基于模型的红外光谱温度预测及校正方法

温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题,通过去除光谱数据中的温度效应,可以改善模型的线性度,从而提高模型的预测精度。通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度,而且需要记录测试集光谱的采集温度,这对很多实际应用中的光谱温度校正造成了困难。提出了一种基于模型的光谱温度预测及校正方法,通过训练集数据对光谱中的温度信息进行建模,利用模型的信息,从而能从测试集光谱数据中估计出采集温度,并进行光谱数据的温度校正,降低了温度校正方法对测试集光谱数据采集温度的依赖性。作为方法的验证,进行了两部分的实验：在第一部分的实验中,通过对十个浓度的水-乙醇二元混合物光谱数据的温度预测以及温度校正的实验,证明了本文方法的有效性;在第二部分的实验中,我们采用了Wulfert的经典温度校正方法CPDS的实验数据和实验方案,对三元混合物的光谱数据进行温度预测以及温度校正,得到了不亚于CPDS方法的温度校正效果,同时也证明了该方法对三元混合物光谱数据的适用性。通过两部分的实验表明,在缺少测试集测量温度的情况下,提出的温度校正方法仍可对光谱数据进行有效的预测和校正,降低了温度校正方法对测试集数据的依赖性,从而提高了温度校正方法的适用性。     

基于中波红外光谱遥测的温度估计算法

高于绝对零度的物体满足Plank定律,因此红外辐射在一定程度上反映温度。红外辐射测温具有响应速度快,分辨率高,能较好的实现对微小、高速移动等不可接触测量目标的温度测量。用一种先进的双波段红外遥感光谱系统采集不同温度金属的红外发射光谱,分析和研究这些不同温度的光谱数据所具有的不同特征。在此基础上,对样本提取重心位置、波峰位置、波长λ₁的值、波长λ₂的值四种光谱特征,寻找温度与其之间的函数关系;并建立多元线性回归模型,通过光谱反推温度值。实验结果表明,该方法可以有效的分辨有明显温差的高温物体,在实验所测温度范围内的测温绝对误差小于30 ℃,在测量误差小于20 ℃的置信区间内有98%正确率,优于一般系统需要保证目标发射率、大气透射率、环境等效辐射温度等复杂参数高精度的情况下2%的测温精度。该方法可以简单有效的对远距离目标测温,从而进一步拓展红外光谱遥测温度的应用领域。     

基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别方法

针对混合气体组分浓度分析中海量训练样本的获取、分析精度及实时在线分析等问题,将支持向量机这一新的信息处理方法和红外光谱分析法结合,提出了混合气体分布模式的概念。在此基础上,采用先进行混合气体分布模式识别,然后再进行混合气体分析的思路,在大量调查的基础上,研究探索了实际应用中可能出现的混合气体分布模式,确定60种混合气体分布模式,共计6 000个混合气体红外光谱数据样本用于模型的训练与检验。采用SMO算法实现了减量和增量的在线学习,最终建立了基于SVM的混合气体分布模式红外光谱在线识别模型。模型由模式识别和结果输出2层组成,模式识别层完成混合气体模式分布模式识别任务;结果输出层由60个SVM校正模型组成,完成具体的浓度分析任务。实验结果表明,该方法对混合气体分布模式的正确识别率不低于98.8%,可在小样本条件下对混合气体的分布模式进行在线识别,可在线实时加入新的混合气体分布模式,具有实际应用价值。     

基于中红外光谱吸收技术的一氧化碳气体检测系统

基于中红外光谱吸收技术,利用一氧化碳(CO)气体分子在4.6 μm处的基频吸收带,采用新脉冲的红外光源和双通道的热释电探测器,研制了一种CO浓度检测系统。该系统主要由脉冲调制式宽带热光源、开放式椭球聚光镜/气室、双通道探测器、主控及信号处理模块构成。通过优化开放式椭球聚光镜/气室,气体吸收光程达到40 cm, 探测器输出电信号的幅度增加约为原来的2~3倍。因此,采用椭球聚光镜后,将在一定程度上提高系统的信噪比从而改善系统的性能指标。利用配备的CO气体样品,研究了该系统对CO气体的传感特性。实验结果显示,该系统的最小检测下限为10 ppm,在该浓度点的测量误差约为14%;在20~25 000 ppm范围内的测量误差小于7.8%;对0 ppm气体样品的连续50分钟测量结果的最大偏差约为3 ppm,标准差约为0.18 ppm。同基于量子级联激光器和分布反馈激光器的CO检测系统相比,该系统具有性价比高、光路结构简单等优势,从而在煤矿、环保等场合下的CO检测方面具有较好应用前景。     

