小型浸入式紫外—可见分光光度法COD测量仪设计

论文摘要

本课题设计了一款小型浸入式COD测量仪,其测量原理采用紫外—可见分光光度法,以该方法为原理设计的仪器具有方便快速、对环境无二次污染和可在线测量等优点。选用闪烁氙灯作为测量光源、微型光纤光谱仪作为水样透射光谱的探测器件,在此基础上进行了光学系统光机结构、防水密封机械结构和测量控制电路的设计。最后,对作为COD检测仪器核心的建模预测算法进行了研究,将化学计量学中常用的偏最小二乘算法(PLS)、BP神经网络和径向基函数神经网络三种算法应用于COD建模预测,对这三种方法的预测结果进行比较以选择最佳方法。论文第一章介绍了课题的研究背景、研究现状和本课题的研究内容和目的；第二章介绍了紫外分光光度法测量COD的原理,并概述了常用的几种基于光谱分析的建模预测方法；第三章介绍了仪器光学系统的光机结构设计、整机机械结构和测量控制电路的设计。第四章运用具体的三种建模方法对实际水样进行了建模预测,并比较了三种方法各自的优缺点。最后,总结了本文的主要研究内容并对课题未来的发展进行了展望。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 概述
• 1.1 课题研究的背景与意义
• 1.2 课题研究现状
• 1.2.1 常用的COD测量方法
• 1.2.2 国内外COD在线监测仪器的研究现状
• 1.3 课题研究的内容和目标
• 2 紫外分光光度法原理和几种建模方法
• 2.1 紫外分光光度法测量COD原理
• 2.2 偏最小二乘算法
• 2.2.1 主成分分析和偏最小二乘法
• 2.2.2 隐变量数目确定方法
• 2.3 神经网络
• 2.4 径向基函数神经网络
• 3 仪器设计
• 3.1 仪器整体结构介绍
• 3.2 光学系统的光机设计
• 3.2.1 光学系统的设计指标
• 3.2.2 初始结构确定
• 3.2.3 光学系统优化设计
• 3.2.4 镜筒设计
• 3.3 仪器机械结构设计
• 3.3.1 仪器外壳分段设计
• 3.3.2 光束选择装置设计
• 3.3.3 防水密封结构设计
• 3.4 仪器电路系统设计
• 3.5 仪器软件设计
• 3.6 仪器整机测试
• 4 数据处理
• 4.1 所使用的数据样本
• 4.2 PLS法建模
• 4.3 神经网络LM算法建模
• 4.4 RBF径向基神经网络建模
• 4.5 三种方法的比较
• 5 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 作者简历