CHINESE JOURNAL OF ENERGETIC MATERIALS
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火药水分检测的偏最小二乘法回归分析与建模
作者:
作者单位:

(1. 中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051; 2. 山西北方兴安化学工业有限公司, 山西 太原 030008)

作者简介:

杨顺民(1978-),男,讲师,主要从事测试技术研究及设备研制。e-mail: ysmsoft@126.com

通讯作者:

基金项目:

火炸药科研专项


Partial Least-Squares Regressive Analysis and Mode on Detection of Gunpowder Moisture
Author:
Affiliation:

(1. School of Information and Communication Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China; 2. Shanxi North Xi′an Chemical Industry Co.LTD., Taiyuan 030008,China)

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    摘要:

    针对扁球状火药颗粒1%~3%的含水量和0.1%的检测精度要求, 采用变介质电容式传感器和自平衡交流电桥测量电路, 研制了电容式火药水分检测系统。在分析影响含水量的温度、湿度、重量和电压幅值等因素的基础上, 建立了偏最小二乘法多参数多元线性回归模型。经实验验证, 该模型下的水分检测系统测量最大误差为0.12%, 且最大误差出现在含水量为0.3%~1%之间, 在含水量1%~3%之间误差均小于0.087%, 满足0.1%的测量精度要求。

    Abstract:

    According to the requirement of moisture content (1%-3%) and detection precision(0.1%) for the flat gunpowder, the capacitive sensor of varied dielectric was adopted, and the system of capacitive sensor for the moisture detection of gunpowder was developed. On the basis of the analysis for temperature, moisture, mass and voltage amplitude, the multi-linear regression model of partial least-squares was established. Results show that the maximal measurement error of moisture content (0.3%-1%) is 0.12%, and the maximal error of moisture content(1%-3%) is less than 0.087%, which meeting the accuracy requirement for the moisture detection (0.1%) of gunpowder.

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杨顺民,韩民园,郑建利,等.火药水分检测的偏最小二乘法回归分析与建模[J].含能材料, 2014, 22(3):417-421. DOI:10.3969/j. issn.1006-9941.2014.03.027.
YANG Shun-min, HAN Min-yuan, ZHENG Jian-li, et al. Partial Least-Squares Regressive Analysis and Mode on Detection of Gunpowder Moisture[J]. Chinese Journal of Energetic Materials, 2014, 22(3):417-421. DOI:10.3969/j. issn.1006-9941.2014.03.027.

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历史
  • 收稿日期: 2013-12-02
  • 最后修改日期: 2014-03-08
  • 录用日期: 2014-03-10
  • 在线发布日期: 2014-07-01
  • 出版日期: