研究了PCRPLS的关联,从最优化理论的角度提出了一个更广泛意义的多元校正方法,即弹性成分回归(ECR)

5为喂种变频器频率值转换成模拟电压对应数据的1段程序。启动(SM0.1)或输入修改命令(m22.0)后,将喂种的频率值(VW 80)写入模拟扩展单元(MW 0)中,再转换成模拟电压对应的数据(AQW0),从而实现修改变频器工作频率之目的。4试验检测2008年10月,在江苏省洪泽湖农场,以小麦(烟农21号)为物料,以5B-5型种子包衣机为对象进行试验。试验分为无种子计量校正 ,楹陀兄肿蛹屏啃U ,2种情况进行。@

该方法从理论上对PCRPLS给予了很好的解释,并通过模拟数据及谷物的近红外光谱数据进行了方法的比较,结果表明ECR方法能得到比PCRPLS更好的预测效果。传统的多元校正方法都是采用单一模型,在分析复杂化学信号时,当训练集样本数目过少或存在奇异样本时,模型的预测精度往往达不到满意的效果。相对于传统的单模型方法而提出了多模型建模。最近,有文献(W ang K,et a.l Chemometrics Intell Lab Syst,2011,105,1~6)bag-ging与人工神经网络和高斯过程回归这两种非线性的多元校正模型相结合,建立了bagging非线性集成模型,该方法应用于两组近红外光谱数据,获得了很好的预测结果。也有文献(Shao X G,et al.Anal.Chim.Acta,2010,666,32~37)对已有的boosting PLS算法进行了改进,包括稳健步

奇异样本的存在会在一定程度上影响甚至改变整体数据的分布规律,从而影响校正模型的准确性。基于正常样本和奇异样本预测残差的不同,有文献(Cao D S,et a.l J Comput Chem,2010,31,592~602)提出了一种蒙特卡罗奇异样本识别的新方法。根据蒙特卡罗过程中得到的预测误差绘制每个样本的预测误差分布图则可以根据统计结果进行奇异样本的判断。根据奇异样本对模型的影响也可以建立奇异样本的识别方法(B ian X H,et al.Analyst,2010,135,2 841~2 847)。@

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