磁性纳米粒子作为新型的纳米材料,具有独特的小尺寸效应、表面效应、良好的靶向性、生物相容性等特性,因此具备有许多优异或全新的性质,基于这些性质,磁性纳米粒子被广泛的应用于免疫检测、疾病诊断、环境监测、食品工业等诸多学科领域。目前主要使用磁性纳米粒子作为载体,完成目标物体的定性检测或半定量检测,而关于定量检测的研究却少见报道。如何快速、精准的检测出磁性纳米粒子的质量,从而实现与其相结合的检测物含量的定量检测是亟待解决的问题。本文提出了一种基于弱磁信号的新型磁性纳米粒子质量检测方法。因为磁性纳米粒子的超顺磁性,首先对磁场激励源进行优化设计,针对螺线管线圈激励源、C型磁铁激励源、亥姆霍兹线圈激励源三种恒定磁场激励源进行仿真分析,根据仿真结果得到的磁场均匀度、均匀磁场范围等参数来确定最优磁场激励源。其次是确定磁传感器的测量方向以及测量位置。分析响应磁通密度在三维空间中的三个方向的分量,对比三个方向磁通密度分量的峰值变化、信号杂乱程度等参数来确定最优的磁传感器测量方向;根据已经确定的磁传感器测量方向以及距离容器不同距离响应的磁通密度信号的峰值、信号杂乱程度等参数确定最优的磁传感器测量位置,并且根据信号的峰值点信号确定磁传感器的个数。之后分析磁性纳米粒子在规则分布和随机分布时产生的响应磁通密度信号,得到不同分布时磁性纳米粒子质量参数检测方法的优劣性,并对随机分布时的磁性纳米粒子进行深入研究,通过线性最小二乘法等方法拟合出磁性纳米粒子与响应磁通密度的线性函数关系。之后对实际检测中影响磁性纳米粒子质量检测结果的因素进行研究,主要的影响因素有磁性纳米粒子的参数、地磁场、容器材料和基液等。使用控制变量法,在只改变一个参数因素的情况下,根据不同参数之间产生的响应磁通密度信号,分析各个参数之间的优劣性。最后建立磁性纳米粒子质量定量检测预测模型,对不同预测模型进行对比研究。使用PSO-RBF、极限学习机、宽度学习三种算法建立预测模型,对三种预测模型结果进行对比分析。本文主要研究了磁性纳米粒子质量定量检测方法,使用COMSOL Multiphysics软件对检测平台进行了仿真实验。通过仿真数据优化恒定磁场激励源及外部环境参数对检测平台的影响,最终通过不同预测模型研究确定了磁性纳米粒子质量与其产生的磁通密度Y分量的关系函数,根据磁传感器检测到的磁信号可以得知待测量的磁性纳米粒子质量参数。结果表明,基于宽度学习算法的磁性纳米粒子质量预测模型能够较好地实现了基于磁通密度信号的磁性纳米粒子质量参数检测。研究成果对于磁性纳米粒子质量定量检测具有一定的参考价值与应用前景。