南京工业大学 自动化与电气工程学院, 南京 210009
为了提高在线喇曼光谱仪在芳烃装置的组分检测中的实时性和精度, 采用偏最小二乘法(PLS)结合粒子群算法(PSO)建立了预测模型。对一定的芳烃样品进行试验。先通过光谱仪获得芳烃成分的喇曼光谱, 再运用PLS算法对喇曼数据进行主因子提取, 从而降低数据间的冗余性, 然后应用PSO算法对芳烃组分含量进行快速搜索, 找到最优解, 最后将样品的真实值与预测值进行相关性分析。结果表明, 与传统方法相比, 喇曼光谱结合PSO算法和PLS算法的模型具有精确度高、分析速度快的特点。该研究为芳烃装置中组分的检测提供了新方法。
光谱学 偏最小二乘 粒子群优化 芳烃 spectroscopy partial least square particle swarm optimization aromatic hydrocarbons
