基于MPSO-SVM非线性氨氮传感器的数据补偿

针对氨氮传感器在信号采集中容易受待测溶液中pH值和温度影响的问题,采用改进的粒子群优化支持向量机方法(MPSO-SVM)对氨氮传感器进行非线性数据补偿校正,构建了氨氮检测系统。系统预处理分别采用递推平均滤波、IIR数字滤波和卡尔曼滤波3种滤波方式,再将滤波后的数值归一化建立基于支持向量机回归模型。研究结果表明,MPSO-SVM算法支持向量机回归模型回归效果好,线性相关度大,数据补偿后氨氮测量值与真实值误差小,系统测试具有良好的稳定性和补偿效果。

多因素补偿智能水质氨氮传感器设计

针对传统的氨氮传感器只能单一检测水体铵根离子或游离氨,无法满足直接对水中氨氮进行在线精确测量的需求,文中提出一种多因素补偿的氨氮传感器设计方法。该传感器具有铵离子、钾离子、温度和pH四个探头,能同时测量水体中的铵离子浓度、钾离子浓度、温度和酸碱度,排除钾离子对铵根离子电极的干扰,并通过酸碱度和温度得到氨的解离度。利用微处理器对采集到的信号进行分析处理,通过铵离子和钾离子的测量值实现对游离氨的自动测量,最终根据氨的解离度得出水体中氨氮的总量。对设计的传感器进行包括响应时间、重复性误差、温度补偿精度等方面的检验,该传感器检出下限在0.05 mg/L,响应时间和温度补偿精度分别为20 s和±0.06 mg/L,重复性误差和量程漂移分别为2.12%和2.57%。结果表明,基于铵离子选择电极检测水体中氨氮的方法能够准确测量水中氨氮含量。

便携式海水氨氮自动分析仪的研制

介绍了TL－2000型便携式海水氨氮自动分析仪的工作原理和组成。仪器采用软件标定方法,能在现场快速标定,提高了标定效率。测试结果与手工分析结果接近,但仍存在一定误差。分析了实验结果误差产生的原因,提出了下一步的改进方向。