太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

高空间分辨率高可见度的太赫兹光谱成像研究

太赫兹光谱成像,不但包括在二维图像空间的强度信息,同时可以得到太赫兹波段的光谱信息,构成了一个三维的数据矩阵。由于受到太赫兹成像系统内部硬件的限制和影响,太赫兹频域较高频段处信号存在能量弱、信噪比低的特点,导致所成的太赫兹图像普遍存在分辨率低、对比度低等问题。因此,利用三维数据矩阵,应用适合的算法,实现了提高太赫兹光谱成像空间分辨率、边缘细节可见度的目的。搭建了三维可移动式太赫兹时域光谱成像系统,实现了对标准高分辨率板的二维扫描。对该系统所采集到的信号分别进行时域、频域等多种方式成像对比,结合瑞利判据和分辨率标尺对成像系统的空间分辨率、景深进行标定,研究了提高太赫兹光谱成像的空间分辨率算法。然后,针对太赫兹频域高频区域信噪比低、对比度低、噪声原因复杂的特点,结合深度残差学习的图像去噪理论,提出了太赫兹图像深度去噪网络,在训练集中引入成像系统中真实的“太赫兹残差噪声”。最后,利用所训练出的模型对太赫兹频域高频区域图像进行盲去噪,并用重建图像分别与原始成像结果和传统太赫兹去噪算法结果进行比较,分别从主观和客观两个方面评价了不同算法对太赫兹频域高频图像的去噪效果。实验结果表明,通过该算法实现...