Ab Initio方法研究NO分子红外光谱参数

分子光谱参数是红外辐射计算的基础数据,目前国内还没有类似HITRAN数据库的气体光谱数据库,在国家数值风洞工程的支持下,本文开发了高温空气光谱参数计算代码,目的是为目标红外辐射计算提供支持。NO是高超声速飞行器高温空气流场中的主要化学反应产物之一,其振转能级跃迁产生的辐射处于红外探测器的典型波段。本文基于ab initio计算的NO分子分裂后的分子势和永久偶极矩,计算了NO分子的线强度(温度达到了8000 K);在300 K和3000 K温度下,目前的理论计算结果与HITRAN数据库中的数据符合得非常好;本文还采用窄带模型计算了296 K和2000 K温度下NO分子X²Π_1/2态的吸收系数。目前所用方法可以不借助实验光谱常数,使低振动态和高振动态都得到比HITRAN数据库更多的线位置,可为国家数值风洞目标辐射特性计算提供NO分子高温光谱数据。     

基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计

为提高某中波红外探测器的图像质量,设计了基于FPGA的红外图像实时处理系统,系统能够完成实时的非均匀性校正与盲元补偿处理。介绍了目前常用的非均匀性校正、盲元识别和补偿算法,并结合实际工程需求采用多点法进行非均匀性校正以及8点平均法进行盲元补偿。在仿真实验成功的基础上,基于FPGA平台构建了硬件平台。系统可以实现系数自定义更新,可以手动或自动完成非均匀性较正系数计算,以及实现盲元列表的自动更新操作。利用某国产中波红外探测器对处理系统进行了测试试验,实验结果表明:校正后图像非均匀性0.3%,盲元率0.001%。系统工作稳定、可靠,图像处理满足实时性和精度要求。     

基于红外技术的气体浓度检测方法研究

依据Lambert-Beer定律,推导出检测气体浓度的数学模型,得出了测量和参考探测器输出电压与气体浓度的函数表达式,表达式中的二个常数的数值取决于气室长度、气体吸收系数、探测器的电压探测率,经零点和满量程标准气样的标定,可确定这二个常数的数值,实现对仪器的标定.根据仪器零点随温度变化的关系,得到零点与温度函数表达式,用于零点温度补偿以及对零点温度补偿系数的计算;量程温度补偿方法是通过引入量程温度补偿因子,对测量和参考探测器输出电压与气体浓度的函数表达式进行修正,修正后的函数表达式用于量程温度补偿,也能对量程温度补偿因子中的补偿系数进行计算.矿用红外甲烷传感器采用本文的标定方法和温度补偿方法,在不同的环境温度下,对标准气样进行检测,其检测结果符合红外甲烷传感器标准所规定的基本误差.     

