一、日常维护
传感器清洁
定期检查传感器探头表面，若发现灰尘或油渍，需使用专用清洗剂轻柔擦拭，避免损伤光学元件。对于接触式探头，需确保其与物料的接触面无磨损或腐蚀；非接触式探头则需检查安装位置是否偏移，防止信号衰减。清洁后需用干燥空气吹净残留液体，避免水分干扰。
电缆与连接检查
每周检查传感器、仪控箱及电源线缆的连接是否松动，重点排查接触不良导致的信号中断或噪声。若发现线缆外皮破损，需立即更换并做好绝缘处理，防止漏电风险。
环境控制
设备应部署在干燥、通风的环境中，温度控制在15-30℃，湿度＜80%RH。避免阳光直射或强电磁干扰源，若环境温湿度波动较大，需增设温湿度监控模块并联动空调系统。
光学系统维护
每月对光源（卤钨灯/LED）和检测器（InGaAs/PbS）进行性能检测，通过标准样品验证光谱强度稳定性。若发现光源衰减超过20%或检测器噪声增大，需及时更换组件。
二、模型验证
标准样品校准
每季度使用覆盖测量范围（高、中、低浓度）的标准样品进行模型验证，确保预测值与参考值偏差＜5%。若偏差超限，需重新采集样品光谱并更新PLS模型。
动态环境验证
在生产流程中，每批次干燥过程需抽取10%样本进行实验室分析（如卡尔费休法），对比在线预测值与离线真值，评估模型在物料基质变化时的适应性。
异常数据预警
实时监控光谱相似度（夹角余弦法＞0.99）和预测残差（RSEP＜1%），若连续出现异常值，需触发模型再校准流程，防止误判干燥终点。
更新时间：2025-10-11
点击次数：126
当前位置：
