伏安电子舌对洗衣机漂洗的监控.doc

伏安电子舌对洗衣机漂洗的监控.doc 伏安电子舌对洗衣机漂洗的监控 摘要 通过伏安电子舌来研究家庭洗衣机的不同漂洗的可能性,并加以区分。电子舌通过两个电极的脉冲来测定产生的电流。数据的处理方法用多变量。本篇论文中使用简化的电子舌(只有5%的原始电流反应)。研究4个假定条件下的20种机洗方式。用主元分析和造型类比方法来对漂洗分类。在主元分析中只有一种漂洗被归为错误的，在造型类比中，尽管38%的漂洗被归为不止一个种类，但没有一个漂洗是完全归为错误的。 关键字:电子舌，伏安法，洗衣机，漂洗，分类 1、简介 当今社会中，传感器在多数的电子设备中正变得越来越重要。家庭电器也是如此。在洗衣机中，用来监测预定开关状态的简单传感器已经使用很长时间了。例如当温度达到设定值时，温度传感器就被用来关闭加热器。一些制造商还加入压力传感器，当上升的水位达到一定值时来关掉进水，其他的制造商用重量传感器来达到此目的。当今社会，传感器和电子产品已经相当便宜，所以制造商使用更加精致的传感系统是可能的。制造商在尽力让机器在做决定的过程起到更大的作用从而为了节约水、能量、洗涤剂和让机器更加的人性化。最好的机器能够考虑使用者做出的所有决定,并且在洗涤剂、用水、和温度方面做出最好的决定从而使衣物洗涤干净。它将是一个只有一个按钮的机器，一个开关按钮。为了更加接近这个单按钮机器的传感器系统，关于每种载荷的一定的积极参变量都应在洗衣机中找到自己的方式。这种传感系统必须耐用、便宜而且准确。一个例子就是为了保证当洗衣机没有放满衣物时不使用太多的水，必须使用一种新的更加准确的方法。另一个例子就是一种新的方法以便在洗衣结束过程中控制漂洗的次数和使用的水量(足够而不浪费)。这种漂洗传感器对于家庭电器来说是很先进的。它包括一个电导计和一个光学浊度计，用来测量发散的和传输的光。然而这种传感器的主要问题就是价格。在家用电器商业中价格是很强的因素。 这篇文章讨论了伏安电子舌法在家庭洗衣机中对漂洗是否有用。如果所有的漂洗不需要的话就可以节约大量的水，这会有很大利益。更重要的原因是如果使用者放入太多的洗涤剂，那么为了洗掉所有的洗涤剂就需要额外的漂洗。使用过量的洗涤剂是很常见的问题，留在衣服上的残余的洗涤剂会刺激皮肤，也是过敏的原因。 2、实验 2.1 器材 电子舌包括四个工作电极，由金、铱、铂、铑组成，还有一个不锈钢的参考电极。作为工作电极的金属线的直径是1mm，纯度是99.9%。金属电线被封在一个不锈钢的管子中，只留出前端。不锈钢管道作为辅助电极。电极 通过继电器连接在一个稳压器(在Linköping 大学的运用物理学实验室制造出)上，这样工作电极可以持续的连接。结构由计算机控制。计算机设置、控制脉冲来测量和储存电流反应。结构如图1所示。从图中可以看出没有使用参考电极，使结构简单耐用。 图1 电子舌的示意图 实验用的洗衣机是瑞典的赛宁W650。它是前面装载的最大容量为5KG的家用洗衣机。正常洗涤程序下的耗水量大概是59L。这比市场上最低耗水量大概多10-15%。一个原因是这种机器只漂洗5次，而不考虑离心剩余冲洗液之间的区别。 水从顶部通过洗涤剂室进入滚筒。电子舌放在机器的底部，靠近电机。只有电子舌的顶部可以接触机器里的水。水可以自由进入圆形的鼓中，鼓中的运动使再循环管中的水与鼓中的水混合。如图2所示。 图2 洗衣机中电子舌位置的示意图 2.2 示例 测试四种不同的载荷。四种载荷都重5KG，但是脏物和洗涤剂量不同。为了减少脏物的不同，标准化的脏物(EMPA，瑞士)被用来测试洗衣机。脏的衣物由棉制成，各有四种不同的污渍:矿物油/烟尘、血、巧克力、牛奶、酒。