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梅州市五金厂量具校准有审厂证书务实可靠
2018-07-12 06:11

  ,下列因素是主要的:第一,由应变传感器加秤体构成的称重系统阻尼比 ζ小,动态品质不好;第二,物料下落对秤体有冲击力F( t) ,使测量值大于真实重量值;第三,闸门关闭时尚在半空中的物料ΔG(留空量) ,使测量值小于真实重量值。对第一个因素文献[4 ][5]认为动态测量值含有物料重量的信息,运用参数辨识方法,估算出线]对传感器做动态品质补偿,使测量值较好地反映重量值。

  提出了一种将小波变换、小波求导和多项式拟合结合起来用于背景校正的智能方法。首先利用以墨西哥帽小波为母函数的连续小波模式匹配方法准确确定峰位置,然后由哈尔小波为母小波的连续小波变换求导方法确定峰的起始位置,最后将光谱信号分为峰部分和非峰部分,非峰部分使用惩罚最小二乘进行拟合,从原始光谱扣掉拟合后的背景。该方法可以很好地校正拉曼光谱的背景而不用对数据进行任何预处理。同时,也有文献(Peng J T,et a.l Ana校正气制备 根据用户要求的充瓶允许误差、组分浓度、装同种混合气的气瓶个数,气体生产厂家可用各种不同的方法按规定组分生产混合气。在校正气生产中,气体的质量、体积和压力是三个重要的可变数。根据采用的方法不同,这些性质之一,或一种以上,就会在制备过程中起作用。 分压法 用测量压力的方法生产校正气的过程称为分压法。除VDI指南(VDI349o表12)外,还有150标准。在150 6146中,以“气体分析—标准混合气的制备—分压法,,为题公布了这一标准。 该法的物理基础是道尔顿定律。该定律中,混合气组分的分压Pi之和等于总压P: P二习PI i=1 该定律亦可用所含组分的分子分数X,来表述。在这种情况下,分压等于分子分数和总压的乘积: P.二X二P 假如一种按体积比含40%的组分A和60%的补充气体B的混合气用分压法二主产,其给出的总压力150巴的理论方程式为 @

  和ΔG带来的误差。本文探讨变参数补偿环节和称重模糊控制器的分析和设计,并给出理论分析和试验结果。2称重系统的数学建模应变称重传感器加秤体构成的称重部分可以等效为二阶系统。如图2所示:建立称重部分的数学模型(a)称重系统组成(b)称重控制曲线称重系统模型( M( t) +m) d2 xd2 t+cdxdt+kx=G( t) +F( t) ( 1)式中m——秤体质量M( t)——物料质量G( t)——物料重量c——等效阻尼系数k——等效刚度F( t)——物料下落的冲击力x——秤体相对参考零点的位移式( 1)是位移x与重量G( t)的关系模型。该法可能比分析取得的精度还要精确,至少在高浓组分下是如此。它是称量装入带压气瓶的组分气和补充气的传统方法。其制备精度见表组分浓度│最低制备精度 │ 5~飞oovpnl士1%(相对) ││0.01~2沐积%士O。5%‘相对)2~50体积%士0.1%(相对) 对组分要用高灵敏度精密天平逐个称量,同时,该天平必须是大量程的。遗憾的是,在气体工业中总是存在包装材料的重量问题,而该材料与包装内容在重量上又很不相称。名仕娱乐反水多为此,林德公司制造了一系列的称量气体的专用天平,这些天平具有极高的“分辨率”,符合载重数值的要求。如VDI指南3490表4(19了6年1月)说明和按世界各国已经认可的方法(都确认现在的校正气体生产厂家必须备有上述装备),逐个称量单组分的克分子质量。@

