82、近红外漫反射光谱技术:原理、应用与实践

近红外漫反射光谱技术:原理、应用与实践

1. 引言

近红外光谱技术在众多常规分析应用中被广泛认为是不可或缺的工具。它能分析多种材料类型,样品通常只需简单准备,数秒内即可完成检测。该技术不仅能同时定量测定多种成分的浓度,还能进行定性评估,如材料识别或分类。

材料的物理和光学特性决定了将样品呈现给光谱仪并测量其近红外光谱的最佳方法。虽然透射模式测量通常较为直接,尤其适用于散射损失低且样品光程可优化的透明液体,但它的应用范围有限,因为某些液体和大多数非液体材料(如粉末、成型固体、薄膜/片材、糊状物/凝胶)难以或无法采用这种方式检测。

相比之下,近红外漫反射光谱技术通过测量从材料表面漫反射的辐射(自然或人工增强),可获取不透明或高散射材料的近红外光谱。尽管漫反射光谱技术比透射光谱技术更复杂,通常需要专门的光谱仪、采样设备和技术,但在透射模式失效的许多情况下,它仍然可行。商业近红外仪器和配件通常能满足特定的漫反射采样需求,这种技术也推动了近红外光谱技术的发展和广泛应用。

2. 近红外漫反射分析的基础

2.1 漫反射辐射的特性

漫反射率的测量涉及检测穿透材料并与材料中的颗粒发生多次散射的能量。这种相互作用使辐射在材料中传播一定距离,为材料分子吸收辐射提供了机会。与镜面反射不同,漫反射的入射角不一定等于反射角,漫反射辐射会从被照射表面的各个角度和方向射出。

在大多数情况下,多次散射分量的角分布遵循J.H. Lambert在1760年描述的Lambert余弦定律:
[
\frac{dI_r/df}{d\omega}=C\frac{S_0}{\pi}\cos\alpha\cos\theta

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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