龙源期刊网
微流控技术及其应用与发展
作者：李宇杰 霍曜 李迪 唐校福等
来源：《河北科技大学学报》2014年第01期
龙源期刊网
龙源期刊网
龙源期刊网
摘要：微流控技术广泛应用于生化分析、疾病诊断、微创外科手术、环境检测等领域。微通道结构的设计与制造、微纳尺度流体的驱动与控制、微流控器件及系统的集成与封装是该领域的三大关键技术。综述了微流控技术在这3个方面的发展现状及在不同领域中的应用，展望了微流控技术的发展前景，指出多相微流体的介观传输理论及跨尺度流体的性质将是今后研究的重点与热点。
关键词：微流控；微纳尺度流体；微通道；微流体系统；微流体界面；层流微加工
中图分类号：O652；O359；TQ021.4文献标志码：A
Email：***************.cn微流控技术是指在至少有一维为微米甚至纳米尺度的低维通道结构中控制体积为皮升至纳升的流体进行流动并传质、传热的技术，可广泛应用于生化分析、免疫分析、微创外科手术、环境监测等众多领域[1]。 龙源期刊网
微流控技术的核心内容包括以下几方面。
1）微通道结构的设计与制造当通道的特征尺寸在微米甚至纳米量级时，通道表面积与其内部空间的体积之比很大，通道的结构、形状和壁面性质都将对其中的流体流动状态产生极大的影响。如何设计并制造出结构合理、尺寸精确、壁面性质可控的微通道，是控制微流体的前提。
2）微纳尺度流体的驱动与控制微纳尺度下的流体与宏观流体相比，其流动状态和传输特性有很大不同，表现出明显的尺寸效应[23]。随着通道特征尺寸的缩小，流体的体积减小，重力往往可以忽略不计；但此时流体的比表面积增加，宏观下通常可以忽略的表面张力占据主导地位，通道中液固、液液及液气界面的形态、尺寸和位置成为影响流体流动状态的主要因素之一。微纳流体流动的雷诺数（Re）极低，其值通常远小于100，属于典型的层流，流体黏度的影响远大于惯性的影响，流动阻力大，流体各部分间混合困难。而另一方面，微纳流体流动的伯克利数（Péclet number， Pe）较大，流体中分子、原子或其他微观粒子的随机扩散过程将不可忽略。这些特点都使得微纳流体的驱动和控制较为困难。
软测量技术及其应用
【摘要】随着我国经济的发展和科学水平的不断提高，工业也紧跟着发展了起来。对于工业的发展来说，软测量技术的作用是不可忽视的。所以，本文将从多个方面对软测量技术及其应用进行详细的分析和探讨。
一、前言
对于工业工程来说，一般都能采用两种方法进行测量，一种是传统的检测技术，另外一种的运用新型的间接测量。随着应用程度的普及以及计算技术的发展，人们发明出了一种新的测量技术，也就是软测量技术。
二、软测量技术基本原理
软测量技术在工业过程中主要应用于实时估计、故障冗余、智能校正和多路复用等方面。它依据对可测易测过程变量（称为辅助变量，如压力、温度等）与难以直接测量的待测过程变量（称为主导变量，如产品分布、物料成分）之间的数学关系的认识，采用各种计算方法，用软件实现待测变量的测量或估计。目前，利用计算机系统，由过程实测变量计算出不可测变量，是解决现在问题的主要途径。其发展已有几十年的历史，在实际生产中也有了一些应用。这里，可用图一简略地描述其结构。其中，U、v分别为被研究过程的可测控制输入和可测干扰输入；x、y为可测参数变量（即辅助变量）和被控过程的输出变量。
三、测量建模的基本方法 软测量建模所使用的数学方法包括从简单的线性代数方程直到复杂的人工神经元网络，最终所采用的方法与使用的软测量模型是机理模型还是回归模型有关。对于石油化工生产过程这类复杂的工艺过程，要得到某一装置的机理模型同时满足较高的精度要求常常是非常困难的，但对于一个局部变量来说，得到满足软测量精度要求的计算模型仍是可能的。这时我们就可根据过程机理选择合适的数学实现方法。
无论是机理模型还是回归模型，在确定了其数学形式之后，下一步就要进行模型参数的估计。即使用可测输入变量和待计算输出变量的历史数据离线估计软测量模型中的未知参数。其中输入变量的历史数据可以从DCS的历史数据库中容易地得到，而输出变量的历史数据可以是离线的经验估计值，也可以取自在线分析仪或实验室信息管理系统的历史数据，也可以是实验室化验人员的手工输入。
软测量技术现状及其发展
软测量技术及其发展