  和ΔG造成的误差很难用公式表达且存在耦合,传统的先建模型后控制的办法不能奏效。本文首先对称重系统做了理论分析和样机建模实验,物料下落使称重系统是时变线性系统,模型随时间变化,为此加了变参数的串联补偿环节,保证系统在称重过程中是最佳参数系统,得到好的动态特性。其次,运用模糊控制理论,模仿人在称重时的行为,设计了称重模糊控制器然而,那时气瓶充气允许误差仍是较高的。气体制造工业由于具有处理纯气的经验,因而能很快地满足对混合气的需要。这些纯气被用于空分装置的操作与控制。 最初,工业生产的混合气只是一些简单的混合气,如“P一10气”(氢/甲烷混合气)或充装计数管用的“Q气”(如人们所知的冷却气)。Martin和James〔,,于五十年代初研制与采用了气体色谱分析方法,并非是偶然的,它能使制备出来的混合气很快受到检验。@

  重,kg/m3;B为喂种器在50 Hz时转速,r/m in;H为需加种量,kg;J为种子修正系数(初始时置“1”,以后由计算确定)。根据式(2)即可计算出喂种器运行时间T种,得到相应的实际供种量,其值可实际称重得到,然后根据式(3)计算出J1。Jn=HZ(3)式中:Jn为“需量/实测量”第n次值,n=1,2,3;Z为实测种量,kg。将得到的校种修正系数J(即J1)代入式(2),进行第2次实测,再根据式(3)计算出J2,以此类推,进行第3次实测,得到J3。将J1、J2、J3代入式(4)。J=J1?J2?J3(4)式中:J1为“需量/实测量”第1次值;J2为“需量/实测量”第2次值;J3为“需量/实测量”第3次值。最终得到校种修正系数J,将最终的J代入式(5)中。叶斗喂种器在一定喂料频率F种时的小时生产率计算公式为:(F种/50)×(A×10-6)×N×(B×60)=M×J(5)变换后得到下式:F种=833 333×M×JN×A×B(6)式中:M为生产率,kg/h。

  ( 1)也是电压U ( t)与重量G( t)的关系模型。由( 1)式知,系统是一个时变线性系统。当系统质量不变时,式( 1)是典型的二阶线性系统。样机的秤体空载时做建模实验,负阶跃响应曲线]有公式:ζ=12 nπln( A1An)≈0 .0 2 8( 2 )ωn=2πfn≈2 0 0rad/ s图3空载时称重系统负阶跃响应3称重系统的动态补偿3.1称重系统的动态补偿原理首先,在小的时间段内认为物料质量M( t)不变,冲击力F( t)是重量的一部分:G =G+F ( 3)由式( 1)知称重部分是二阶线性系统。多元校正化学计量学方法最新研究进展@邵学广$南开大学化学学院!天津300071 @卞希慧$南开大学化学学院!天津300071 @蔡文生$南开大学化学学院!天津300071随着现代分析仪器的发展,检测信号已由传统的单一数值变化为完整的谱图,甚至是图像。传统的一元校正方法难以对这些数据进行分析,取而代之的是多元校正方法。这类方法直接利用测量信号通过降维、特征提取、数学变换以及多元回归技术建立分析信号与待测样品之间的定量模型,以实现定性、引 言随着计算机科学的发展,化学测量仪器操作实现自动化、数据的大量采集和传输已成为事实,同时许多古老而具有实用价值的数学分支中因计算困难而难以应用的许多问题也得以顺利解决,这就使得多元校正方法已发展成为最活跃、最有生气的化学计量学重要分支。@从式( 2 )知,

  5为喂种变频器频率值转换成模拟电压对应数据的1段程序。启动(SM0.1)或输入修改命令(m22.0)后,将喂种的频率值(VW 80)写入模拟扩展单元(MW 0)中,再转换成模拟电压对应的数据(AQW0),从而实现修改变频器工作频率之目的。4试验检测2008年10月,在江苏省洪泽湖农场,以小麦(烟农21号)为物料,以5B-5型种子包衣机为对象进行试验。试验分为无种子计量校正模块和有种子计量校正模块2种情况进行。@

