润滑油黏度可见/近红外光谱快速无损检测方法

摘要

提出了一种应用可见/近红外光谱技术进行汽车润滑油黏度快速无损检测的新方法。对150个润滑油样本进行光谱扫描和平滑、变量标准化等预处理,比较了不同建模方法的检测精度。采用主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA)2种方法提取的特征变量作为模型输入变量,分别建立了偏最小二乘模型(PLS)、多元线性回归模型(MLR)和反向传输人工神经网络模型(BPNN)。结果表明,PCA-BPNN和SPA-BPNN模型的预测效果远优于其它模型(PCA-PLS、PCA-MLR、SPA-PLS和SPA-MLR),预测相关系数(r)分别为0.971和0.964。表明BPNN模型可以很好地利用光谱数据中的非线性信息,同时也表明SPA是一种有效的特征波长提取方法,选取的特征波长有利于汽车润滑油黏度快速检测仪器的开发。