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基于广义回归神经网络的COD在线检测方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
采用化学分析法检测污水中COD值的现有技术,检测过程复杂、测取速度慢,难以实现在线检测。根据紫外光谱对有机污染物的敏感特性,结合神经网络对非线性模型的良好辨识能力,研究出一种COD快速检测的方法。采用多波长在线扫描技术获取被测污水COD的光谱数据,通过特征提取简化样本数据,运用广义回归神经网络(GRNN)建立COD值预测模型。采用多种建模方法对具有不同COD值的水样光谱数据进行分析比较结果表明:GRNN比BP网络和多元线性回归方法建模具有更好的相关性、更强的泛化能力和更高的检测精度。 相似文献
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基于荧光显微拉曼光谱的细菌快速解耦检测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在细菌检测环境中往往存在多种活细菌、死菌以及非生物微颗粒,它们形态和大小相近且耦合寄居在一起,这使得普通的菌类检测方法在检测细菌的种类和含量时很难奏效。提出一种细菌快速解耦检测方法,该方法采用荧光微视技术与拉曼光谱分析技术相结合,利用荧光微视技术实现活菌与非生物微颗粒及死菌的解耦检测,并且实现活菌的定位;利用拉曼光谱技术对定位活菌进行数据采集并结合Ward聚类分析法构建各种活菌的解耦检测模型。实验证明所提出解耦方法的对活菌的解耦检测精度达到了94%以上,且检测时间仅为普通显微拉曼光谱法的1/9。适用于烧伤伤口细菌感染检测等要求检测精度高、速度快的场合。 相似文献
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基于时间序列和专家系统的PH值传感器故障诊断的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
结合PH值传感器在线故障诊断的研究,在分析传感器故障信号特征的基础上,提出了一种时间序列预报和专家系统相结合的故障诊断的新方法,采用时间序列的预报算法,对传感器的输出数据进行预处理,得到具有故障特征的有用信息,再通过专家系统的智能化推理,获得自控系统中传感器故障的最终决策,成功地解决了控制系统中故障信息互相关联带来的难题,同样为其他控制系统传感器的故障诊断提供了新的途径。 相似文献
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在传统的无刷直流电机控制系统基础上,研究了无刷电机网络控制系统,将传统的控制系统速度环、电流环分别放置在网络的两端,通过网络形成闭环。采用TMS320LF2407和ARM核的网络控制芯片S3C4510B设计了无刷直流电机网络控制系统。仿真实验表明,此控制系统的动、静态性能良好。 相似文献
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