当使用时，五个贴片附在织物中，包括一双双棉质被单、六件棉枕套、18条棉毛巾，总干重5.0公斤。当没有条状物时，他们的重量由一个棉毛巾替代。 洗涤剂按IEC-A标准使用，从德国WFK研究所购买。 由于水的质量对于洗涤有很大的影响，我们使用三种不同的水。一种是人工的依照B标准制成。另一种是从瑞典瓦拉的水井中取的水，第三种是第二种与离子水的混合。水的数据见格1。 表格1 使用的三种不同水 硬度 电导率(mS/m) 2.5 80 标准水 5.7 110 井水 0.81 54 井水+离子水 2.3测量原理和程序 2.3.1 伏安电子舌的原理 本文中的伏安电子舌包括四个工作电极，每次同系统连接一个。在工作电极和参考/辅助电极上通上电压脉冲，记录产生的电流。一系列脉冲形成脉冲流来从结果中提取尽可能多的信息。本实验中的脉冲流叫做大振幅脉冲伏安法(LAPV)。脉冲流的第一个脉冲是基础的0V。输入电势脉冲，当带电 的两极或极性化合物被布置在金属表面，由于电容电流就得到一个尖锐的瞬态电流。如果结果中有物质导电(被氧化或减少),除了电容电流还会产生感应电流。几毫秒之内，充电双电极形成，电容电流减至零，而根据电极上的新的分析物的扩散，有限的感应电流生成。然后电势改变到基准电势，当被测物离开表面时，可以观测到另一极的瞬态电流。图片3a是使用的脉冲流，在图片3b中可以看到典型的电流反应。在这些脉冲流之前，需要先进行电极化学清洁。它包括很强的正向电势(本实验中是40ms的0.8V电压)，然后紧接着强的负向电势(本实验中80ms的-0.8V电压)，然后是基准电压(本实验中200ms的0V电压)。 图片3 使用的电压脉冲(a) 和典型的电流反应(b) 传统的电化学和电子舌的方法之间最大的区别就是:传统电化学仅仅测量脉冲结束时的感应电流，而电子舌平均的测量所有脉冲。 2.3.2 测量过程 在测量之前，先研究电子舌的外置。电子舌被放在圆鼓之中，靠近加热器，看不出明显的区别，但是从实用的角度看较低的放置更好(如图片2所示)。结构在没有银/氯化银参考电极和有银/氯化银参考情况下均测试过。这是因为在实际的使用中，银/氯化银电极不能包括在内，因为它的寿命短，需要较高的维护。在这种结构中，相比较于有参考电极，没有明显的损失。因此在测试设备中，去除了银/氯化银电极。 使用的电子舌的峰值是0.6，05，0.4，-0.2和-0.4V。脉冲流的前面和后面，峰值的中间插入0V电压。步长是40ms，在此时间中，平均的测量五个点。总共记录了200个点。启动洗衣机和电子舌装备，电子舌在整个洗涤中持续的测量。 执行了20中不同的洗衣顺序(A-T)。不同的顺序分散在四种设置和三种水之中，如表格2所示。 表格2 不同的设置和20种洗法的分布 脏物编号 洗涤剂 标准水 井水 井水和离子水 5 134 A,B,C,D E,F G,H 5 75 I J K 0 75 L, M, N 0 0 O, P Q, R S, T 洗衣程序从主体洗衣程序开始，持续86分钟。 在洗衣开始时，进入的水把把洗涤剂冲入洗衣桶之中。在洗衣期间达到最高的60?水温。程序继续，然后是离心脱水和第一次漂洗。第一次漂洗使用大概11.5L的水持续大概7分钟。接下来的两次漂洗每次使用大概6.5L的水，持续5分钟。在第三次和第四次漂洗中间有一次短暂的离心脱水。第四次漂洗使用11.5L的水，第五次6.5L。在长时间的离心脱水之后程序停止。 根据洗衣量，洗涤和污渍的不同，使用不同水和漂洗次数达到最佳效果，就是没有洗涤剂残留和水的浪费。洗衣机的标准是识别重要的参数来控制酸碱度，并且专注于如何计算它。 