造纸废水处理过程微小故障检测方法研究

微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过程中微小故障的过程监测。研究结果证实了多元累积和控制方法和多元指数加权移动平均方法的有效性。     

制浆材近红外光谱在线检测系统设计

针对制浆木材原料主要理化指标现场快速检测的需要,以微型近红外光纤光谱仪为基础,设计了一套制浆材在线检测系统。该系统由制浆材光谱采集平台、光谱仪测控软件和光谱数据分析及管理软件三个部分组成。其中测控软件独立编译,光谱仪的通信接口函数模块化封装,以提高对不同型号近红外光谱仪的通用性,便于在实际生产中推广应用。通过实验模拟制浆生产过程检测表明,系统运行稳定、快速,检测结果达到工业质量控制要求,为制浆材在线快速检测提供了一种可行的解决方案。     

近红外光谱结合连续投影算法检测综纤维素含量

为了简化模型并实现制浆材综纤维素含量近红外光谱法的快速准确检测,以连续投影算法（SPA）筛选出有效波长组合进行了建模实验研究和分析。选择5种制浆材原料共82个样品,测量其综纤维素含量及光谱数据,经蒙特卡罗交叉验证法剔除异常样品后,剩余样品按2∶1划分为校正集和预测集。校正集先以多元散射校正（MSC）方法预处理,再利用SPA选择波长结合偏最小二乘（PLS）回归建立了综纤维素含量的近红外分析模型,并与相关系数法、竞争性重加权自适应选择（CARS）算法所选波长的建模及预测效果进行了比较。结果表明,SPA算法选择出25个波长能充分表征全谱图中的综纤维素含量信息,预测精度最高,预测均方根误差（RMSEP）和预测决定系数（R2p）分别为0.8306和0.9801,满足工业应用精度需求。