1 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 河北环境工程学院, 河北 秦皇岛 066102
3 沈阳仪表科学研究院有限公司, 辽宁 沈阳 110043
提出了一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的新方法。 将偏最小二乘方法(PLS)推广至三维扩展(tri-PLS), 不需要解决特征值问题。 利用该方法对柴油、 汽油和煤油混合物的三维荧光光谱进行研究, 根据样本序列、 激发波长、 发射波长构造出三维数据矩阵, 结合浓度矩阵应用tri-PLS法建立校正模型, 对实验样本进行预测, 实验结果表明tri-PLS方法的建模精度比常用的平行因子法优越。
三维荧光光谱 油类混合物 建模精度 Tri-PLS tri-PLS Three-dimensional fluorescence spectra Oil mixture Modeling accuracy 光谱学与光谱分析
2017, 37(12): 3771
1 燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 河北省自动化研究所, 河北 石家庄 050081
3 华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063009
燃油存在“消耗量大”、 “相对低质”、 “前端缺少清洁”、 “末端排放缺乏控制”四大问题, 我国的空气污染60%以上来自煤和油的燃烧, 雾霾问题很大程度上取决于能源问题。 快速准确地实现汽油、 柴油、 煤油等成品油的鉴别与测量, 对于实施空气污染监测及治理具有重要意义。 在精确地表征成品油种类信息的基础上, 为了提高网络模型的识别效率, 采用主成分分析方法将高维空间进行降维处理。 对最常用的三维荧光光谱基于激发-发射矩阵(excitation-emission matrix, EEM)数据进行主成分分析以提取更精细、 更深层的特征参量。 分类过程中应用交叉验证的方法避免发生“过拟合”现象。 设计鉴别和测量双重处理的神经网络, 将神经网络模式识别结果反馈到浓度网络的输入端, 与相对斜率、 综合本底参数、 相对荧光强度一起测量相应种类的浓度输出, 利用可拓神经网络模式识别技术实现成品油的鉴别与测量。 应用可拓神经网络方法实现成品油种类模式识别的平均识别率达到0.99, 浓度平均回收率为0.95。 模式识别平均耗时为2.5 s, 仅为PARAFAC模型分析方法的48.5%。 该方法显著提高了运算速度, 且应用效果理想。 需要指出的是, 在分析诸如成品油、 茶叶、 农药等成分复杂的混合物时, 应针对具体待测物制作相应的校正样本, 用以确保分析的准确性与精度。
三维荧光光谱 成品油 主成分分析 可拓神经网络 Three-dimensional fluorescence spectra Refined oil Principal component analysis Extension neural network 光谱学与光谱分析
2016, 36(9): 2901
燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
采用傅里叶变换红外(FTIR)和拉曼(FT-Raman)光谱技术直接、 快速地测定了脱毒繁育和硫磺熏制的三组不同祁菊花样品有效药用成分及含量的变化。 对所测样品的FTIR, FT-Raman光谱进行分析对比, 结果表明, 三组祁菊花样品的FTIR光谱在1 800～500 cm-1区间多个红外吸收峰的强度存在明显差异, 特征峰形状也略有差异。 FT-Raman谱特征峰的形状有明显差异。 FTIR和FT-Raman谱直观地反映出茎尖脱毒繁育会使祁菊花的挥发油、 黄酮类物质等药用成分含量升高, 硫磺熏制使其减少。 FTIR和FT-Raman光谱技术为检测脱毒繁育及硫磺熏制引起祁菊花有效药用成分的变化建立科学依据, 也为检测其物质成分含量提供一种有效方法。
祁菊花 脱毒育繁 硫磺熏制 Qi Chrysanthemum FTIR FTIR spectra FT-Raman FT-Raman spectra Virus-free breeding Sulfur smoked 光谱学与光谱分析
2016, 36(9): 2780
1 燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063009
设计水中油类污染物检测仪, 采用脉冲氙灯作为光源, 选择阶跃型多模纯石英光纤对激发光和发射光进行传输。 采用非对称Czemy-Turner光路的高精度光栅单色器。 应用该装置测定柴油、 汽油和煤油的荧光光谱, 0#柴油、 97#汽油和煤油的最佳激发波长/发射波长分别为: 290/330, 270/300和280/330 nm。 检出限: 柴油(0.025 mg·L-1)、 汽油(0.042 mg·L-1)和煤油(0.054 mg·L-1)。 相对误差: 柴油(2.55%), 汽油(2.06%)和煤油(1.71%), 实验表明所设计的检测仪具有较高的测量精度。 配置不同浓度的柴油、 汽油和煤油的混合溶液, 测量其三维荧光光谱, 采用自加权交替三线性分解算法对光谱数据进行分解, 预测浓度及回收率均表明自加权交替三线性分解算法对混合油类物质有较高的分辨能力。
三线性分解 荧光光谱 污染油 浓度 回收率 Trilinear decomposition Fluorescence Spectrum Oil pollutants Concentration Recovery rate 光谱学与光谱分析
2016, 36(7): 2162
燕山大学河北省仪器科学与技术重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
矿物油的使用是造成雾霾等空气污染问题的重要原因。 矿物油荧光光谱检测系统光谱消噪处理的有效性和快速性是在线实时监测系统的热点问题。 研究应用提升算法小波变换(LWT)矿物油荧光光谱去噪的方法。 与传统的离散小波变换(DWT)相比, 提升小波变换将现有的小波滤波器分解成基本的构造模块, 分步骤完成变换, 结构简单, 运算速度快。 在矿物油荧光光谱去噪过程中具有运算量低、 原位运算和便于实现的特点, 有效解决了传统小波变换在这方面的不足。 提升算法的小波变换、 传统离散小波变换和经验模态变换(EMD)分别运用到0#柴油、 97#汽油、 煤油三种矿物油的荧光光谱去噪中, 评价去噪效果指标的信噪比(SNR)、 重构均方根误差(RMSE)和波形相似度(NCC)证明了提升方法小波变换用于矿物油荧光光谱去噪的有效性。 同时, 提升算法变换能提高构造的灵活性和运算的简单性使消噪时间降低62%, 证明了提升算法的小波变换运用到矿物油荧光光谱去噪中的快速性, 适于矿物油实时消噪处理系统。
提升小波 去噪 荧光信号 信噪比 LWT De-noising Fluorescence signal SNR 光谱学与光谱分析
2016, 36(7): 2144
燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
亮度式测温仪的校准大多采用人工方式, 人为影响因素较大且校准重复性较低.为了使测温仪在校准时能够准确自动地瞄准温度灯的瞄准点, 采用YG-QP36四象限探测器, 设计出双自由度自动瞄准系统的机械运动结构, 利用步进电机的自锁和双向精确定位特性, 双自由度扫描温度灯的瞄准点.用光纤将电子元器件与高温环境隔离开, 减少温度对电子元器件的影响.在800~1 200℃温度范围内采集测温仪的温度-电压数据, 并用最小二乘支持向量机进行拟合, 测量数据的相对误差小于0.05%, 重构均方差为0.019 6.对光斑圆心到坐标原点的距离与电压进行最小二乘拟合, 光斑直径测量数据表明, 双自由度自动瞄准系统能够提高校准准确度, 减小重复校准误差.
测试计量仪器 光纤传感器 温度测量 四象限探测器 自动瞄准 双自由度 最小二乘拟合 Measurement equipment Fiber optic sensor Temperature measurement Four quadrants detector Automatic calibration Double degree of freedom Least square fitting
