钢厂自动化仪表的抗干扰措施研究

钢厂的生产车间存在着严重的电磁干扰,对自动化仪表稳定有效的工作造成了比较大的影响,本文阐述相关的抗干扰措施,把电磁干扰降低到最小程度。

核偏最小二乘特征提取在混合气体FTIR光谱定量分析中的应用

为进一步提高FTIR光谱法实现特征吸收光谱严重重叠的甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七组分混合气体定量分析的精度和速度,提出一种核偏最小二乘(Kernel Partial Least Square,KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)的红外光谱定量分析新方法.首先采用KPLS方法对上述七组分混合气体的FTIR光谱进行特征提取,然后将特征提取得到的特征组分作为SVR的输入建立混合气体的定量分析模型.对标准混合气体进行定量分析的结果显示:KPLS-SVR模型的预测精度高于未进行特征提取SVR模型预测的精度,同时预测时间也减少了一半.研究表明,KPLS法可以很好地提取隐含在混合气体FTIR光谱数据与其组分浓度之间的非线性特征并有效地消除光谱数据噪声,大幅度降低数据维数,与SVR耦合可以提高红外光谱分析的精度和速度,是一种有效的红外光谱定量分析方法.

高压变频器在恒压供水中的应用

本文介绍了恒压供水的基本原理和SIMOVERT MV高压变频器在恒压供水中的应用。

基于Boosting-KPLS的近红外绝缘涂层厚度检测

探索了一种基于近红外光谱法实现的硅钢表面绝缘涂层厚度检测方法。该方法采用声光可调滤波器近红外光谱仪采集硅钢表面绝缘涂层的近红外光谱,为进一步提取近红外光谱数据的有效信息,采用离散粒子群优化(discretebinary particle swarm optimization,DBPSO)算法对近红外光谱数据进行最佳波长变量筛选,并用筛选得到的新的光谱数据建立涂层厚度的Boosting-核偏最小二乘(kernel partial least squares,KPLS)定量分析模型。对比实验结果显示,Boosting-KPLS算法可以提高定量分析模型的分析准确度和速度,是一种较KPLS更为稳健、分析准确度更高的近红外光谱分析方法。文中所建定量分析模型对30个检验样本分析的绝对误差最小值为-0.02μm,最大值为0.19μm,最大相对误差为14.23%,完全符合实际检验的需要。