为了达到理想的结果，表3中列出了需要的漂洗次数。但是，这没有考虑机器，没种情况都是五次漂洗。 表格3 为了达到理想效果需要的漂洗次数 脏物编号 洗涤剂量(g) 漂洗次数 5 134 5 5 75 3 0 75 3 0 0 0 最后一行都是0表示没有测量，但是可以逻辑推导出。 2.3.3 数据分析 多变量数据分析(MVDA)用来处理电子舌得到的原始数据。主元分析(PCA)就是一种多变量分析方法。他解释了实验数据的变量。电子舌得到了数 据阵列，包括洗衣过程中记录到的一系列测试周期。每一个测试周期包括200个激励电流。用主元分析法来处理这些数据阵列。主元分析把大量数据分成很容易研究的小块。主元分析(PCA)可以产生一个分布图，从中看出测量周期的关系。这可以用来给测量周期分类和分组。负载分布图也可以产生，从中看出原始激励电流的重要性还有激励电流和测量周期之间的相互关系。另一种多变量分析是依靠软件分类类比模型(SIMCA)来进行数据的分类。在SIMCA中，每一组使用主元分析(PCA)方法。未知的例子同分类模型类比，根据对变量范例的类比来进行分类。未知例子可以归于一类或者几类，也可以一种都不是。例如，结果可以在Coomans分布图中直观观察，数据根据特定的重要水平在进行分类成模型。所有的多变量分析都是用Sirius 6.5 和Unscrambler 7.5软件进行。 为了获得简单的数据处理，再进行MVDA时，200个激励电流被减少至10个。在本文中，通过只使用从最大脉冲流(如0.6，0.5,0.4，-0.2,和-0.4V)第一次所激励DE 电流来减少数据。十个电流响应是为了铱和白金。通过监测过程获得这些电流响应，这些电流在漂洗中有最大的变化，接下来给出多数的信息。 图片6和图片7中的数据已经进行过数据处理。电子舌是一种相对的测量方法，本实验中处理原始数据处理很困难，因为数据的振幅根据外在的因素，比如水的质量，改变的很明显。为了去除不想要的改变需要额外的数据处理。每一个电流响应和漂洗与最小二乘法线性相关。漂洗2中的第一点和最后一点的振幅区别接下来计算。漂洗3和2,4和3,5和4也是如此。对每一个20种洗涤顺序现在有四种不同的矢量(包含十个激励电流)。这80个矢量以后就叫做“漂洗差异”。这些数值与测量值的绝对振幅相独立，只保持漂洗之间的相对不同。为了消除洗衣桶运动的扰动进行直线的拟合。图片4显示了从B顺序的5次漂洗中得到的10个激励电流的原始数据拟合前的情况，从中容易看出扰动的影响。 图片4 B顺序中5次漂洗的原始数据,10条线对应于各自的激励电流,每 个有250个测量点, 为了验证数据，采用软件分类类比模型(SIMCA)。数据集分为两组，每组包含40个漂洗差异。一半分成两个模型构建集。一个模型构建集包含需要更多漂洗(15个差异)的漂洗差异和包含不需要更多漂洗(25个差异)的漂洗差异。另一个模型构建集(我们称为测试集)测试两种模型，每一个漂洗差异根据是否属于两个种类而分类。软件分类类比模型(SIMCA)的显著性水平是10%(也即即使漂洗差异真正属于一个分类，它也有10%的几率不属于这个分类)。 3.结果 为了研究漂洗，提取出每次漂洗的最后2.5分钟的测试数据单独研究。如2.3.3一样使用简化的激励电流。图片4 显示了在一个洗衣机(B)中五次漂洗的原始数据，使用10个激励电流。每个激励电流是一条线。对每一个激励电流，五次漂洗是紧接着的(总共250个测试点每次漂洗50个)。在图片5中，同样的数据采用PCA后得到的点图，其中每一个测试结果是一个点。 