过氧化氢溶液浓度是漂白工艺中一个决定性的工艺参数,其浓度的高低会决定漂白效果的好坏进而影响整个印染前处理工艺的加工效率。因此若是能对漂白液中的过氧化氢浓度进行精确检测,就可以在提升漂白效果的同时保证工艺重演性,进而提升良品率,降低返修率,从而达到节能减排、降低成本、提高印染行业经济效益的目的。然而,由于漂白液中过氧化氢浓度高且伴有碱性物质与温度的影响,目前市场的过氧化氢在线检测产品无法满足漂白工艺的检测需求。因此,工厂往往采用人工滴定法的方式检测。人工滴定法耗时长,出错率高,导致其漂白效果难以控制。这使得如何对漂白液中的碱性过氧化氢浓度进行在线检测成为目前印染数字化中亟待解决的问题之一。本论文以碱性过氧化氢溶液为研究对象,结合国内外的研究现状,提出了一种针对高浓度碱性过氧化氢溶液的在线检测方法并设计了一套基于电化学的多传感器检测系统将其实现。该方法将改进的Butler Volmer方程与BP神经网络分类算法相结合,大大提高了检测范围。其主要研究内容如下:(1)阐述了氧化还原滴定法、电化学分析法、分光光度法等主流过氧化氢浓度检测方法的优缺点与适应环境。在此基础上,结合课题目标说明了采用安培法检测的原因。(2)详细分析了碱性过氧化氢的电化学机理,并结合Butler Volmer方程与电化学动力学知识推导出了其机理数学模型。(3)设计了安培式碱性过氧化氢溶液浓度检测实验,研究了搅拌速度、H202浓度、NaOH浓度、温度与检测电流的关系。其中搅拌速度的提高能增大电流,但其电流大小会随着搅拌速度的增大逐渐趋于稳定。H2O2浓度与NaOH浓度通过改变化学反应强度与溶液电阻影响电流大小。低浓度H2O2可以加快化学反应从而使电流增大,但高浓度H202会带来巨大的溶液电阻,从而导致电流产生明显的减小。NaOH浓度的增加一方面可以加快化学反应,另一方面可以减小溶液电阻,与电流大小呈正相关。温度对电流有促进作用,其电流的自然对数与温度的关系近似为直线。在此基础上,本文通过拟合改进了机理模型,得到了用于检测H2O2的数学模型,但该模型受到溶液电阻的影响,每个电流值对应两个H2O2浓度,其检测范围被限制。(4)通过实验研究了电导率与H2O2浓度、NaOH浓度、温度的关系。实验表明,电导率随着H2O2浓度的升高逐渐减小,但会随着NaOH浓度与温度的升高逐渐增大。在此基础上,通过以BP神经网络为基础的过氧化氢浓度分类算法,解决了溶液电阻过大带来的二义性问题,提高了检测模型的检测范围。(5)完成了检测系统的软硬件平台搭建,并对其检测效果进行了验证。经验证,该检测系统的均方根误差为0.76,相关系数为0.996,偏差为0.1,能够在温度范围为30-70℃,NaOH浓度在10-30g/L环境下,准确检测H2O2浓度,其H2O2检测范围为1-30g/L。