改进的随机蛙跳算法对农机润滑油污染浓度的近红外光谱检测研究

润滑油是农业机械正常作业的必要物资,农业机械发动机工作的动力性、安全性、经济性以及寿命与润滑油状况有着紧密联系。污染浓度作为油液的综合评价指标,常规的实验室检测耗时长、成本高,所以开发高效的润滑油污染浓度检测技术具有重要意义。提出了一种基于近红外光谱技术的农机润滑油污染浓度的检测方法,同时针对随机蛙跳(RF)特征波长选择算法中迭代次数大,结果再现性低等缺点,提出了一种迭代保留信息变量的随机蛙跳(IRIV-RF)特征波长选择算法。该算法一方面利用迭代保留信息变量(IRIV)算法提取出强信息变量和弱信息变量,将其作为RF算法中的初始变量集,消除初始变量集的随机性对结果再现性的影响。另一方面通过对变量按被选概率值由大到小正向排序后,从首个波长开始依次增加一个波长建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,选择交叉验证均方根误差(RMSECV)值最小时的变量子集为特征波长,消除RF算法所提取的特征波长数量的不确定性。利用近红外光谱仪采集自行配制的101份不同污染浓度的农机润滑油原始光谱数据,选用三种不同的预处理方法分别对原始光谱进行处理,确定最佳的预处理方法为变量标准化(SNV)。在此基础上通过RF,...