用于分析物质的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于分析物质的方法，在其中对物质进行激励并观测对应的响应。接着以预先确定反映激励与响应之间的相关性的参数模型的方式进行评估。通过激励值和时域响应观测值来确定模型参数。通过模型参数计算频域传递函数，并通过传递函数直接计算物质的特征量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于分析物质的方法，其中，对物质进行动态激励而产生可观测的响应，并且通过激励与响应之间的相关性来确定物质的特征量；本专利技术还涉及用于实现该方法的装置。
技术介绍
通过对由这样的方法引起的、对作用于物质的激励产生的物质响应进行评估，可以确定对应于由所述观测覆盖的分析间隔内的物质特性及物质参数的物质特征量。受到激励的物质可以是单一的物质以及各种物质或材料的体系或混合物。这种方法的一个广为人知的示例是动态热分析，其中，物质受到的激励是受预先确定的时间温度程序影响，并且将样品产生的热流作为响应捕捉。通常，该过程是根据微分方法实现的，其中根据温度程序激励该物质及已知参考物质，并利用由该物质与参考物质产生的热流之间的差分作为响应。另一个公知的示例是热机械分析(TMA)，其中根据由该物质制成的样品体的长度改变来观测响应，而该长度改变是预先确定的温度程序的函数。在这种已知的差热分析方法(EP 0 559 362 A1)中，创制激励的温度程序由以线性方式上升的斜坡组成，且这与具有预先设置的频率及预先设置的振幅的周期性温度调制叠加。对作为响应获得的已调制的热流差分的评估是基于将表示该热流差分的响应信号划分为两个信号分量。分别通过在一个或多个调制周期上求平均来获得信号分量之一，即，该分量由包含在响应信号中的公共分量组成。而另一个信号分量是响应信号中包含的交变分量，所述交变分量以预先设置的调制频率振荡，并通过确定测量到的响应信号与其公共分量之间的差分来确定。这种类型的对响应信号的激励和评估基于使用单个预先设置的调制频率，且只选择性地激励具有相同频率或谐波的此类事件。通过另外一种公知的热分析方法(EP-A 1 091 208)，可以避免限制于单个激励频率，该方法提供随机的激励并在评估响应信号期间对其进行相关性分析。然而，在需要高精度时，相关性分析中所需的测量时间增加。
技术实现思路
本专利技术要解决的是创制上文所述类型的方法及指定用于实现所述方法的装置所存在的技术问题，本专利技术的方法允许有效地评估基本上意的任何激励。本专利技术提供一种解决该问题的方法，所述方法通过参数模型来表达激励与响应之间的相关性，对该参数模型预先设置具有有限个待定参数的特定模型结构；通过激励值和关联的时域响应测量值计算模型的参数；通过这样计算出的参数直接确定频域传递函数；以及通过所述传递函数直接计算特征量。在根据本专利技术执行传递函数的计算之后，由此计算出的一个或多个特征量以高精度反映物质的特性。在该上下文中，可以自由地选择并因此适配激励，具体来说即选择和适配其时间过程及对应的频率频谱，以便有利于发现物质的特性。通过测量来确定响应值。而激励值可以是已知的，或也可以通过测量来确定。在缺少要分析的物质时在设计用于实现该方法的装置中产生激励的情况下，模型允许确定该装置的特征量而不是物质的特征量。一个特别重要的实施例包括被视为线性时不变的模型。本专利技术的该实施例考虑到这样的事实在很多情况下，激励与响应之间的关系至少近似地为线性且时不变。在这样的线性时不变模型中，对应于激励的输入信号与对应于响应的输出信号之间的关系可以如公知的那样表示为其系数是模型参数的微分方程的形式。在时间离散情况下，使用在一个相等的时间间隔的激励值的时间序列与对应的响应测量值来确定模型的参数，而根据采样间隔来确定时间间隔。在该情况中，如公知的那样，通过相应的差分方程来近似时间连续情况下的微分方程，且该近似越好，则采样间隔越小或采样率越高。该差分方程具有如下形式Yk＝-a1×yk-1-a2×yk-2-.....-ana×yk-na+b1×uk-1+b2×uk-2+.....+bnb×uk-nb+εk(1)在方程(1)中，下标k、k-1、...