一种同时测定12种香型白酒中35种骨架风味物质的方法

为解决一种快速定量12大香型白酒中35种骨架风味物质的需求,该研究采用气相色谱(GC)法建立了一种同时测定白酒中35种骨架风味物质的方法,考察色谱条件(色谱柱、载气流速、进样口温度及检测器温度)对化合物分离度的影响,并进行方法学考察。在此基础上,采用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)对不同产地、香型白酒中差异挥发性风味物质进行分析。结果表明,最佳色谱条件为HP-INNOWAX色谱柱,载气流速1.5 mL/min、进样口温度250℃、检测器温度250℃。该方法检出限(LOD)为0.31~1.89 mg/L、定量限(LOQ)为1.02~6.30 mg/L,35种骨架风味物质在质量浓度0~50 mg/L范围内线性关系良好,相关系数R2≥0.998,平均加标回收率为80.2%~109.2%,精密度试验、重复性试验、稳定性试验结果的相对标准偏差(RSD)分别为0.3%~2.6%、0.4%~4.8%、0.3%~5.1%。OPLS-DA结果表明,不同产地、香型白酒主要差异性风味物质为己酸乙酯、正丙醇等。

偏最小二乘法用于HPLC色谱条件优化选择的研究

目的:定量地寻找影响HPLC色谱参数的因素。方法:以泽泻HPLC指纹图谱的实验研究为模型,采用偏最小二乘法,结合均匀设计试验,研究确定最佳色谱条件的方法。结果:通过实验结合偏最小二乘法,得到了色谱参数与影响因素间的定量关系式,最终确定了泽泻的HPLC最佳色谱条件。结论:偏最小二乘法适于HPLC色谱等复杂系统的系统研究,可用于HPLC色谱条件的优化选择,实验次数少,时间短,结果准确度高,是一种科学、经济、快速的方法。

单部件加速退化系统的视情维修策略优化

针对单部件加速退化系统,研究了基于灰色模型、偏最小二乘回归和改进灰狼算法的最优视情维修策略,通过优化检测间隔和临近失效阈值最小化系统的平均维修费用率。维修策略优化中,考虑到维修数据的稀疏特性,利用适合小样本建模的灰色模型理论建立系统的加速退化模型;考虑了维修次数、系统退化状态与系统维修用时之间的多重相关性,利用偏最小二乘法建立了维修用时的多变量回归模型。在此基础上,给出基于系统平均维修费用率的目标函数,利用改进灰狼算法求解最优决策变量。通过算例说明了该最优视情维修策略的可行性。

基于OBE-PLS软测量的过程自适应建模

针对工业过程中因时变和工况迁移等复杂因素的影响,使得利用固定样本集训练得到的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象,从而导致该模型预测性能下降的问题,提出了一种融合最优定界椭球(OBE)和偏最小二乘算法(PLS)的动态软测量建模方法。该方法以离线数据集建立PLS软测量模型,当有新的查询样本到达时,可通过主成分分析(PCA)建立统计量寻找与其相似的历史样本,并利用该历史样本通过OBE算法来动态更新PLS模型,从而使模型达到很好地跟踪效果,有效地解决了工业过程中时变和工况迁移的问题。最后在数值例子和球磨机的实例中验证了该方法的有效性。

不等式约束PEIV模型的最优性条件及SQP算法

基于约束非线性规划理论的最优性条件,推导了不等式约束PEIV(partial errors-in-variables)模型在加权最小二乘准则下取得最优解的一阶必要条件和二阶充分条件,以此作为算法设计的依据和检核解最优性的标准。根据序列二次规划算法,将非线性目标函数和约束方程在近似值处用泰勒级数展开,转换为二次规划子问题,采用积极约束算法同时估计模型参数和系数阵元素。数值模拟算例和线性回归的结果表明,新算法可行有效,具有良好的计算效率。