超聲波雙頻萃取軟測量建模及其系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、超聲波自1830年被發(fā)現(xiàn)至今，在各方面上都有著很廣的應(yīng)用和發(fā)展?jié)摿?，尤其是與中藥提取相關(guān)的領(lǐng)域。與其他傳統(tǒng)的中藥提取方法相比，超聲波提取方法具有操作簡便、耗時短、效率高、污染少等特點，是一種省時高效的提取方法。首先本文以超聲波提取葛根中葛根素的提取過程作為研究對象，分析了基于超聲波萃取機理的熱力學(xué)特性和提取過程動力學(xué)特性，并通過分析超聲提取中溶液升溫對提取速率的影響，對建立的動力學(xué)模型進行溫度補償，使得模型準確性更高。其次，為解決智能優(yōu)

2、化算法（如粒子群算法、遺傳算法等）在軟測量模型參數(shù)尋優(yōu)過程中，存在陷入局部最優(yōu)解、搜索后期搜索動力不足的問題，提出一種基于自適應(yīng)反向?qū)W習(xí)的BBO優(yōu)化算法。同時，將初始溫度作為影響模型精度的因素，對以提取時間、提取溫度為輔助變量的軟測量模型進行修正。最后，針對目前提取率的檢測主要采用人工化驗的問題，本文建立了提取率的軟測量模型，并設(shè)計了基于樹莓派的嵌入式檢測系統(tǒng)，完成了提取率在線檢測系統(tǒng)的搭建，實現(xiàn)對超聲波葛根提取過程進行在線檢測。主要研

3、究內(nèi)容如下:
　　(1)超聲波中藥萃取主要依靠空化作用，本文基于能量守恒定律，對空化作用下提取過程的熱力學(xué)特性進行分析，并根據(jù)Fick第一定律建立了提取率與超聲作用時間、提取溫度之間的超聲提取動力學(xué)模型。通過將提取時溶液的初始溫度對動力模型進行修正，使模型精度進一步提高。
　　(2)分別使用不同的智能方法對葛根素提取過程進行軟測量建模。針對BBO算法存在尋優(yōu)后期搜索動力不足的問題，提出一種基于自適應(yīng)反向?qū)W習(xí)的BBO算法，并將

4、改進后的算法與其他方法進行比較，表明了改進算法的優(yōu)越性。
　　(3)與以往的超聲波萃取工藝相比，本文將初始溫度作為輔助變量，對原先的軟測量模型進行修正，建立了以超聲作用時間、提取初始溫度、提取溫度為輔助變量的葛根素提取軟測量模型。與只考慮超聲作用時間、提取溫度作為輔助變量的軟測量模型相比，進行修正后的模型，可得到更準確的結(jié)果，且適用于初始溫度不同的提取情況。
　　(4)在建立葛根素軟測量模型后，搭建了基于嵌入式架構(gòu)的葛根素提