[发明专利]一种水体COD便携式测量系统及方法在审

专利信息
申请号: 202010601766.0 申请日: 2020-06-29
公开(公告)号: CN111812041A 公开(公告)日: 2020-10-23
发明(设计)人: 郑培超;赵伟能;杨晨;罗元江;许冠捷;赵怀冬;刘冉宁 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G01N21/27 分类号: G01N21/27;G06F17/15
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 彭啟强
地址: 400065 重庆*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 水体 cod 便携式 测量 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种水体COD便携式测量方法,其特征在于:包括如下步骤:

步骤1:搭建基于光纤探头的硬件框架,光纤探头作为传感器,浸没在待测水样中,接收水样信息,采集的光信号通过微型光谱仪进行光电转换,输出结果通过显示模块进行显示;

步骤2:采集水样的光谱数据,利用光纤探头采集n组光谱数据,每组光谱数据进行多次采集;

步骤3:构建基于PSO-PLS算法的COD预测模型;

步骤4:显示输出COD的值。

2.根据权利要求1所述的一种水体COD便携式测量方法,其特征在于:所述搭建基于光纤探头的硬件框架,光纤探头作为传感器,浸没在待测水样中,接收水样信息,采集的光信号通过微型光谱仪进行光电转换,输出结果通过显示模块进行显示步骤具体实现如下:

将光纤探头,电源模块,显示模块,微型光谱仪,光源模块以及控制系统作为硬件框架,其中电源模块为整个系统供电,光纤探头作为传感器;

将光纤探头浸没在待测水样中,接收水样信息,采集的光信号通过微型光谱仪进行光电转换,输出结果通过显示模块进行显示。

3.根据权利要求2所述的一种水体COD便携式测量方法,其特征在于:所述采集水样的光谱数据,利用光纤探头采集n组光谱数据,每组光谱数据进行多次采集步骤具体实现如下:

利用光纤探头采集n组光谱数据,每组光谱数据进行多次采集,采集光谱的参数设置为积分时间为100ms,平均次数为5,平滑度为3,将采集的光谱数据进行处理,删除其中光谱异常值,将剩余的光谱数据作为粒子群算法建模的数据集,数据集每一行为一个COD浓度,每一列为一个波长点,矩阵中的数值为吸光度。

4.根据权利要求3所述的一种水体COD便携式测量方法,其特征在于:所述构建基于PSO-PLS算法的COD预测模型步骤具体实现如下:

以上述数据矩阵为输入,设定粒子群算法的目标函数为F(x)=min(RMSE),RMSE为预测值和实际值的样本标准偏差,令每一个波长点为一个粒子,筛选建立PLS模型的波长点,Xi=(xi1,xi2,…,xin)为粒子i的当前位置,Vi=(vi1,vi2,…,vin)为粒子i的当前飞行速度,Pbesti=(Pbesti1,Pbesti2,…,Pbestin)为粒子i所经历的最优位置,称为个体最优位置,F(X)为目标函数,粒子的最优值通过以下公式确定:

而种群中粒子的速度和位置更新公式为:

Vij(t+1)=wvij(t)+c1r1(Pbestij(t)-xij(t))+c2r2(Pbestj(t)-xij(t)) (2)

式中,i表示第i个粒子;j表示粒子的第j维;vij(t)表示粒子i在进化到第t代时的j维飞行速度分量;xij(t)表示粒子在进化到第t代时j维位置分量;Pbestij(t)表示粒子i在进化到第t代时的j维个体最优位置Pbesti分量;Gbestj(t)表示进化到t代时整个粒子群最优位置Gbest的j维分量;C1,C2为学习因子;r1,r2为[0,1]的随机数。

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