近红外光谱法快速检测白酒基酒中甲醇含量

采用近红外光谱法快速检测白酒基酒中的甲醇含量,对光谱数据进行了处理,采用偏最小二乘法建立甲醇的定量分析模型。通过对模型进行优化,得到最佳预处理方法为一阶导数+矢量归一化,主成分数为2,最优波段谱为6 102~5 450 cm~(-1),校正集样品的真实值与预测值的决定系数(R~2)为0.955 2,校正标准偏差为1.30。对模型进行验证,得到验证集的决定系数(R~2)为0.950 6,预测标准偏差为1.83。研究结果表明:所建立的甲醇定量分析模型与常用的气相色谱法预测效果一致,模型的精密度和稳定性良好,可为白酒基酒中甲醇含量的在线快速检测提供方法指导。     

白酒基酒中酮类物质的近红外光谱检测方法

应用近红外光谱技术建立了白酒基酒中2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮的快速检测模型。从洛阳杜康酒厂选取182个白酒基酒样品为材料,运用气相色谱法测得两种物质的化学值,同时采集其在12 000~4 000 cm-1范围内的光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)结合内部交叉验证建立校正模型。通过对比不同光谱预处理下PLS模型效果对其进行优化,确定2,3-丁二酮和3-羟基-2 丁酮的最佳预处理方法分别为一阶导数+多元散射校正和二阶导数,最佳光谱区间分别为9 403.2~7 497.9 cm-1和9 403.2~7 497.9 cm-1+6 101.7~5 449.8 cm-1。优化后2,3-丁二酮和3 羟基-2-丁酮校正集样品的化学值和近红外预测值的决定系数(R2)分别为0.960 2和0.963 2,交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.39、0.22 mg/100 mL;通过外部检验,验证集样品的R2分别为0.957 6和0.957 8,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.40、0.24 mg/100 mL。结果表明,应用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建立的模型有较高的准确度,能够满足白酒生产中酮类物质的快速检测需要。     

基于动态预警的人车共驾智能汽车侧向避障鲁棒控制

为提高人车共驾智能汽车侧向避障安全性,提出了基于动态避障预警的侧向避障鲁棒控制策略.针对汽车行驶前方汽车加速度和速度动态变化,建立汽车纵向安全距离模型,提出了基于临界纵向安全距离和碰撞时间倒数融合互补的多级预警算法.针对不同预警状态,根据驾驶员是否介入,对智能汽车进行相应控制,实现人车共驾智能汽车安全性;针对避障过程前后侧偏刚度参数动态摄动,提出了考虑参数动态摄动的鲁棒控制策略,以实现智能汽车侧向避障轨迹精准跟踪.搭建了Carsim与Simulink联合仿真平台,进行了所提控制策略仿真分析,结果表明:所提控制策略有效,实现了不同级别预警并能根据驾驶员动态介入而动态调整预警状态,若驾驶员对预警未介入直到四级预警,控制策略自动接管人车共驾智能汽车,进行侧向避障控制,提高了人车共驾智能汽车安全性和横摆稳定性.     

菊粉对香肠质构及感官特性的影响

以鸡肉和猪肉为原料,在香肠的生产过程中用短链菊粉按照0,10%,30%,50%,70%,100%的比例分别取代脂肪、玉米磷酸酯双淀粉(maize distarch phosphate,MDP)及大豆分离蛋白(soy protein isolate,SPI),对各组香肠的质构特性及感官评价结果进行分析,探索菊粉部分取代香肠中以上3种原料的可行性。实验采用质构仪测定香肠的质构特性,同时进行感官评价。结果表明:菊粉取代脂肪使香肠的硬度、黏着性和回复性增加,咀嚼性和凝聚性(2项在取代比例为50%时除外)降低,当取代比例大于50%(不包含50%)时香肠的口感变差;菊粉取代MDP改善了香肠的口感,降低了香肠的硬度、咀嚼性、凝聚性(取代比例为70%的除外)和胶着性,增加了香肠的黏着性(取代比例为70%的除外)和回复性;菊粉取代SPI后香肠的质构特性和感官评分,除回复性和气味无变化外,其他均降低。综合各项分析,菊粉可用于取代香肠中的脂肪和MDP,菊粉取代脂肪和MDP的最佳比例分别为50%和70%,菊粉不适合取代SPI。