光散射法作为一种速度快、精度高、重复性好的检测方法,被广泛用于工业、农业、医学等领域的颗粒非接触检测。随着社会不断发展,颗粒直径不断减小、成分愈加复杂,对光散射检测的精度提出了更高要求。在对多成分溶液进行颗粒物检测的过程中,由布朗运动引起的散射信号波动,会对检测过程产生显著影响,导致检测结果产生偏差。为解决布朗运动对多成分溶液检测过程产生的干扰,本文将对具有波动信息的颗粒多成分溶液颗粒物检测模型展开研究,本研究对于实现颗粒物质的准确度检测具有重要指导意义。本文考虑布朗运动引起的光散射信号的波动现象,结合其统计学规律,在散射微粒浓度模型的基础上,用微粒数平均值修正了微粒数,得到了波动情况下的平均光强模型,并在此基础上探讨多成分溶液浓度检测时各成分之间的关联性,实现多成分溶液颗粒物检测的特征提取,并通过仿真进行验证;结合具有波动信息颗粒的特征、Hilbert三维能量模糊分布熵的特征提取方法,及T-S模糊递归神经网络算法进行分析。由布朗运动导致的散射信号波动,在多成分溶液的颗粒物光散射检测过程中不可忽略,本文对这一过程给出了解释,并提出了一种可供参考的检测模型方法,为具有散射波动信息复杂混合多成分溶液浓度检测提供了理论指导和参考。