[发明专利]极谱法多金属离子浓度在线检测方法

权利要求书

1.一种极谱法多金属离子浓度在线检测方法，其特征在于，首先作出极谱曲线，然后采用离散小波变换求取所得极谱重叠信号的一阶导数，以此提取出相应的特征点作为小波神经网络的输入；继而采用小波神经网络建立极谱电流信号与金属离子浓度之间的关系；接着采用状态转移算法（STA）用于小波神经网络参数的离线训练过程；最后，将训练得到的网络模型用于多金属离子浓度的实时在线检测。

2.根据权利要求1的极谱法多金属离子浓度在线检测方法，其特征在于，该方法中所述的相应的特征点是选取极谱曲线中出现的对应于所测金属离子种类数量的峰值点和其相应的一阶导数曲线中数量为上述峰值点2倍的极值点，将上述总数量为所测金属离子种类数量3倍的特征点作为小波神经网络的输入；

采用离散小波变换求取信号的一阶导数，即采用某一小波母函数δ(x)对极谱信号进行j层分解时，产生的分解波子集和之间存在很小的偏移，根据离散数据微分公式，利用这个偏移求各个对应点的近似导数，得到信号C⁽⁰⁾的一阶导数X⁽¹⁾，其表达式可写成为：X(1)=CD2(m+1)(j)-CD2m(j);]]>

该方法采用的小波神经网络是基于小波变换理论,用非线性小波基取代通常的神经元非线性激励函数而构成的神经网络模型，该小波神经网络需要训练的参数包括权重因子W_k,小波基的伸缩因子a_k和平移因子b_k；采用状态转移算法（STA）优化小波神经网络的结构参数，迅速找到全局最优值。

3.根据权利要求1或2的极谱法多金属离子浓度在线检测方法，其特征在于，所述的金属离子为锌湿法冶金过程中存在的金属离子。