通过集成在线近红外光谱仪、实时图像采集与处理系统和群体粒数衡算模型,开发了高剪切湿法造粒过程的决策支持系统(Decision support system,DSS)。利用近红外光谱仪和图像系统实时测量多个过程变量和产品质量指标,包括粉体混合均匀度...通过集成在线近红外光谱仪、实时图像采集与处理系统和群体粒数衡算模型,开发了高剪切湿法造粒过程的决策支持系统(Decision support system,DSS)。利用近红外光谱仪和图像系统实时测量多个过程变量和产品质量指标,包括粉体混合均匀度、颗粒粘合剂含量、粒径分布以及团聚、破裂行为等,能够快速确定过程操作空间。同时,由过程分析平台得到的信息经分析处理后输入工艺过程模型模块,用于估算和校准群体粒数衡算模型中的团聚和破裂速率常数,以此持续提高模型精度。另一方面,模型可以指导实验体系寻找最优操作空间。该决策支持系统成功应用到了以微晶纤维素和甘露醇为原料,3%聚乙烯吡咯烷酮水溶液为粘合剂的高剪切湿法造粒过程中,对两个粘合剂喷淋速率下的造粒过程进行监测。DSS认定粘合剂喷淋过程分为四个阶段:润湿期、成核期、快速生长期和慢速生长期。不同阶段之间的分界点与粘合剂喷淋速率有关。在较高喷淋速率下,颗粒进入成核期和快速生长期所需粘合剂较少,但是对颗粒最终粒径无明显影响。此外,通过近红外光谱测定混合均匀度,确定了粉体的混合终点。该DSS系统将基于过程分析技术的高效实验和过程模拟结合,可以快速确定操作空间以及颗粒的生长行为,实时提供大量数据用于持续提高模型精确度和稳健性,提高造粒过程的优化效率。展开更多
In shock wave's pressure testing,a dynamic compensation digital filter is designed based on particle swarm optimization (PSO) algorithm.Dynamic calibration experiment and simulation are conducted for the pressure s...In shock wave's pressure testing,a dynamic compensation digital filter is designed based on particle swarm optimization (PSO) algorithm.Dynamic calibration experiment and simulation are conducted for the pressure sensor.PSO algorithm is applied on Matlab platform to achieve optimization according to input and output data of the sensor as well as the reference model,and the global optimal values got by optimization become the parameters of the compensator.Finally,the dynamic compensation filter is established on LabVIEW platform.The experimental results show that the data after processing with the compensation filter truly reflects the input signal.展开更多
文摘通过集成在线近红外光谱仪、实时图像采集与处理系统和群体粒数衡算模型,开发了高剪切湿法造粒过程的决策支持系统(Decision support system,DSS)。利用近红外光谱仪和图像系统实时测量多个过程变量和产品质量指标,包括粉体混合均匀度、颗粒粘合剂含量、粒径分布以及团聚、破裂行为等,能够快速确定过程操作空间。同时,由过程分析平台得到的信息经分析处理后输入工艺过程模型模块,用于估算和校准群体粒数衡算模型中的团聚和破裂速率常数,以此持续提高模型精度。另一方面,模型可以指导实验体系寻找最优操作空间。该决策支持系统成功应用到了以微晶纤维素和甘露醇为原料,3%聚乙烯吡咯烷酮水溶液为粘合剂的高剪切湿法造粒过程中,对两个粘合剂喷淋速率下的造粒过程进行监测。DSS认定粘合剂喷淋过程分为四个阶段:润湿期、成核期、快速生长期和慢速生长期。不同阶段之间的分界点与粘合剂喷淋速率有关。在较高喷淋速率下,颗粒进入成核期和快速生长期所需粘合剂较少,但是对颗粒最终粒径无明显影响。此外,通过近红外光谱测定混合均匀度,确定了粉体的混合终点。该DSS系统将基于过程分析技术的高效实验和过程模拟结合,可以快速确定操作空间以及颗粒的生长行为,实时提供大量数据用于持续提高模型精确度和稳健性,提高造粒过程的优化效率。
文摘In shock wave's pressure testing,a dynamic compensation digital filter is designed based on particle swarm optimization (PSO) algorithm.Dynamic calibration experiment and simulation are conducted for the pressure sensor.PSO algorithm is applied on Matlab platform to achieve optimization according to input and output data of the sensor as well as the reference model,and the global optimal values got by optimization become the parameters of the compensator.Finally,the dynamic compensation filter is established on LabVIEW platform.The experimental results show that the data after processing with the compensation filter truly reflects the input signal.