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在线型液体近红外光谱分析平台的开发

作　者: 蔡斌
导　师: 陈斌
学　校: 江苏大学
专　业: 食品科学与工程
关键词: 在线近红外光谱仪器监控数据处理模型建立
分类号: O657.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

在线近红外分析技术是近红外技术发展的前沿技术,本文根据在线近红外仪器的特点,设计开发了一个在线型液体近红外光谱分析系统。该系统分为硬件和软件两部分。硬件的各个部件在参考了大量文献的基础上进行了选型,主要包括温度传感器、压力传感器、流量计等。软件部分包括光谱检测软件、监控软件、数据处理软件。将该系统连接到近红外光谱仪器上,能实时监控光谱仪的温度、压力和流量等工作参数,实现数据处理、模型调入预测,光谱图绘制等功能。通过将60个牛奶样品,在动态和静态条件下,进行数据预处理及其建模,预测蛋白质和脂肪的含量,得出结果:在蛋白质预测模型中,动态条件下相关系数、预测均方差分别为0.906 7、0.308 7,静态条件下相关系数、预测均方差分别为0.9296、0.290 0、;在脂肪预测模型中,动态条件下相关系数、预测均方差分别为0.9299、0.399 6,静态条件下相关系数、预测均方差分别为0.962 6、0.331 6。研究结果表明:本文开发的在线型液体近红外光谱分析平台能实时有效检测和监控近红外光谱仪的工作状态,对牛奶蛋白质和脂肪的预测符合实际的静态条件预测结果好于动态,但动态条件的预测仍然可以在实际中运用。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
第一章绪论  10-20
  1.1 近进红外光谱分析技术简介  10-15
    1.1.1 近红外光谱的基本原理  10-12
    1.1.2 近红外光谱分析的特征  12-14
    1.1.3 近红外定量分析的一般步骤  14-15
  1.2 近红外光谱仪器的发展概况  15-17
  1.3 在线近红外光谱分析技术及仪器的发展  17-19
    1.3.1 在线近红外光谱分析技术  17-18
    1.3.2 在线近红外光谱分析仪器的发展  18-19
  1.4 本课题主要研究内容和目标  19-20
    1.4.1 研究的目标  19
    1.4.2 研究的主要内容  19-20
第二章在线型液体近红外光谱分析平台的设计与选型  20-33
  2.1 在线型液体近红外光谱分析平台的构成  21
  2.2 硬件组成及选型  21-30
    2.2.1 光谱仪  22-23
    2.2.2 光谱测量装置  23-24
    2.2.3 样品输送系统  24
    2.2.4 温度传感器  24-26
    2.2.5 电磁流量计  26-27
    2.2.6 压力传感器  27
    2.2.7 蠕动泵  27-28
    2.2.8 A/O转换器  28-29
    2.2.9 A/O与计算机的连接说明  29-30
  2.3 软件组成及设计  30-33
    2.3.1 平台软件构成  30-31
    2.3.2 光谱采集软件  31
    2.3.3 监控软件  31-32
    2.3.4 数据处理软件  32-33
第三章监控软件设计编程  33-43
  3.1 UA303与PC机通讯  33-34
  3.2 在Delphi下实现通讯  34-38
    3.2.1 信号及各检测参数的采集程序  35-37
    3.2.2 采集程序的界面  37-38
  3.3 监控数据库  38-39
  3.4 Delphi中数据库的实现  39-42
    3.4.1 Delphi中数据库的简介  39-40
    3.4.2 ADO技术  40-41
    3.4.3 本监控系统中ADO的应用  41
    3.4.4 数据库的界面  41-42
  3.5 监控检测系统的界面  42-43
第四章监控参数的标定及误差分析  43-49
  4.1 A/D转换的电压检测及试验  43-44
  4.2 温度标定  44-46
    4.2.1 温度与电压的关系试验  44-45
    4.2.2 系统温度检测值与温度计显示值比较  45
    4.2.3 三通管内外温度比较  45
    4.2.4 温度控制器显示温度与实测温度的比较  45-46
    4.2.5 温度检测误差分析  46
  4.3 压力标定  46-47
  4.4 流量标定  47-49
    4.4.1 流量与电压的关系试验  47-48
    4.4.2 系统流量检测值与实际测量值比较  48
    4.4.3 流量检测误差分析  48-49
第五章平台的可靠性验证  49-57
  5.1 检测系统参数的选择  49
  5.2 数据预处理  49-51
    5.2.1 样品的光谱测量次数  49-50
    5.2.2 几种预处理方法的原理  50-51
  5.3 模型建立、预测  51-57
    5.3.1 偏最小二乘回归  51-53
    5.3.2 最佳建模波段的选择  53
    5.3.3 牛奶蛋白质和脂肪模型的建立及验证  53-57
第六章总结及展望  57-59
  6.1 通过研究取得的结论  57-58
  6.2 对末来研究的展望  58-59
参考文献  59-61
致谢  61-62
硕士期间发表的论文  62

在线型液体近红外光谱分析平台的开发

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