农作物锈病叶傅里叶变换红外光谱检测方法研究

在农作物生产中,不合理使用化学农药来防治植物病害的现象普遍存在,严重影响产品品质及食用安全,快速鉴别植物病害并采取合理的防治措施对提高农作物品质具有重要意义。利用红外光谱三级鉴别法（傅里叶变换红外光谱（FTIR）、二阶导数红外光谱（SD-IR）及二维相关红外光谱（2D-IR））对蚕豆、玉米、葱和蒜正常叶、锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位进行了研究。结果显示,正常叶、病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的光谱吸收峰强度和形状存在微小差异。原始光谱中正常叶、病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的几个吸收强度比存在差异,蚕豆的正常叶、病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收强度比A_{1 410}/A_{1 646}分别为0.698,0.624和0.616,A_{2 926}/A_{1 646}相应比值分别为0.665,0.638和0.552;玉米的相应比值A_{1 649}/A_{1 055}分别为0.813,0.696,0.691,A_{1 382}/A_{1 055}相应比值分别为0.552,0.478和0.465,A_{2 926}/A_{1 055}相应比值分别为0.574,0.467和0.469;葱的相应比值A_{1 382}/A_{1 061}分别为0.843,0.821和0.704,A_{2 923}/A_{1 061}相应比值分别为0.707,0.680和0.489;以上锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位的几个峰强比均比正常叶小。二阶导数红外光谱在1 800～800 cm-1范围内,正常叶、病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收峰的形状及强度显示明显差异。二维相关红外光谱显示,正常叶、锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位在860～1 690 cm-1范围内自动峰和交叉峰的位置、数目及强度存在显著差异。蚕豆正常叶出现4个强自动峰,2组强的正交叉峰;病斑附近绿色部位出现5个强自动峰,4组强正交叉峰;锈病叶病斑处出现2个最强自动峰和5个中强自动峰,5组强正交叉峰;蚕豆锈病叶病斑处自动峰强度最强,而正常叶的各个自动峰的强度最低。玉米正常叶出现9个强自动峰,12组强的正交叉峰;病斑附近绿色部位出现11个强自动峰,3组最强的正交叉峰和11组中强正交叉峰;锈病叶病斑处出现6个强自动峰,3组强正交叉峰;蒜正常叶出现9个强自动峰,8组强的正交叉峰;病斑附近绿色部位出现2个最强自动峰和9个次强自动峰,10组强正交叉峰;锈病叶病斑处出现6个强自动峰,1组强正交叉峰;玉米和蒜病斑附近绿色部位的各个自动峰的强度最强,而锈病叶病斑处自动峰和交叉峰强度最弱。葱正常叶出现9个强自动峰,5组强的正交叉峰;病斑附近绿色部位出现8个强自动峰,3组强正交叉峰;锈病叶病斑处出现3个强自动峰,无正交叉峰出现。葱正常叶的各个自动峰的强度最强,而锈病叶病斑处自动峰强度最弱。结果表明,利用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数红外光谱及二维相关红外光谱能简单、快速地鉴别研究农作物锈病叶,有望为农作物病害提供一种光谱检测方法。     

傅里叶红外光谱气体检测限的定性分析

傅里叶红外光谱仪检测和定量气态化合物的最小量取决于所测气体光谱的信噪比.为了使用傅里叶变换红外吸收光谱测量CO₂,CO,CH₄和N₂O等温室气体,对混合气体的信噪比和仪器检测限进行了研究.提出通过HITRAN模拟光谱计算仪器的气体检测限并分析波段等因素的影响.此外,搭建实验平台来验证基于HITRAN模拟光谱计算的检测限近似作为仪器实际测量检测限的精确程度,并分析了两者具有误差的原因和现有实验平台的不足及优化方案.     

基于差频中红外激光的痕量气体高分辨光谱检测研究

研究了基于差频光源的高分辨中红外激光光谱检测系统,差频中红外光源使用两台近红外半导体激光器作为种子光源,采用PPLN晶体作为非线性混频器件,结合准相位匹配技术实现了3.2~3.7 μm中红外相干光源输出,最大差频输出功率约为1 μW.以CH₄为例检验了系统的高分辨红外光谱检测特性,选择CH₄分子3 028.751 cm^-1 v₃基频吸收线作为分析谱线,10 cm光程的检测限为0.8 ppm.光谱数据分析表明,系统检测限主要受到标准具光学噪音的限制.     

基于非色散紫外算法的一氧化氮气体检测与分析

提出了一种基于非色散紫外(NDUV)算法,利用光电二极管阵列(PDA)探测器和光谱仪检测一氧化氮气体的分析方法。通过对比分析不同积分次数下一氧化氮吸收谱和无吸收谱内不同波长宽度的总光强,引入光源影响因子F和吸收谱因子B,得到吸光度与浓度的拟合方程及相关系数。结果表明,采用合适的拟合阶数、拟合波长宽度和分析方法,吸光度与浓度的二阶拟合相关系数可达0.999 9以上, 通过拟合方程所获得的待测气体浓度与标准值浓度的误差在3%以内。     

