基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究

摘要：

研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法.获得了润滑油在475～975 nm范围内的可见-近红外光谱.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取.通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始光谱所包含的500个光谱变量减少到了8个(分别为489 nm、553 nm、591 nm、874nm、893 nm、910 nm、935 nm和951 nm).基于这8个变量建立的LS-SVM模型获得了预测集确定系数为0.9546、误差均方根为0.0081和剩余预测残差为4.5663的预测结果,说明可见-近红外光谱技术可以用于润滑油酸值无损检测.与酸值测定标准方法相比,该方法具有快速、无损和成本低等优点.同时,UVE-SPA法是一种有效的光谱变量选择方法.

关键词：可见-近红外光谱、润滑油、酸值、最小二乘支持向量机、无信息变量消除-连续投影算法(UVE-SPA)

所属期刊栏目：32

分类号：TP391;TK418(计算技术、计算机技术)

资助基金：十一五国家科技支撑项目2006BAD10A0403;浙江省教育厅科技项目20071275

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：39-44