  ,达到动态补偿的目的。H( z)的系数随M( k)是不断变化的。补偿后的电压值U ( k)可以认为反映了真实的重量值,仅差比例系数h,用h U ( k)代替M( k)不断地修正补偿环节的零点(或说调整系数)实现动态的补偿。图5动态补偿原理3.2实际称重系统动态补偿结果应用给出的动态补偿方法,对系统定量下料称重过程(图6)进行了补偿(图7)。林德公司用分压法生产的特种气休产品精度值如表1所列。表1_ 各种最低制备精度值是由组分浓度引起灼。仪表的精度对复现性的影响,正如所料,在低浓条件下,产品精度出现的误差相对地要大,而高浓组分混合气的相对误差可降到士2%。 休积法组分浓度最低制备精度10一1000vPm0。l~5% 5~50%生10%(相对)士5%〔相对)士2%(相对) 如以体积为生产方法的基础,则称为体积法。@由此看到,未加补偿的系统输出,振荡严重,

  .降低电能计量误差的方法[J].中国电力企业管理,2011,5:121-122. [3]丁.关于电能计量装置误差因素及控制措施的分析[J].中国新技术新产品,2011(16):140-141.言定量下料动态称重系统有着广泛的应用,在保证称重速度的前提下希望有较高的计量精度。一般采用图1( a)的装置和图1( b)大小闸门两级控制的称重方案解决,但实际获得的计量精度不令人满意。

  无法满足正常生产需求。为解决这一问题,作者对该厂计量现状进行了深入研究,确定了造成系统计量误差偏大的主要原因,并采取了针对性的调整措施。经过调整,系统整体计量精度显著提高。功图量液;;误差分析;;调整效果[1]檀朝东,罗小明等.油水井远程监控液量自动计量及分析系统[J].石油矿场机械,2007,36(1):49~52. [2]李强,闫学峰等.抽油机井示功图法液量计量分析系统误差浅析[J].中国石油和化工,2011,7:59~61.随着现代分析仪器的发展,检测信号已由传统的单一数值变化为完整的谱图,甚至是图像。传统的一元校正方法难以对这些数据进行分析,取而代之的是多元校正方法。这类方法直接利用测量信号通过降维、特征提取、数学变换以及多元回归技术建立分析信号与待测样品之间的定量模型,以实现定性、定量分析。因此针对多元校正分析中的问题,开展了一系列化学计量学方法研究。1背景扣除分析仪器获得的光谱、色谱等信号除了组分的特征峰外,往往还存在连续的、缓慢变化的背景,并且不同样品的背景不同。在这种方法中,首先利用蒙特卡罗交叉验证建立一定数量的模型,然后对这些模型的回归系数进行主成分分析。包含奇异样本的模型和不包含奇异样本的模型会在主成分空间里聚成不同的类别。对样本在这些类别中的出现频次进行统计,频率为0或很高的样本则为奇异样本。该方法在烟草样品的红外光谱分析和生物样品的拉曼光谱分析中得到了应用,可方便、直观、有效地对奇异样本进行检测。4多元校正新方法多元校正模型的建立是进行定量分析的基础。除了MLR、PCR和PLS等线性建模方法和支持向量回归(SVR)和人工神经网络(ANN)等非线性建模方法,一些新的建模方法如循环子空间回归(CSR)、高斯过程回归(GPR)和贝叶斯线性回归(BLR)等也陆续被提出。@

  最近,有文献(Li H D,et a.l Chemo-metrics Intell Lab Syst,2010,104,341~346)研究了PCR和PLS的关联,从最优化理论的角度提出了一个更广泛意义的多元校正方法,即弹性成分回归(ECR)。该方法从理论上对PCR和PLS给予了很好的解释,并通过模拟数据及谷物的近红外光谱数据进行了方法的比较,结果表明ECR方法能得到比PCR和PLS更好的预测效果。传统的多元校正方法都是采用单一模型,在分析复杂化学信号时,当训练集样本数目过少或存在奇异样本时,模型的预测精度往往达不到满意的效果。相对于传统的单模型方法而提出了多模型建模。@

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