广东ｘ－，＿ｌｋ大学硕士学位论文２．４水质检测原理分析光电检测是以光信息变换为基础［２８１，把待检测量变换为光信息量，它是以光通量的大小来反映待检测量的大小。光电探测器的输出与入射到它的光敏面上的光通量成正比，也就是说，产生的光电流与照射的光强度成正比，所以光电探测器的光电流大小可以反映待检测量的大小，即光电流Ｉ是待检测量Ｑ的函数【２９１：Ｉ＝ｆ（Ｑ），这里光电传感器把光束穿透溶液浓度后的光强信号转换为电流信号：Ｉ＝以（２．６）公式（２．６）中卢为常数，根据公式（２．２），在入射光强度Ｌ、系数吸收Ｋ、吸收介质厚度Ｌ、卢为定值条件下，’即可由电流Ｉ测出溶液浓度值Ｃ。’然而，实际测量时，电流信号很小（其值在ｎＡ级），需将其转换成电压信号，Ｕ＝ａＲ／，其中ａ是放大倍数常量，Ｒ是负载电阻常量，即电压信号：Ｕ＝邓Ｒ／，（２．７）则透射光强与待测电压的关系为：上：—Ｌｕｔ（２．８）仪侈Ｒ将公式（２．８）带入公式（２．２）化简，从而推导出溶液浓度与待测电压的关系为：１９瓦Ｕｏ＝嬲（２．９）Ｃ：—ｌｇＵｏ－—ｌｇＵｔ（２．１０）射由公式（２．１０）知，首先测出溶液浓度为零（纯净水或清水）时的电压值砜，然后检测样品的待测水溶液，根据实时测量的电压值Ｕ，计算出此时的浓度值Ｃ。２．５基于最ｉ１，，－－乘法线性回归模型的建立传统基于光度法水质检测技术主要是依靠比色法、标准对照法、绝对法、标准曲线法等，这些方法采用朗伯比尔定律公式来求得样品溶液的浓度，在实际测量时，１６受入射光非单色性、溶液因素（如悬浮物、胶态物质等）以及朗伯比尔定律的局限第二章水质监测相关技术理论及建模性，会导致吸收系数为非常数，由前面理论分析推导，结合光电检测技术，致使待测电压与样品浓度是非线性关系，造成测量结果产生一定的偏差。由于Ｉ及收系数Ｋ随溶液因素变化的复杂性，因此不能再用简单的方法获得有效的测量。而最小二乘法具有逼近和拟合非线性关系的能力，可以解决这些问题。采用这种方法的建模过程见图２—４所示ｎ…。图２－４建模过程Ｆｉｇ．２－４ＩｏｄｕｌｉｎｇＰｒＯｃＯＳＳ２．５．１水质浓度与待测电压关系分析从上述理论分析知，样品水质浓度与待测电压可以看作是线性关系，即它们之间的相互关系可以用线性关系来描述，但是根据朗伯比尔定律成立的前提，当测量中高浓度时，由于受折射率的影响，因此所有Ｘ与Ｙ的关系并没有确切到可以唯一地由一个Ｘ值确定一个Ｙ值的程度，其他因素，诸如温度、光的散射、折射、溶液物质间的相互作用和测试误差等都会影响Ｙ的测试结果，针对Ｘ与Ｙ的关系，可以作线性拟合，设Ｘ和Ｙ之间的函数关系由直线方程给出。夕＝口＋ｋ（２．１１）式中有两个待定参数，ａ与ｂ是待定常数，称为回归系数。对于等精度测量所得到的Ｎ组数据（Ｘｔ，儿）（ｆ＝１，２……，Ⅳ），ｔ值被认为是准确的，所有的误差只联系着Ｙ，。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。１７广东工业大学硕士学位论文２．５．２最ｄ＂－－乘法原理线性模型是描述变量之间线性相关关系的一类统计模型的总称，采用矩阵符号，可以把它写成如下简洁形式：Ｙ＝ｘ，６＋Ｐ，Ｅ（ｅ）＝Ｏ，ＣＯＶ（ｅ）＝仃２厶（２．１２）这里Ｙ＝（ｙ。，Ｙ２，…，此）‘是因变量Ｙ的ｎ次观测值，Ｘ为ｎｘｐ的设计矩阵，一般它的第１列对应于模型的常数项，因而所有元素皆为ｌ，其余各列分别是自变量的ｎ次试验中的取值；卢＝（卢。，ｐｌ，．一，卢川）’为未知的回归参数向量，也常常称回归系数；ｅ＝（ｑ，ｅ：，…，ｅｎ）、表示ｎ次的试验的随机误差，其均值为零，协方差阵为盯２厶。