基于PROFIBUS-DP现场总线的海水营养盐自动分析系统

为建立赤潮监测机制，设计了一种集海水采样、试剂抽取、化学反应、吸光度测量、管路清洗的全自动海水营养盐分析系统。该工控系统基于PROFIBUS—DP现场总线进行网络通信，上位机采用嵌入式WINCE操作系统和MCGS嵌入式组态软件，下位机采用PLC控制，利用模糊控制的方式，大大提高了海水营养盐自动分析仪的测量精度和可靠性，满足海上分布系统现场监测的要求。     

海水营养盐自动分析系统的研究

为建立赤潮监测机制,设计一种集海水采样、试剂抽取、化学反应、吸光度测量、管路清洗的全自动海水营养盐分析系统。该工控系统基于PROFIBUS—DP现场总线进行网络通信,上位机采用嵌入式WinCE操作系统和MCGS嵌入式组态软件,下位机采用PLC控制,利用模糊控制的方式,大大提高海水营养盐自动分析仪的测量精度和可靠性,满足海上分布系统现场监测的要求。     

海水营养盐现场自动分析仪在混浊水中的实验研究

给出了海水营养盐现场分析仪在不同浓度和不同粒径悬浮沙水中的实验方法,分析了悬浮沙浓度对仪器的影响。结果表明,用3μM孔径的滤膜过滤浓度为0．118％的混浊水,滤出水的光学透过率能达到87．3％;仪器关键部件的实验工作寿命达到1637次,远大于80次的设计寿命。     

海水光学硝酸盐传感器结构设计

根据海水硝酸盐紫外吸收光谱法测量原理,确定了海水光学硝酸盐传感器的组成与结构方式;根据海水环境应用要求,完成了传感器壳体选材与抗压计算;详细阐述了机械制作工艺测量光路同轴度的保障方法,并对传感器关键部分的密封方式、加工与装配精度进行了说明,实现了传感器水深100m的应用要求.     

结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的亚硝酸盐预测模型

针对目前营养盐检测主要是通过化学方法实现,无法获得在线检测的问题,利用营养盐与其影响因子之间的关系,提出结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的预测模型.利用改进的自适应遗传算法,通过交叉、变异获取弹性BP神经网络的初始权值与阈值,加速预测过程.该模型通过营养盐影响因子数据,预测亚硝酸盐浓度.仿真结果表明:基于弹性BP神经网络的预测模型预测营养盐浓度是可行的,其预测得到的亚硝酸盐浓度值的相对误差主要集中于0~30%;结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的预测模型的预测效果好于基于弹性BP神经网络的预测模型.