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神经网络测定烟点的特点
神经网络测定烟点的特点
     烟点是有油料品质检测中的一个检测项目，这个项目是近年才添加的，烟点的检测早期是通过使用目视法进行测定，但是该方法在测定过程中受到人为的因素影响比较大，容易出现误差，近年来研究了油脂烟点测定仪，通过该款仪器大大的提升了测定的精度，烟点的检测不仅仅只有目视法以及烟点测定仪，同时近年来提出了一种基于气体烟雾传感器通过PLC和计算机控制的食用油烟点自动检测系统。神经网络有很强的学习能力、容错能力和并行处理能力。该方法在精度上远比目视法来得高。
　　该技术利用温度传感器和烟雾传感器分别检测食用油加热温度和油烟信号，通过检测得到的食用油烟点值对食用油质量进行标定。是一种很好的食用油质量标定的自动化控制系统。本系统具有以下几个特点：1)系统检测实用油烟点误差较小、可靠性好、成本低，并且在检测中具有较高的可重复性。2)通过2种传感器的有机结合以及神经网络算法，可以实现复合型探测器的智能化。3)借助软件、定时对烟雾浓度和样品温度信号进行采集、处理、绘制温度-时间曲线和烟雾浓度-时间曲线实时反应测量过程。4)通过烟雾传感器和温度传感器联合测量阈值的选定和数据的自动化输出，实现了烟点测试中的无人值守。5)基于烟雾传感器的食用油检测仪通过PLC和计算机提高了测量精度，消除了肉眼观测中的人为因素。
     而在国家标准GB/T20795-2006《植物油脂烟点测定》第5条“**法目视测定方法”研制的用于测定植物油脂烟点的专用仪器，将植物油脂烟点测定仪设定为首要的测定方法，从中也可以看出烟点仪测定的准确度。
本文来源：http://www.lwpydy.com
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