[发明专利]白芸豆品质检测装置及检测方法

权利要求书

1.一种白芸豆品质检测装置，其特征是，包括集气装置和测气装置；所述集气装置包括气体采集腔(1)、样品腔(2)、设于气体采集腔和样品腔上部之间的上连通管(3)和设于气体采集腔和样品腔下部之间的下连通管(4)；气体采集腔上设有进气管(5)，进气管上设有第一电磁阀(6)，上连通管上设有第二电磁阀(7)和第一气泵(8)；所述样品腔内设有样品圈(20)，样品圈上设有金属网，下连通管的出气口位于金属网(9)的下方；

所述测气装置包括采样探头(10)、清洗探头(11)、气室(12)、激励噪声电路(13)、模数转换器(21)、DSP芯片(14)和设于气室内的传感器阵列(15)；采样探头和清洗探头上均设有第二气泵(16)；传感器阵列与模数转换器电连接，激励噪声电路和模数转换器分别与DSP芯片电连接；

传感器阵列包括若干个气体传感器，各个气体传感器分别位于独立的气室内；第一电磁阀、第二电磁阀、第一气泵、第二气泵、激励噪声电路和DSP芯片上均设有用于与计算机(17)电连接的数据接口。

2.根据权利要求1所述的白芸豆品质检测装置，其特征是，所述金属网底部通过设于样品腔上的支撑杆(18)与样品腔相连接，支撑杆与金属网转动连接，金属网外周面中部设有用于带动样品托盘沿转轴旋转的若干个叶片(19)，支撑杆与水平面的夹角为锐角。

3.根据权利要求2所述的白芸豆品质检测装置，其特征是，所述支撑杆与水平面之间的夹角为50度至60度。

4.根据权利要求1或2或3所述的白芸豆品质检测装置，其特征是，传感器阵列由8个传感器构成；分别为用于检测硫化物的第一传感器，用于检测氢气的第二传感器，用于检测酒精、甲苯、二甲苯的第四传感器，用于检测碳氢组分气体的第五传感器，用于检测甲烷和丙烷的第六传感器，用于检测丁烷的第七传感器，用于检测氮氧化物的第八传感器，用于检测氨气的第三传感器。

5.一种根据权利要求1所述的白芸豆品质检测装置的检测方法，其特征是，包括如下步骤：

(5-1)计算机中设有非线性自标定动态分类模型，非线性自标定动态分类模型包括非线性状态空间模型、残差变量和分类标准模型；

非线性状态空间模型为其中σ为信噪比峰值，ε为中间传递参量，τ为初始相位，为输出变量，κ、η和Γ均为实参数；

残差变量为其中为空间模型的实际输出，为空间模型的理论输出，为预设值；

分类标准模型为：其中，L为平均数据长度，N为最大检测数据长度，Δ为动态分类参数；设定误差门限值p；

计算机中设有随机共振模型其中，a为常数，f₀是调制信号频率，D是噪声强度，为相位，x为质点运动位移，t为时间，μ是常数；

(5-2)计算机将第一和第二电磁阀打开，经过活性炭过滤的空气通过进气管通入气体采集腔中30至40分钟；

(5-3)将品质合格的白芸豆分成m个质量相同的白芸豆样本，设定样本序号为i，i＝1；依次对m个样本进行如下检测：

(5-3-1)将样本i放入样品腔内，计算机控制第一、第二电磁阀关闭，并开动第一气泵；第一气泵带动白芸豆产生的挥发性气体在上、下连通管、气体采集腔和样品腔内循环35至45分钟；

(5-3-2)计算机控制清洗探头上的第二气泵工作，清洗探头将洁净空气吸入各个气室中，对各个传感器进行清洗；

(5-3-3)计算机将第一电磁阀打开，采样探头通过进气管插入气体采集腔中，计算机控制采样探头上的第二气泵工作，采样探头将白芸豆产生的挥发性气体吸入各个气室内，挥发性气体与设于气室内的传感器接触，各个传感器分别产生模拟响应信号；模数转换器对模拟响应信号进行等间隔抽样，模拟响应信号转换为数字响应信号eNOSE(t)；

将每个传感器的若干个采样值W设为一组采样数据，每组采样数据中的采样值W符合正态分布：W～N(μ，σ²)，计算每组采样数据的平均值μ和标准差σ，计算|w-μ|；

当|w-μ|＞3σ，则将所述采样值W作为异常数据去除；

(5-3-4)由去除异常数据的eNOSE(t)构成数据矩阵，数据矩阵的列数与传感器阵列中传感器的数量相等，数据矩阵中的数据列分别为各个传感器检测的数字响应信号；对于每个数据列均进行如下处理：

选取数据列中的峰值minvalue和最大值maxvalue，利用公式y(t)＝(x(t)-MinValue)/(MaxValue-MinValue)对所述数据列进行归一化处理；其中，x(t)为所述数据列的原始数据，y(t)为归一化处理后得到的数据；

每个数据列进行归一化处理后形成归一化后的数据矩阵，计算归一化后的数据矩阵的y(t)的平均值，将y(t)的平均值定义为归一化信号Adjust(t)，将激励噪声电路产生的激励噪声信号和Adjust(t)输入随机共振系统模型中，使随机共振系统模型产生随机共振；

计算机利用公式计算激励噪声信号的信噪比SNR，其中ω是信号频率，Ω为角频率，S(ω)是信号频谱密度，S_N(Ω)是信号频率范围内的噪声强度；

(5-3-5)计算机画出随机共振系统模型的激励噪声信号的信噪比谱图，在信噪比谱图中选取信噪比峰值，并将信噪比峰值存储到计算机中；

(5-3-6)当i＜m，使i值增加1，重复步骤(5-3-1)至步骤(5-3-5)，得到m个信噪比峰值；计算机计算信噪比峰值的平均值，并将信噪比峰值的平均值定义为阈值Thr；

(5-4)重复步骤(5-2)至(5-3)对待检测的白芸豆样品W进行检测，得到白芸豆样品W的信噪比峰值σ；

(5-5)利用非线性自标定动态分类模型计算白芸豆样品W的动态分类参数Δ；

(5-6)当则计算机做出白芸豆样品W品质合格的判断；

当则计算机做出白芸豆样品W品质不合格的判断。