图片5 10个选定激励电流的250个测量结果的原始数据通过主元分析 ,PCA,得到的分布图 在图4和5中，我们可以看出:漂洗1同其他的漂洗不同，漂洗4和5很相似，但是与1和3不同。至少在图片5中，我们也可以看出漂洗2和3相似，但是有可能相互分离。如果很多洗衣机数据同时加入一个PCA分布图中，图片将会是分散的一簇线，很难找出规律。这是因为外部的因素会影响数据。 在图6中，使用了含有漂洗区别(2.3.3节描述)的数据。图6中，PCA分布图用点表示了每个漂洗差异。黑色的方块表示没有漂洗完全的衣物(根据表格3)，浅色的菱形表示最后一次漂洗的衣物(根据表格3)。浅色的圆圈表示没有必要的漂洗，因为测试漂洗之间的不同，最低的漂洗次数是两次。 图6 漂洗间区别的PCA分布图。黑色的方块示没有漂洗完全的衣物,根据表格3,,浅色的菱形表示最后一次漂洗的衣物,根据表格3,。浅色的圆圈表示没有必要的漂洗,根据表格3,。 从图6中可以看出，插入的一条线把数据分成;两组，一组是需要额外的漂洗，另一组是不需要额外的漂洗。一个点在错误的分组中，虽然他还需要两次漂洗，他却被归为最后一次漂洗组之中。同一机洗的另外两组漂洗归类正确。 软件分类类比模型(SIMCA)来证实数据。十组洗衣顺序创建两组模型构建集，十组洗衣顺序用来作为测试集。Coomans分布图如图7所示。 图7 SIMCA 分类的Coomans分布图。图中的线条代表可能有10%偏差的边界。,也即尽管漂洗差异真正属于一个分类,也有10%可能落在这个分类之外,,一个点代表一个漂洗差异。模型的X轴是根据不在需要额外漂洗的那组的数据,Y轴是根据需要一次或者多次漂洗的数据。在测试组的40个差异中25个被归为正确的分类,15个同时被归为两个分类。 Coomans分布图显示了被测试组和两个模型构建集的漂洗差异，左上角(33个)归为不需要额外的漂洗，右下角(14个)归为需要一次或多次漂洗。左下角(33个)是同时属于两组，左上角是超出所有分类，本例中没有。 在测试组的40个差异中，25个归类正确(9个需要更多的漂洗16个不需要额外漂洗)，15个同属于两个分类。没有一个超出两个分类或归为错误的分类。 4.讨论 本研究的主要目的是探讨电子舌是否适用于洗衣机的漂洗监测。目标是发展一种耐用、便宜而且准确的传感器。探究发现用电子舌上两个电极的10个激励电流来确定是否衣物需要再次漂洗是可能的。就像确认过程所显示的，较多的漂洗差异既被归为需要、也被归为不需要更多的漂洗。这种不确定性可以使用比本文更大的数据集来降低。本文在较高的显著性水平下，利用模型建构集中的几个范例，使用了一个较为困难的验证方法。没有漂洗差异归错类，而且在PCA的分布图中也只有一个错误，这使得继续研究这项工作从而得到一个实用的传感器是很有希望的。 在测试结果中，出现错误的最大原因也许是洗涤剂的残留，也可能是洗衣机中污渍，更大的可能是衣物上的污渍。这可以通过每次循环中的彻底漂洗来避免。根据时间长短，并不是所有的循环都出现这种情况。 除了本文中的方法，还有其他的方法来区分衣物载荷。一种方法是使用原始数据的斜率而不是漂洗差异。但是，在结果中找出数据结构很困难。同样也有其他的方法来处理实验数据，但是本文中的数据处理在目前看上去是最好的。 洗衣机中使用的传感器必须很耐用而且够简单。电子舌可以满足这些要求:它只需要一个铂电极、一个铱电极和一个不锈钢的电极以及信号分析需要的电子设备。 致谢 瑞典传感器研究中心在本研究中得到了瑞典创新系统专利局和参与的 工业(包括Asko Cylinda AB)的大力支持。感谢林雪平大学的科学研究生院的支 持。感谢Rasmus Jansson先生 和Henrik Petersson先生宝贵的讨论。