内容摘要:软测量技术是现代检测中的研究热点。本文简要介绍了该技术的发展以及基本原理，详细说明了技术组成，阐述了目前软测量建模的机理建模、回归分析、状态估计等主要方法，并对软测量建模方法进行了展望。
关键字：软测量建模发展
软测量技术，作为间接测量的一个发展方向，自20世纪80年代中后期作为一个概括性的科学术语被提出以来，研究异常活跃，发展十分迅速，应用日益广泛，几乎渗透到工业领域的各个方面，已成为检测技术的主要研究方向之一。特别是近年来，国内外对软测量技术进行了大量的研究，著名国际过程控制专家McaVoy教授将软测量技术列为未来控制领域需要研究的几大方向之一，具有广阔的应用前景。一、软测量技术基本情况
软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集和处理、软测量模型及在线校正四个部分组成，理论根源是基于软仪表的推断控制。推断控制的基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对主导变量的影响。
1 、机理分析与辅助变量的选择
首先明确软测量的任务，确定主导变量。在此基础上深人了解和熟悉软测量对象及有关装臵的工艺流程，通过机理分析可以初步确定影响主导变量的相关变量—辅助变量。辅助变量的选择包括变量类型、变量数目和检测点位臵的选择。这三个方面互相关联、互相影响，
由过程特性所决定的。在实际应用中，还受经济条件、维护的难易程度等外部因素制约。
2 、数据采集和处理
从理论上讲，过程数据包含了工业对象的大量相关信息，因此，数据采集量多多益善，不仅可以用来建模，还可以检验模型。实际需要采集的数据是与软测量主导变量对应时间的辅助变量的过程数据。其次，数据覆盖面在可能条件下应宽一些，以便软测量具有较宽的适用范围。为了保证软测量精度，数据的正确性和可靠性十分重要。
采集的数据必须进行处理，数据处理包含两个方面，即换算(sealing)和数据误差处理。数据误差分为随机误差和过失误差两类，前者是随机因素的影响，如操作过程微小的波动或测量信号的噪声等，常用滤波的方法来解决;后者包括仪表的系统误差(如堵塞、校
硕士论文
I
硕士论文
软测量技术在半挂汽车上的应用基础研究
摘 要
半挂汽车具有载运量大，车辆周转快，效率高、成本低、节能减排效果好等特点，是大型物资运输的重要交通工具。但由于其质量大，重心高，易发生安全事故。实时、准确地获取车辆的关键行驶状态参数是实现安全行驶的前提和必要条件。常规的是采用陀螺仪、加速度计、车轮转速传感器等车载传感器直接测量汽车运行状态参数的方法，具有无法全面系统反映汽车运行部分状态参数变量、系统结构复杂、运行可靠性要求高、成本高、具有滞后性等亟待完善和解决的问题。利用软件进行汽车行驶动的状态预测与估算（即软测量技术）是车辆运行状态监测技术的前沿与发展方向。
本文针对测量半挂车行驶状态参数存在的技术问题，开展以卡尔曼滤波理论对半挂车运行姿态仿真估计的研究，其主要研究工作如下：
1、引入汽车操纵动力学数学模型，建立了三自由度的整车动力学模型，并运用Matlab软件的Simulink模块建立仿真模型。
2、设计了Kalman状态估计器，并对半挂汽车行驶姿态进行估计，实现了利用较易测量的辅助变量信息对半挂汽车难以测量或测量成本较高的运行参数（如质心侧偏角、横摆角速度等）进行估测，估计值与实测值的一致性良好。
3、在分析过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R的变化对估测值的软测量技术在半挂汽车上的应用基础研究
II 影响的基础上，改变传统的Q和R设为常值进行试估测的思路，提出了基于Simulink
Response Optimization的优化方法，将Q和R作为设计变量进行优化，取得比较理想的效果。
4、引入卡尔曼滤波理论对半挂汽车的运行姿态进行仿真估计，得到的估计曲线与仿真测量曲线吻合度非常高，从而可以替代传统的测量方法。
关键词：半挂汽车，卡尔曼滤波，软测量，状态估计 硕士论文
III ABSTRACT
Tractor-semitrailer is characterized by large load capacity，fast turnover，high