气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱基线漂移分段比校正方法

针对气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱仪长时间连续工作时易出现光谱基线漂移、畸变问题,对红外光源温度波动及漂移、动镜倾斜、分束器性能变化以及检测器横向偏移对光谱基线的影响进行了仿真研究,结果表明光谱基线的漂移近似线性。基于此,本文提出分段比光谱基线漂移修正法SBCPD校正光谱基线。通过比较基线校正前后仿真光谱峰高变化、偏最小二乘(PLS)定量分析模型预测不确定度、油气探井气测录井在线基线校正性能,发现SBCPD性能优越,要优于传统的多项式拟合法及airPLS法。经检验,该方法性能稳定,计算量小,便于工程应用。     

基于温度修正模型的柴油凝点快速检测方法

便携式近红外光谱仪现场快速检测是近红外光谱分析领域的一个重要的发展趋势。为了实现快速检测,便携式近红外光谱仪一般不配备温控装置,因此环境温度的变化会带来较大的测量误差。如何降低环境温度对检测结果带来的误差,是便携式近红外光谱仪在现场快速检测领域大规模推广所需要解决的一个重要问题。柴油的凝点值是评价柴油品质和适用范围的一个重要指标,对柴油凝点进行快速检测有重要的经济意义。通过便携式光谱仪采集了50种具有不同凝点的柴油样品在近红外波段（950～1 650 nm）的吸收光谱,研究了环境温度变化下的基于近红外光谱分析的柴油凝点快速检测方法。此光谱仪为基于数字微镜设计的便携式光谱仪,针对现场快检而研发,未配备温控样品池。在环境温度T₀=25 ℃时基于偏最小二乘法建立了柴油凝点的预测模型,并分别将不同环境温度（T_E=-10,0,10,20,30,40和50 ℃）条件下测量的近红外光谱带入上述凝点预测模型,分析预测偏差随环境温度相对参考值变化(T_E-T₀)的依赖关系。通过一次函数对预测误差随环境温度的变化关系进行拟合,发现凝点预测偏差的平均值随环境温度的变化关系为Δｃ＝-0.019 8(T_E-T₀)。将环境温度的修正因子带入25 ℃条件下预测模型,建立了针对环境温度变化的温度修正模型。在温度修正以后,10 ℃条件下预测凝点的均方根误差由原来的14.6降为8.8,相关系数由原来的0.4提升为0.7。研究表明,本温度修正模型可以有效降低环境温度对预测结果带来的误差。基于此温度修正模型,可以显著降低近红外光谱分析建模过程的工作量,在某一特定温度条件下建立预测模型后将此温度修正项带入模型即可用于在其他环境温度条件下进行柴油凝点值的预测,而不需要在其他多个温度条件下分别建立预测模型,可显著提高建模效率和便携式近红外光谱快速检测的温度适应性。     

基于近红外频域自适应分析法的电煤发热量模型研究（英文）

目前由于部分电站锅炉所用到的燃煤大多为配煤,在有些情况下,其复杂的物理化学特性导致难以获得高精确度的常规近红外定量分析模型,这给电煤发热量的在线检测带来了一定困难。针对该问题,深入研究了电煤近红外光谱时域和频域特征,提出一种能够通过全局优化策略自动在频域内建立最优近红外定量分析模型的新方法—频域自适应分析法。该方法首先将时域近红外光谱通过快速傅里叶变换转换为频域近红外信号;然后采用有效光谱能量率得到合适的频域信息范围;接着根据近红外光谱频域下的相关系数谱图、方差谱图以及谐波在频域中的坐标合理构建了频域信息量评价参数,利用该参数对模型输入变量的种群位置进行初始化;最后采用频域分区搜索和综合性能评价函数得到最佳建模方案。与此同时,结合电煤煤粉近红外图谱的特性,并以其发热量为待测目标对该方法进行了验证,取得相对较好实验效果,与传统方法主成分回归、偏最小二乘回归、反向传播神经网络以及基于遗传算法的偏最小二乘回归和支持向量机回归相比,该方法预测精度更高,并且有效避免了频域随机搜索潜在的过拟合和虚假有效模型的弊端,具有良好的应用前景。此外,该方法也可推广用于其他类型的光谱定量分析。     

