基于遗传算法结合神经网络的航空润滑油粘度近红外光谱分析

摘要：

研究了基于遗传算法(GA)的波长选择方法结合反向传播神经网络(BP-ANN)建模用于在用航空润滑油-40℃运动粘度的近红外光谱分析.采集样品光谱经均值中心化和Savitzky-Golay平滑求导法预处理后,通过分段组合建模初选最优波段,利用遗传算法进一步筛选了对粘度预测敏感的波长点建模.该波长选择方法与相关系数法相比,所建模型预测准确度高.在建模采用的非线性BP-ANN法中,先通过主成分分析(PCA)分解光谱数据,将得分矩阵输入3层神经网络训练,通过参数优化建立最优模型.所建模型对8个在用油进行分析,各预测值与标准值的相对误差均低于2％,并且经t检验不存在显著性差异,模型预测能力较强,应用于在用润滑油质量的快速分析效果好,为油品在线监控提供了参考.

关键词：航空润滑油、运动粘度、遗传算法、神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TE626.3(石油、天然气加工工业)

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：485-488