超高效液相色谱-串联质谱法同时检测糕点中6种甜味剂

目的建立超高效液相色谱-串联质谱法同时测定糕点中6种常用合成甜味剂的分析方法。方法选用超纯水作为提取溶剂,涡旋和超声提取后,低温离心,取部分上清液加入正己烷除脂,Waters Atlantis■T3色谱柱、甲醇-5 mmol/L甲酸铵(含0.1%甲酸)作为流动相、亲水亲脂平衡型固相萃取柱HLB(hydrophile-lipophile balance)净化。结果6种甜味剂在质量浓度为10~200 ng/mL的曲线范围内呈良好线性关系,相关系数r均大于0.999,平均加标回收率在85.0%-98.2%之间,相对平均偏差(relative standard deviation,RSD)为1.3%~6.7%。结论该方法具有前处理简单、灵敏度高、检测速度快等优点,适合糖精钠、甜蜜素、三氯蔗糖、阿斯巴甜、阿力甜、纽甜的检测,但不适用于安赛蜜的检测。     

集成温度传感器AD590及其在热电偶冷端补偿中的应用

AD590是AD公司利用PN结构正向电流与温度的关系制成的电流输出型两端温度传感器．本文介绍了该器件的功能特性和工作原理，分析了AD590在热电偶冷端补偿中的应用电路方案．     

DC-DC变换器变结构控制方案探讨

为使DC-DC变换器变结构控制可获得良好的静动态特性。文章给出两种变结构控制方案，一种是用新型滑模控制方法用于Buck变换器。即用两个滑模面分别实现内外环控制，内环为电流控制环，外环为电压控制环。双滑模面的控制具有很强的鲁棒性，抖振和稳态误差很小。另一种是将传统的PI控制方法与SMVSC控制方法相结合应用于Boost变换器，当输出偏差较大时采用SMVSC控制方法，而在输出偏差较小时采用PI控制方法。这种混合控制方法使系统既具有快速性和鲁棒性，同时，由于PI控制的作用消除了滑模面附近的高频抖动及滑动模态误差。经仿真表明这两种控制方法控制效果十分理想。     

带辅助开关的半桥式串联共振型DC-DC变换器的特性解析

本文提出了一种带辅助开关的半桥式串联共振型DC—DC变换器 ,并对主电路的构成原理 ,电路拓扑和存在的工作模式以及在轻负荷时利用辅助开关的动作防止开关频率的降低进行了详细的分析讨论。作出状态轨迹图。通过实测 ,获得良好的特性。     

一种采用Butterworth滤波器原理设计的具有高鲁棒性的状态反馈系统

本文提出了一种按照Butterworth Filter原理设计的最优状态反馈系统,该系统具有灵活的选择截止频率,滤去外部高频干扰的作用;同时又克服了传统最优状态反馈系统鲁棒性差这一致命缺点,通过理论推导和仿真试验,均表明该系统具有对系统参数扰动不变性的特点。     

一种部分平滑防瞬断的升降压型AC-DC变换器

提出了在升降压型变换器中加入部分平滑和防瞬断的大容量电容，以改善输入功率因数和补偿瞬断时电压的跌落，并分析该电路的工作模式，给出相应的观测结果。同时分析了保持电容的选择原则。     

东莞市生产领域食用油质量安全检测及结果分析

目的：通过抽样检测东莞市生产领域食用油中酸价、过氧化值、溶剂残留量、苯并[a]芘、特丁基对苯二酚(TBHQ)、乙基麦芽酚、黄曲霉毒素B1等质量安全指标，了解东莞生产领域食用油的品质及生产现状。方法：采用国家标准检测方法对样品进行各品质指标测定；结合各标准规定进行分析。结果：该市96批食用油样品相关指标均符合标准规定，油脂生产企业在油脂的品质控制和精炼技术方面表现较好。结论：东莞市生产领域食用油质量安全情况较好，生产企业能够很好的落实食品安全相关法律法规，质量风险较小，总体安全可控。     

一种采用神经网络进行系统辨识的新方法

0 引言 系统辨识就是由测试数据直接求取模型的方法.系统的数学模型是对了解系统的内部结构和特性、对系统进行深入的理论分析的首要前提.因此,要想全面了解系统就必须通过各种途径来获得数学模型.目前系统建模的方法主要有机理建模和实验建模.机理建模是从过程对象的机理和生产设备的具体结构出发,通过物料平衡和能量平衡关系,推导出对象的数学模型.这种方法虽然具有较大的普遍性,但是,由于很多工业对象内部的工艺过程复杂,对某些物理、化学过程尚不完全清楚,所以,对于复杂的数学模型较难建立;另外,工业对象大多存在非线性因素,在推导中往往需要做一些近似和假设,这就使由此方法建立的模型不能完全反映实际情况,这就可能会对进一步深入的理论分析产生影响.因此,在实际中,由于过程系统的复杂性,往往采用实验建模的方法,特别是当推导不出对象数学模型时,更需要通过实验方法来求得.采用实验的方法对系统进行辨识的方法主要有:常规方法(包括阶跃响应曲线法和脉冲响应曲线法)、闭环振荡辨识法(包括等幅振荡法和衰减振荡法)、最小二乘参数估计法、相关系数法等.这里采用神经网络来对固定模型的系统进行辨识,其本质上还是基于系统的阶跃响应曲线,它是通过找出模型参数与其阶跃曲线之间的对应关系获得一组数据,来对神经网络进行训练,使其具有模型的结构,然后再反过来对具有这类模型结构的系统进行辨识.     

串联型模糊神经网络PID控制器的设计

该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。     

在Windows2000下用Delphi实现微机与PLC之间的串行通讯

本文主要介绍了如何在Windows2000下利用Delphi的多线程机制实现上位机（PC）与PLC之间的通讯。