本文選題：動態(tài)光散射　切入點：顆粒分布測量　出處：《光學(xué)精密工程》2016年11期

【摘要】：考慮傳統(tǒng)動態(tài)光散射顆粒粒度分布測量用的反演算法復(fù)雜、精度不夠、抗噪能力差,本文基于大數(shù)據(jù)思想,提出了一種動態(tài)光散射顆粒分布軟測量方法。該方法通過調(diào)節(jié)顆粒粒度分布形狀參數(shù)獲得大量自相關(guān)函數(shù)及其對應(yīng)顆粒分布的數(shù)據(jù);使用這些數(shù)據(jù)對子學(xué)習(xí)機進行訓(xùn)練。最后,針對訓(xùn)練數(shù)據(jù)維數(shù)較高的特點對傳統(tǒng)Bagging算法進行改進,并利用改進的Bagging集成算法集成子學(xué)習(xí)機以提高軟測量模型的精度及泛化能力。通過模擬單峰數(shù)據(jù)和對300nm標準粒徑進行軟測量開展了驗證實驗。結(jié)果表明,該方法能夠較好地測量出不同動態(tài)光散射顆粒分布的峰值及分布寬度,模擬單峰數(shù)據(jù)測量峰值精度可達1nm,300nm和503nm,標準粒徑測量精度分別可達3nm和4nm,優(yōu)于一般的反演算法。該軟測量方法為動態(tài)光散射顆粒分布測量開辟了新的途徑。
[Abstract]:Considering that the traditional inversion algorithm for particle size distribution measurement of dynamic light scattering is complex, the accuracy is not enough, and the anti-noise ability is poor, a soft sensing method for dynamic light scattering particle distribution is proposed based on big data's idea.In this method, a large number of autocorrelation functions and their corresponding particle distribution data are obtained by adjusting the shape parameters of particle size distribution, and these data are used to train the sub-learning machine.Finally, aiming at the high dimension of training data, the traditional Bagging algorithm is improved, and the improved Bagging integration algorithm is used to integrate the sublearning machine to improve the accuracy and generalization ability of the soft sensor model.The verification experiments were carried out by simulating single peak data and soft-sensing 300nm standard particle size.The results show that this method can measure the peak value and the distribution width of different dynamic light scattering particles.The peak accuracy of simulated single-peak data can reach 300nm and 503nm, and the precision of standard particle size measurement can reach 3nm and 4nmrespectively, which is superior to the general inversion algorithm.This soft sensing method opens up a new way for measuring the distribution of dynamic light scattering particles.
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;天津工業(yè)大學(xué)電工電能新技術(shù)天津重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61403277;No.71602143)
【分類號】：TP18;O436.2

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本文編號：1705546