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基于可见-近红外光谱技术的制动液品牌混掺比例快速无损检测方法被引量：2: 2011年; 研究了基于可见-近红外光谱技术的制动液品牌混掺比例快速无损检测方法。全波段建立的偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型均得到了较好的预测结果。这两个模型的建模集和预测集的确定系数(r_c^2和r_p^2)均在0.98以上。采用连续投影算法(SPA)挖掘特征波长,最终选择了439nm、443nm、459nm、519nm、570nm、717nm、896nm和902nm共8个波长作为最优变量。基于SPA选择的变量建立的PLSR和LS-SVM模型的r_c^2和r_p^2均在0.97以上,能够满足实际应用的需要。研究结果表明,可见-近红外光谱可以用于制动液品牌混掺比例快速无损检测。; 蒋璐璐石慧吴迪魏萱谈黎虹何勇朱枫; 关键词：制动液偏最小二乘回归最小二乘支持向量机连续投影算法

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法被引量：9: 2009年; 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品种鉴别的模型,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上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。; 周子立蒋璐璐谈黎虹何勇李晓丽邵咏妮; 关键词：光谱学机油近红外光谱主成分分析

润滑油黏度可见/近红外光谱快速无损检测方法被引量：10: 2011年; 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。; 蒋璐璐张瑜刘飞谈黎虹何勇; 关键词：润滑油黏度人工神经网络连续投影算法

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测被引量：8: 2010年; 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。; 张瑜吴迪蒋璐璐谈黎虹; 关键词：润滑油含水率粘度

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被引量：2: 2010年; 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。; 蒋璐璐邵咏妮张瑜谈黎虹; 关键词：润滑油连续投影算法

基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究被引量：11: 2011年; 研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法。获得了润滑油在475～975 nm范围内的可见-近红外光谱。采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取。通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始光谱所包含的500个光谱变量减少到了8个(分别为489 nm、553 nm、591 nm、874nm、893 nm、910 nm、935 nm和951 nm)。基于这8个变量建立的LS-SVM模型获得了预测集确定系数为0.9546、误差均方根为0.0081和剩余预测残差为4.5663的预测结果,说明可见-近红外光谱技术可以用于润滑油酸值无损检测。与酸值测定标准方法相比,该方法具有快速、无损和成本低等优点。同时,UVE-SPA法是一种有效的光谱变量选择方法。; 张瑜吴迪何勇谈黎虹蒋璐璐; 关键词：润滑油酸值最小二乘支持向量机

发动机润滑油水分快速检测方法研究被引量：5: 2010年; 提出了一种基于可见—近红外光谱分析技术快速鉴别发动机润滑油含水量的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对5种不同含水量的润滑油进行了光谱分析,各取30个样本数据。采用偏最小二乘回归法对样本数据进行处理,随机抽取100个样本用于建模,余下的50个样本用于模型验证。试验结果表明,模型的相关系数达到了0.874206,预测均方根误差RMSEP为0.013565,说明提出的方法具有较好的鉴别作用,为发动机润滑油含水量的快速鉴定提供了一种新方法。; 蒋璐璐张瑜谈黎虹; 关键词：发动机润滑油含水量

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究被引量：5: 2010年; 研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。; 张瑜蒋璐璐吴迪谈黎虹何勇; 关键词：润滑油掺水量偏最小二乘回归最小二乘支持向量机连续投影算法

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浙江省教育厅科研计划(20071275)