表示采样时间的离散值，yk和uk表示在这些采样时间处的响应值或激励值；a1、a2、...、1na表示响应值的系数，而b1、b2、...、bnb表示激励值的系数。在方程(1)中，在不限制其通用性的前提下假设a0＝1。其中还假设系数b0为零，因为这是在实际系统中通常的情况，因为激励对响应的瞬间效应实际上不会发生。但应指出，可以包括在上述方程(1)中b0的非零值，而这不会对下文中所述的处理产生任何影响。最后，在方程(1)的右边加入误差项εk。该误差项考虑在模型与实际测量过程之间发生的变化。如果组合激励值与响应值，则在方程(1)中，按下式定义向量φkφk＝(2)且按下述将要确定的参数值定义为参数向量ΘΘ＝T(3)则方程(1)可以采取如下用矩阵记号表示的形式yk＝φk×Θ+εk(4) 因此，为了完全确定参数向量Θ，需要na+nb个方程，这要求有足够长的采样时间的时间序列k，k-1，...，k-n，即足够长的测量窗口。解该方程组，使方程误差得以最小化。这可以例如通过使用最小二乘法(leastsquares)做出。在将该方法应用于其中激励信号与响应信号之间的相关性包含不能或不应被忽略的非线性部分的系统的情况下，第一种选择允许除去激励和/或响应中不与非线性关联的所有部分，并使用线性时不变模型仅对这样获得的差分信号进行评估。然而，这假设非线性部分是已知的或可以通过某种方式确定。另一方面，第二种选择通过加入设计成用于考虑响应中非线性部分的数学项来提供线性时不变模型的扩展。可以通过激励和时域响应结合模型参数来确定该数学项。响应ys(t)在该情况中表示为下述形式ys(t)＝X(t)+y(t)(5)其中y(t)是线性部分而X(t)是非线性部分。特别对于频繁发生这样的情形，即其中响应ys(t)的非线性部分X(t)对比其线性部分y(t)仅缓慢变化时，第二种选择是有益的。例如，在动态热分析中的这样的情形对应于响应的热流是由可逆热流和不可逆热流组成，该可逆热流是在对应于升温速率的快速改变的激励之后并与物质的热容关联的可逆热流，及该不可逆热流是由物质的热性质(例如，变相或化学反应)确定的。由于热事件通常需要一定的时间，所以关联的热流不能跟上激励中的快速改变，并以相对慢的速率进行变化。这也就是为什么在这样的情况中，计算模型参数所需的测量窗口的持续时间相对于非线性部分X(t)的改变是如此短，以致后者表现为常数，即，可以在相应的窗口中将其设置为X＝c(6)若在时间窗口内发生成显著改变，则相反可以选择线性方法。X(t)＝c0+c1×(t-t0)(7)其中，t0表示可自由选择的常数。有利地，可以将t0选择为所使用的相应时间窗口中心处的时间。在线性方法也不足以达到所需的精度的情况下，可以在X(t)的拟设中以类似的方式包括平方项或更高阶的项或其他函数。以此方式，在评估的框架内分别确定响应信号的线性或可逆部分及非线性或不可逆部分两者。在以此方式加入非线性部分时，相应地在方程(1)的右边加入相应的项。这意味着使用同样在解方程组时计算出的相应参数来扩展参数向量Θ。类似地，也扩展向量φk。在例如使用方程(7)的假设下，有下述结果φk＝ (8)及 Θ＝T其中γ1＝c0×(1+a1+...ana)-c1×(a1+2a2+...+pana)(9)γ2＝c1×(1+a1+...+ana) (10)然后，再次应用方程(4)，其中向量γk由方程(5)中的ys(t)的测量值组成。在方程(1)中指定并用于说明时间离本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于分析物质的方法，其中对物质进行能产生可观测响应的动态激励，并基于所述激励与所述响应之间的相关性确定物质的特征量，其特征在于，通过参数模型表达所述激励与所述响应之间的相关性，对所述参数模型预先设置具有有限个待定参数的特定模型结构，通过激励值及关联的时域响应测量值计算模型的参数，通过这样计算出的参数直接确定频域传递函数，以及通过所述传递函数直接计算所述特征量。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

【专利技术属性】
技术研发人员：托马斯许特尔，克里斯托夫海茨，于尔根沙韦，
申请(专利权)人：梅特勒托莱多股份公司，
类型：发明
国别省市：CH[瑞士]