一種在線紫外光譜水質(zhì)分析儀
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3.1水循環(huán)系統(tǒng)的控制和水質(zhì)數(shù)據(jù)的獲得
軟件通過繼電器控制水泵和電磁閥形成一個(gè)水路循環(huán)系統(tǒng)。當(dāng)被測(cè)污水進(jìn)入樣本池后，系統(tǒng)打開光源，充分預(yù)熱后，獲得光譜數(shù)據(jù)。其他水質(zhì)參數(shù)則通過樣本池中的探頭，通過變送器送入。數(shù)據(jù)獲得過程如圖2所示。最后排放污水和清洗。
軟件獲得的光譜數(shù)據(jù)和其他水質(zhì)理化參數(shù)經(jīng)過預(yù)處理后送入模型進(jìn)行分析，最終將結(jié)果顯示在LCD屏上，同時(shí)把分析數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，用于歷史趨勢(shì)的顯示和水質(zhì)模型的更新。數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)過程如圖3所示。
智能分析軟件的核心技術(shù)是對(duì)紫外光譜和水質(zhì)參數(shù)之間關(guān)系建模。模型不是一成不變的，水樣性質(zhì)差別較大時(shí)就會(huì)出現(xiàn)基于原水樣的模型不能很好的預(yù)測(cè)新水樣的情況。軟件自帶重新建模的功能。通過輸入經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定的新水樣可修正水質(zhì)模型，以解決因水樣性質(zhì)差別大時(shí)模型不符的情況。
4智能分析模型簡(jiǎn)介
智能分析軟件采用的是混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該混合模型是由一個(gè)多項(xiàng)式模型和一個(gè)多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并聯(lián)疊加而成的。這樣的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以保證該混合模型對(duì)于函數(shù)擬合的普遍適應(yīng)性。對(duì)于多層前向網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)和權(quán)值的確定，所利用的訓(xùn)練算法[8]可以根據(jù)擬合精度的要求自動(dòng)確定，隨著擬合精度要求的提高，前向網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)將逐漸增加，直至達(dá)到擬合要求。即使當(dāng)擬合精度要求過高時(shí)，該算法也可以根據(jù)擬合精度的改善情況來確定是否繼續(xù)增加隱節(jié)點(diǎn)，這樣的設(shè)計(jì)可以確保生成具有最少隱節(jié)點(diǎn)數(shù)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以保證生成范化能力最好的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與此同時(shí)，由于該訓(xùn)練算法是基于最小二乘算法的，適用于實(shí)時(shí)在線的測(cè)量。
該混合模型所采用的訓(xùn)練算法簡(jiǎn)述如下：
1)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行粗大誤差剔除、數(shù)據(jù)濾波、歸一化與相關(guān)性分析等處理，并將樣本數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；
2)利用最小二乘法得到對(duì)象線性回歸模型；
3)生成樣本誤差集；
4)將訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的誤差集合分別作為多層前向網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；
5)利用基于最小二乘法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，生成最簡(jiǎn)化的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
6)將前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式模型結(jié)合，構(gòu)成混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
5實(shí)際運(yùn)行分析
該在線水質(zhì)參數(shù)分析儀可用于多種參數(shù)測(cè)量，如COD、BOD、TOC等，在此僅以COD值(化學(xué)需氧量)的測(cè)試為例說明其測(cè)試精確性及有效性。
文中所采用的樣本數(shù)據(jù)來自54次采樣的城市污水，利用UV光譜儀得到相應(yīng)的吸光度數(shù)據(jù)，如圖4所示；并利用標(biāo)準(zhǔn)的COD測(cè)試方法(重鉻酸鉀法)[9]獲得每個(gè)水樣的實(shí)際COD值。
評(píng)論