为了增加电感式油液污染物检测传感器的稳定性, 提升对铁磁性和非铁磁性污染物的检测精度, 设计了一种内置磁性纳米材料的电感式油液污染物检测传感器, 螺线管线圈内部填充的磁性纳米粒子层可以提升检测区域磁场强度, 增强磁化涡流效应。模型材料制作300 μm的微通道穿过螺线管线圈和磁性纳米材料组成的传感单元, 当污染物通过传感单元时, 利用电感检测原理可以区分铁磁性和非铁磁性污染物。同时采用有无磁性纳米粒子层的两种传感器进行多组对比实验。实验结果表明, 磁性纳米粒材料的电感式油液检测传感器具有更高的检测信噪比以及更低的检测下限, 对于20~70 μm的铁磁性颗粒检测信噪比提升了20%~25%, 对于80~130 μm的非铁磁性颗粒的检测信噪比提升了16%~20%。该方法基于微流控检测技术, 具有体积小、检测信噪比高等优点, 同时为液压油污染物快速检测提供了技术支持, 对液压系统的故障诊断与寿命预测具有重要意义。

为了缩短检测液压油污染物的相对时间、提升对固体污染物的检测精度。设计了一种内置玻璃管的高通量环形流道检测传感器, 玻璃管内置一对硅钢片, 聚合检测区磁场用以提升检测精度。流道穿过双层平面线圈内孔, 通过改变平面线圈电路的连接方式, 传感器可以切换两种不同的工作模式: 电感检测和电容检测。电感检测可以区分铁磁性和非铁磁性固体颗粒, 电容检测可以区分水滴和气泡。分别对电感检测和电容检测进行理论分析和实验验证, 并且对有无硅钢片的电感检测进行仿真和实验对比。实验结果表明, 环形流道设计缩短了检测时间, 硅钢片的聚磁场效果可以提升对固体污染物的检测精度, 铁磁性(铁颗粒)检测下限40 μm, 非铁磁性(铜颗粒)检测下限130 μm, 电容检测时, 检测到200 μm 水滴和270 μm气泡。该研究为实验液压油污染物快速区分检测提出了一种新方法。

配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样, 利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据, 再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量, 分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点, 所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型, 对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3, 均方根误差为6.372×10－3、3.07×10－3, 获得了较好的预测效果, 为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴.

提出了应用三维荧光一阶导数光谱检测水体中有机污染物浓度的分析方法. 在计算三维荧光导数光谱时, 采用Savitzky-Golay多项式拟合微分法对激发、 发射光谱分别求导. 由于在计算导数光谱时所采用的多项式拟合本身具有平滑功能, 因此不需要单独进行平滑处理以去除噪声. 针对所构成的四维荧光导数光谱(激发波长, 发射波长, 激发波长的一阶导数, 发射波长的一阶导数), 采用偏最小二乘方法建立回归模型. 实验结果表明, 在对水体中总有机碳的检测中, 与常规的三维荧光光谱分析方法相比, 文章提出的分析方法可较好地提高分析精度.