可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究

对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(Rp)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的Rp分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明,可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。     

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。     

基于傅里叶变换近红外透射光谱的汽车用 无水冷却液和制动液掺水检测

冷却液和制动液是车辆工作过程中非常重要的油品，对车辆的正常运行具有非常重要的作用。在冷却液和制动液中掺水是掺假的主要手段之一，掺水后的冷却液和制动液，其有效成分会减少，从而影响了冷却液和制动液本来的功能，对车辆造成危害，从而影响车辆的正常运行。实现对冷却液和制动液含水率的快速准确检测，是保证冷却液和制动液品质的关键。采用傅里叶变换近红外光谱对不同品牌的掺水的汽车无水冷却液和制动液含水率检测进行了研究。分别采集了3个不同品牌无水冷却液和4个不同品牌制动液在掺入不同含水率(0%，5%，10%，15%，20%，25%，30%，35%)下的近红外透射光谱，并基于10 067～5 442 cm-1范围内的光谱进行了研究。不同含水率的无水冷却液和制动液近红外透射光谱存在差异。单个品牌不同含水率的无水冷却液及制动液的主成分分析(PCA)表明不同含水率样本之间存在差异。采用二阶导数(Second derivative)对单个品牌以及包含有不同品牌的无水冷却液及制动液(不同含水率)的特征波数进行了选择，发现不同品牌之间选择的特征波数相近，且单个品牌与包含不同品牌之间选择的特征波数也相近，而经过特征波数选择后波数减少了至少98.67%。基于单个品牌样本的全谱以及包含有不同品牌样本的全谱和特征波数，分别建立偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型，所有模型的建模集和预测集决定系数均高于0.9，剩余预测偏差(RPD)均高于3，含水率预测模型取得了较好的预测结果。基于全谱的模型预测效果与基于特征波数的模型预测效果相当，表明特征波数选择可用于无水冷却液和制动液中含水率的检测。基于单个品牌样本的模型预测效果与包含不同品牌样本的模型预测效果相近，表明包含品牌差异，建立基于多个品牌的无水冷却液和制动液掺水量的预测模型是可行的。研究结果表明，近红外透射光谱结合化学计量学方法可用于不同品牌汽车无水冷却液和制动液掺水量检测，为研究开发在线检测仪器奠定了基础，也为其他类型的车用液体制品中含水率的检测提供了技术和方法参考。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

不同分辨率近红外光谱对汽车差速器油品牌鉴别的研究

研究了不同分辨近红外光谱对汽车差速器油品牌鉴别的效果与影响。分别采集了五种不同品牌汽车差速器油在4,8,16和32cm-1分辨率下的透射光谱。去除采集波段范围两端噪声明显部分后采用10522.28~4 443.425cm-1范围光谱进行分析。不同分辨率光谱的主成分分析(principal component analysis,PCA)结果表明不同品牌差速器油可以被鉴别。同时基于不同分辨率光谱全谱所建立的偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)以及支持向量机(support vector machine,SVM)模型所获得的判别正确率相近且均高于90%。其中以8cm-1分辨率下PLS-DA与SVM模型的判别正确率最高。上述研究结果表明分辨率对判别分析结果的影响较小。进一步对不同分辨率下的近红外光谱采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)选择特征波数,发现不同分辨率下得到的特征波数均不相同,表明分辨率影响特征波数的选择。以不同分辨率特征波数建立的PLS-DA以及SVM模型取得了较好的判别分析效果,与以不同分辨率下全谱建立的判别分析模型效果相当。研究结果表明,分辨率对差速器油品牌鉴别影响较小,而对特征波数的选择影响较大,在实际应用中应考虑到分辨率对特征波数选择的影响。总体而言,不同分辨率的近红外光谱全谱与对应的特征波数都能有效的实现对汽车差速器油品牌的鉴别。     

基于可见近红外光谱技术的车蜡品牌无损鉴别方法研究

探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分析(linear Discriminant Analysis,LDA)和最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)模型。基于两个算法的全波段光谱模型的预测集正确率分别达到了84%和97%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)算法从751波段中选取了7个特征波段(351,365,401,441,605,926和980nm)。基于SPA选择的变量建立LS-SVM模型,准确率依然保持在97%。说明SPA选择的特征波段包含了对于车蜡品牌鉴别最重要的光谱信息,而大多数无用信息则被有效剔除。将SPA与LS-SVM算法的车蜡识别模型在保证正确率的基础上,还可以大大降低模型计算复杂程度,说明该模型能快速准确的从车蜡可见-近红外光谱中提取有效信息,并实现车蜡品牌的无损鉴别。     

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法,应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线,然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析,并获取机油可见-近红外光谱的特征信息,再结合多类判别分析技术建立机油占占种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析.结果表明,以样本在第一主成分和第二主成分卜的得分做出的二维散点图,对不同种类机油具有很好的聚类,能定性区分不同种类机油;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型,余下的30个样本用于验证.对未知的30个样本进行品种预测,准确率为100%.证明本方法具有明显的分类和鉴别作用,为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法.     

近红外透射光谱结合判别分析方法在汽车制动液品牌与新旧鉴别中的应用研究

采用近红外透射光谱研究了汽车制动液品牌及新旧的鉴别。采集宝马(BMW),丰田(Toyota),沃尔沃(Volvo)以及嘉实多(Castrol)四种品牌的汽车制动液全新样本以及用过的样本的透射光谱。分别对每一种品牌下全新与用过汽车制动液样本的光谱数据进行主成分分析(PCA),主成分得分图表明不同品牌制动液以及该品牌下全新样本以及用过的样本能够被较好的区分,其光谱特性存在差异。基于主成分载荷(Loadings)进行特征波数选择,偏最小二乘判别分析(PLS-DA),线性判别分析(LDA),簇类独立软模式法(SIMCA),k最邻近分类算法(KNN),随机森林(RF),误差反向传播人工神经网络(BPNN),径向基神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM),支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LS-SVM)等判别分析方法用于建立基于特征波数的判别分析模型,判别模型的建模集和预测集判别正确率均略低于或达到了100%。与其他三种品牌汽车制动液相比,嘉实多全新样本与用过样本的差异较小,KNN与LS-SVM模型的建模集正确率均低于100%。结果表明,近红外透射光谱结合特征波长选择以及判别分析模型对不同品牌制动液以及同一品牌下全新样本以及用过的样本进行识别是可行的,为开发在线或便携式仪器提供理论支持。