Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W metodzie czasu przejścia dokonuje się krótkotrwałej iniekcji znacznika, a następnie rejestruje się rozkład stężenia znacznika w dwóch punktach pomiarowych rozmieszczonych w znanej odległości. Z otrzymanych rozkładów stężeń oblicza się czas przejścia medium pomiędzy punktami pomiarowymi, a następnie prędkość strugi. W przypadku, gdy sygnały pochodzące z sond są znacznie zaszumione metody wyznaczania czasów charakterystycznych podane w normie ISO 2975 dają wyniki o małej powtarzalności. Autorzy zaproponowali nową metodę wyznaczania czasów charakterystycznych, która pozwoliła na zwiększenie powtarzalności wyników pomiarów prędkości metodą czasu przejścia.
EN
The tracer method of channel flow measurement depends on the injection of the short lasted tracer to the medium in the channel. The transit time of the tracer is measured when the concentration distri-bution of the tracer in two measurement points placed in the known distance is registered. From the given concentration distribution the transit time between measurement points of the medium can be calculated and then the water velocity. In the case when the signals coming from the probes are "significantly with noise", methods for determination characteristic times given by the standard ISO 2975 give results with little repeatability. Authors proposed a new method for determination of the characteristic times. The signals coming from the tracer detectors are approximated to a model (Fig. 1). In this research three different models are used: a Gaussian-type func-tion and two modifications of Gaussian function. The characteristic times are obtained using approximated model of tracers concentration. The transit time, which is the difference between characteristic times, is used to a water velocity determination. This determination way of the transit time allows increased repeatability of the measurement results of velocity, and the value of the flow rate obtained from the method of transit time.
PL
Automatyzacja analizy sygnałów chromatograficznych jest, w ogólnym przypadku, trudnym zadaniem wieloetapowym. Jednym z etapów jest wygładzanie sygnału w celu zmniejszenia wariancji zakłóceń losowych. Od jakości wygładzania zależy efektywność wykrywania pików oraz wyznaczania wstępnych ocen ich parametrów metodą analizy przebiegu pochodnych sygnału chromatograficznego. W pracy do wygładzania sygnału rozważa się procedurę wygładzania wielomianowego wg Savitzky'ego i Golay'a (SG). Optymalny dobór parametrów tej procedury, czyli szerokości okna oraz stopnia wielomianu wygładzającego jest kluczowy dla jakości wygładzania. Automatyzacja wymaga określenia kryterium, wg którego dokonuje się doboru tych parametrów. W tym celu zastosowano i przetestowano kryterium Durbina-Watsona.
EN
Automation of analysis of chromatographic signals is a difficult task generally. One of the stage of the analysis is signal smoothing for purpose of eliminate of random noise. Efficiency of peaks detection procedure depends on quality of the smoothing when features of first and second order derivatives are used for peak detection. In the article Savitzky-Golay smoothing procedure is considered. Optimal choosing of parameters of the procedure is a main factor of quality of smoothing. Automation of calculation of smoothing parameters needs to define a criterion. One of the possible is a Durbin-Watson criterion of quality of smoothing, tested in the article.
PL
W artykule porównano 3 iteracyjne algorytmy minimalizacji, zaimplementowane w środowisku Matlab, w zastosowaniu do analizy złożonych sygnałów chromatograficznych metodą najmniejszych kwadratów: Gaussa-Newtona, Levenberga-Marquardta oraz metodą simplex Nedlera-Meada. Podstawowe kryteria porównania były następujące: czułość algorytmu na dokładność wstępnej oceny parametrów modelu, szybkość i zbieżność algorytmu oraz przydatność algorytmu do automatycznej analizy sygnałów chromatograficznych. Badania przeprowadzono metodami symulacyjnymi dla typowych modeli stosowanych w chromatografii.
EN
In article there are compared 3 iterative algorithms of minimization included in Matlab environment, for purpose of analysis of complex chromatographic signals. These are: Gauss-Newton method, Levenberg-Marquardt method and Nedler-Mead Simplex method. Basic criterions of comparison were sensitivity of method to starting parameter vector, speed, convergence of algorithms to proper solution and usefulness of algorithm to automatic analysis of chromatograms.
PL
W wyniku analizy chromatograficznej uzyskuje się sygnał interpretowany jako suma pików, z których każdy odpowiada jednemu ze składników analizowanej mieszaniny. Na podstawie parametrów pików, takich jak położenie piku, wysokość piku czy też powierzchnia piku wyznacza się skład ilościowy i jakościowy analizowanej mieszaniny. Często jednakże występuje sytuacja, gdy piki składowe sygnału nachodzą na siebie i niemożliwa jest bezpośrednia analiza. Mówi się wtedy, że sygnał jest złożony. Jedną z metod postępowania w takim przypadku jest zastosowanie regresji nieliniowej, przy czym zadanie estymacji rozwiązuje się z zastosowaniem metody najmniejszych kwadratów. Metoda wymaga określenia parametrycznego modelu matematycznego pojedynczego piku. W artykule przedstawiono sposób budowy modelu piku w oparciu o zapis cyfrowy rzeczywistego sygnału chromatograficznego w postaci pojedynczego piku. Zapis taki nazywa się wzorcem numerycznym. Zaprezentowano algorytm, w którym wykorzystanie wzorca numerycznego prowadzi do poprawy dokładności modelu piku PMG (Polynomially Modified Gaussian) w zastosowaniu do analizy złożonego sygnału chromatograficznego metodą regresji.
EN
Chromatographic signals are most often interpreted as a sum of the peaks. Bach peak corresponds to one component of the analyzed mixture. Sometimes, however, peaks are more or less overlapping each other due to the bad chromatographic separation. Then there is no way to estimate parameters of the peaks directly from the signal. We can define such signals as complex. The complex signal can be examined by nonlinear regression analysis. In this method there is assumption about knowledge of the mathematical parametric model of the single peak. There are described many models of chromatographic peaks in the literature and proper choice of the model is the most important factor that determine the accuracy of analysis of complex chromatographic signals. In this paper there is presented a method of construction of peak model on the basis of the real signal of single peak obtained during a chromatographic experiment. Such a signal is named as numerical shape standard. An application of numerical shape standard to improve
5
Content available remote Pomiary wilgotności w programie studiów dla kierunku automatyka i robotyka
PL
W referacie przedstawiono program nauczania z zakresu pomiarów wilgotności oraz czujników wilgotności w ramach przedmiotów Podstawy Miernictwa oraz Zintegrowane Czujniki Pomiarowe. Zaprezentowano zakres wiedzy przedstawiany na wykładzie oraz budowę stanowisk laboratoryjnych a także zakres działań w ramach ćwiczeń laboratoryjnych prowadzonych w Laboratorium Podstaw Miernictwa i Laboratorium Zintegrowanych Czujników Pomiarowych.
EN
The scope of humidity measurement and sensors included in lectures on Measuring Fundamentals and Integrated Sensors is presented in the paper. There are also presented laboratory stands for exercises related with humidity measurement. Ways of executing of teaching programme in Laboratories of Measuring Fundamentals and Integrated Sensors are described.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.