最＂ｂ－乘法原理认为，回归系数的真值应该使模型误差口＝Ｙ一邓达到最小，这就导致了用最小化Ｑ（ｆ１）＝ＩＩｅ１１２＝ＩｌＹ—ｘｐ１１２来求／３的估计，即最小二乘法【３ｌ】。２．５．３线性回归模型建立及求解一元线性回归扭＂穑３１通常采用最小二乘法的方法来解决。以Ｘｉ为自变量，以奠为因变量，它们之间的关系用式子：多，＝ａ木薯＋６来描述，ａ与ｂ是要求解的常数项，根据实际样本数据（Ｘｉ，Ｙｉ）来解方程。确定系数ａ，ｂ值的原则是要使得样本的回归曲线同实际观测值的拟合状态最优，使偏差最小。解回归方程：对于每一个Ｘｔ，都可以根据回归方程求得相应的允，或为Ｙ，的估计值，两者之间的偏差为ｅｉ＝（咒一允）。要使得拟合状态最好，就要使所有偏差ｅ，的总和最小。通常是使ｅ，的平方和Ｑ达到最小为标准。Ｑ＝∑（夕广或）２＝∑（＂一吼－ｂ）２（２．１３）Ｉ＝ｌ，皇ｌ根据极值定理，要使上式取极值，令Ｑ对ａ，ｂ的偏导等于０，＝一２∑（咒一ａｘｉ一６）２＝ｏｔ＝ｌ（２．１４）＝＿２∑（”一吒一６）２薯＝０解得：１８第二幸水质监测相关技术理论及建模口：＆二蓬型善＃＿吉（荟＿）２∑＂一∑一ｂ＝生！，ｌ（２．１５）芝！ｎ∑而ｉ＝型一令：。玎。。‘。，＆０－－ｙ＇（ｘ，一ｉ）２，＆％＝∑（而一墨）（办一只），＆％＝∑（乃一歹）２信１扛１陪１歹＝Ｌ玎∑Ｍ最终得到：仁三耋厩，０ｓ。ｓ珂是差。相关系数：，．：喜，一般，．２＞０．９时模型估计为优，０．８＜，．２＜０．９为良，０．６＜，．２＜０．８为一般，其他就２．６嵌入式ｗｅｂ网络测控相关技术为实现在线水质监测，需要对水质信息进行传输，传统数据采集传输系统由ＰＬＣ、ＰＣ机和工控机等组成，在节点与主机之间的通信采用ＲＳ２３２、ＲＳ４８５等总线标准，利用这种传统监测方式构成的网络结构，存在通信速率低、专业性强、通信距离短，且工控机价格昂贵、空间大、笨重等缺点。这就需要建设一个稳定的、实时的、轻巧的、覆盖面广的集数据采集、数据通信、数据分析与处理为一体的水质在线监测系统来为监测部门提供技术支持。随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和ｗｅｂ技术的高速发展，及其在网络测控技术与智能仪器上的应用，基于嵌入式ｗｅｂ的远程监测系统在传统远程监测的基础上又融合ｗｅｂ和嵌入式技术，可提供比传统远程监测更为强大的功能，将成为今后远程网络测控技术发展１９广东工业大学硕士学位论文的主流方向。本系统选用ＡＲＭ处理器是基于￥３Ｃ２４１０Ｘ的核心板，并在其开发板上移植ｌｉｎｕｘ操作系统，然后在软件平台上开发嵌入式ｗｅｂ服务器及数据库技术。下面就结合本系统所涉及技术对嵌入式ｗｅｂ网络测控技术进行介绍。２．６．１￥３Ｃ２４１０Ｘ体系结构’系统采用Ｓ３Ｃ２４１０Ｘ芯片作为嵌入式ｗｅｂ服务器的ＣＰＵ，￥３Ｃ２４１０Ｘ芯片是基于ＡＲＭ９２０Ｔ内核，采用五级流水线和哈佛结构，提供１．１ＭＩＰＳ／ＭＨｚ的性能是高性ｏ＝》ｌ辱＝》ｌ１２ＣＩＩ∞Ｉ卵．ｏ∞ｌｆｌｔＴＣ幢８ＩｌＩ夺冷臣譬圈Ｃ＝◇ｌＡＤｃ’■—曩曩瞳皇曩置雹ｚ膏墨昌墨蕾誊薯删图２．５￥３Ｃ２１４０Ｘ的体系结构Ｆｉｇ．２－５ＳｙｓｔｅｍＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＳ３Ｃ２４ｌ０Ｘ能和低功耗的硬件单元。ＡＲＭ９２０Ｔ具有全性能的ＭＭＵ、指令和数据Ｃａｃｈｅ以及高速ＡＭＢＡ总线接口。作为Ｓ３Ｃ２４１０Ｘ芯片的ＣＰＵ芯核，１６／３２位ＡＲＭ９２０ＴＲＩＳＣ微处理器采用０．１８１ｍＣＭＯＳ标准单元结构，具有独立的１６ｋＢ指令缓存和１６ｋＢ数２０
在线水质监测系统的设计 - 图文