基于SVM回归模型的混合气体组分种类光谱识别方法

针对混合气体红外光谱分析中无法采用同一模型同时进行混合气体组分浓度的定量分析和组分种类的定性分析的问题,本文提出了基于SVM回归模型的混合气体组分种类光谱识别方法.通过详细推导,证明混合气体组分种类识别完全可以通过组分浓度分析的SVM回归模型来求解,混合气体组分种类识别是一种特殊的回归.实验结果显示,该方法的混合气体组分种类的正确识别率不小于92.5%.     

基于长波红外光谱的热态锻件温度场测量方法研究

提出一种长波红外光谱的温度场测量方法。将谱色测温原理与三级Fabry-Perot(FP)型Liquid Crystal Tunable Filter(LCTF)相结合,并对测温理论模型中三组非线性相关方程组所得的解进行了优化,以进一步减小误差,使测量值更加客观、真实;然后运用液晶双折射可调谐滤光原理,制作了三级FP型LCTF滤光系统,该系统在一定的长波红外光谱范围内实现了波长的任意调谐,从而保证测温系统的响应快速、准确。该方法测温前无需知晓被测物发射率,且能有效抑制背景光辐射和环境光源对测温精度带来的影响,保证了测温结果的准确性。最后通过matlab仿真软件验证了滤光系统所得红外光谱符合系统设计要求,并通过实验验证了该测温方法的可行性,测温准确性较之传统的单波段红外热像仪得到了提高。     

苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿

温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42 ℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性, 其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP₁=0.72,RMSEP₂=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP₁=0.69,RMSEP₂=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示：温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。     

基于基线漂移模型的气体光谱自动基线校正

傅里叶红外光谱是监测污染源废气排放的一种重要手段。发展针对气体光谱的自动基线校正方法对于污染气体快速检测及长时间在线监测具有重要意义。目前自动基线校正中的一个难点是如何准确校正存在宽峰的光谱：宽峰在频域中具有一定低频成分,基于频域滤波提取光谱中低频基线信息的方法因难以选择合适的分离条件容易产生基线扭曲。采取自动识别基线点,基于预先设定的基线模型拟合光谱基线的方法可以规避频域方法中分离条件选取的环节,但其校正效果对所采用的基线模型非常敏感。当基线模型中的自由度过小时,拟合基线无法准确逼近光谱基线漂移,基线校正的误差较大;而当基线模型中的自由度过大时,尤其是含有实际基线漂移中不存在的虚假自由度时,容易产生基线扭曲。目前常用的基线模型有线性、多项式、样条插值、指数模型等,在基线模型的选择上缺乏较为统一的标准。本研究着眼于避免基线模型缺乏必要自由度或含有虚假自由度,提出基于实际基线漂移的自由度建立基线模型。研究发现,气体光谱中主要的基线漂移在光谱中可被近似表示为波数的特定阶次(0次、1次、2次和4次项)的形式。以此作为基线模型提出了一种自动基线校正新方法。新方法以传统迭代多项式拟合自动基线校正方法作为基础,将其中仅设定多项式最高阶次的基线模型改进为上述由具有物理意义支撑的特定阶次构成的基线模型;此外,增加了对吸收峰尾部的判定,用于避免在采用阈值分辨吸收峰与基线时,吸收峰尾部因吸光度较低被误识别为基线的问题。以实测获得的含有水汽宽峰的空气光谱作为样本,对所提方法的基线校正效果进行了验证,并与迭代多项式拟合方法中两种较有代表性的Lieber和Mahadeven-Jansen(LMJ)方法以及Liu和Koenig(LK)方法的基线校正效果进行了对比。实验结果表明,所提方法与采用不同最高多项式阶次的LMJ及LK方法相比,可更好的避免基线扭曲,同时其校正后的光谱基线与吸光度0线间具有最低的方差平均值。研究表明,采用实际基线漂移的自由度建立光谱基线模型可获得良好的基线校正效果。     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22 ℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0.333,而恒温模型(22 ℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4 ℃时,SEP=0.601 6。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。