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中药巴布剂粘度的在线检测研究

作　者: 高俊
导　师: 孟昭鹏
学　校: 天津大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 巴布剂粘度在线检测 PLC BP神经网络
分类号: R283
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

膏药作为中药的四大剂型之一,有着悠久的历史,在治疗一些疾病有很好的效果。本文是以科技部项目“中药新型经皮给药系统关键技术与评价”为背景研制一套“基于传感器网络技术的贴膏剂智能成型设备”。从而形成具有自主知识产权的专利技术,对中药外用贴剂的生产工艺做出重大革新,有利于对我国传统中药贴剂生产技术的稳步推进和技术标准的建立。进一步提升中药经皮给药系统的科技含量和产品标准,促进中药经皮给药的标准化、工程化和现代化发展。本文研究的中药贴膏粘度检测主要在适合项目要求的前提下解决实时在线检测的问题。本文在成型设备中的中药贴膏粘度在线检测方面进行了研究,从中药膏体粘度的特性、传统测粘度的方法、中药成型设备要求等方面分析,设计一套适合中药粘度在线检测反馈控制的设备。在硬件上,电机、上位机、PLC、传感器等形成一套完整的检测控制方案。在软件上,实现了PLC实现数据采集、PLC与上位机的通讯、计算并控制粘度等流程。最后,用旋转电流法系统进行了数据采集,并对数据建立最小二乘模型和BP神经网络模型,设计了合理的拟合计算过程,并对模型的预测结果进行比较分析。通过比较,BP神经网络模型更符合中药贴膏的精度要求,也方便今后进一步提高精度。并用VC++、MATLAB和数据库实现了BP神经网络的预测算法程序。课题设计的系统可以准确的对中药生产过程中的粘度参数进行实时在线检测,及时反馈到PLC和计算机中进行处理和实时控制,确保膏药的质量,实现生产的自动化。其次,中药粘度的在线检测为粘度的在线检测提供了一种新的方法,可应用在其他的工业领域实时在线检测和控制,从而提高生产效率,保证产品的质量。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 课题研究的来源  7-8
  1.2 所属项目简介  8-11
  1.3 本课题研究的意义  11
  1.4 论文内容的组织结构  11-13
第二章中药巴布剂粘度在线检测方案设计  13-20
  2.1 中药流体特性分析  13
  2.2 影响中药粘度的关键因素分析及在设计中的处理  13-15
    2.2.1 温度的影响  13-14
    2.2.2 气泡的影响  14
    2.2.3 压力的影响  14
    2.2.4 曝氧的影响  14
    2.2.5 粘度与剪切速率的关系  14-15
  2.3 粘度测量方案比较分析  15-18
    2.3.1 毛细管法  15
    2.3.2 落球法  15
    2.3.3 振动法  15-16
    2.3.4 旋转法  16-17
    2.3.5 电阻法  17-18
  2.4 可行性方案  18-20
第三章数据采集及控制系统的硬件和软件设计  20-29
  3.1 硬件原理  20-21
  3.2 粘度在线检测系统的硬件选择  21-23
    3.2.1 可编程控制器PLC 的选型  21
    3.2.2 上位机设计选用  21
    3.2.3 电动机的选择  21-22
    3.2.4 A/D 转换器的选择  22
    3.2.5 电流传感器的选择  22-23
  3.3 数据采集系统的软件设计  23-27
  3.4 实验数据的采集  27-29
第四章中药巴布剂粘度在线检测的数据处理的相关理论介绍  29-38
  4.1 建模方法  29-30
  4.2 人工神经网络概述  30-32
    4.2.1 神经网络的基本结构及原理  30-32
    4.2.2 神经网络的基本特点  32
    4.2.3 神经网络的学习方法  32
  4.3 BP 神经网络  32-38
    4.3.1 BP 神经网络原理  33-35
    4.3.2 BP 网络的训练过程  35-36
    4.3.3 BP 算法的改进  36-38
第五章基于BP 神经网络的粘度测量模型的设计及其数据处理  38-51
  5.1 基于BP 神经网络的粘度测量模型的设计  38-40
    5.1.1 BP 神经网络结构的设计  38-39
    5.1.2 学习参数的设置  39-40
    5.1.3 数据的预处理  40
  5.2 最小二乘法拟合  40-42
  5.3 基于Matlab 神经网络工具箱的网络模型设计  42-49
    5.3.1 BP 网络的生成和初始化  43
    5.3.2 网络的训练  43
    5.3.3 网络仿真  43-44
    5.3.4 预测仿真实现  44-49
  5.4 神经网络粘度在线检测程序的实现  49-51
第六章总结和展望  51-52
参考文献  52-54
发表论文和参加科研情况说明  54-55
致谢  55

中药巴布剂粘度的在线检测研究

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