温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题,通过去除光谱数据中的温度效应,可以改善模型的线性度,从而提高模型的预测精度.通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度,而且需要记录测试集光谱的采集温度,这对很多实际应用中的光谱温度校正造成了困难.提出了一种基于模型的光谱温度预测及校正方法,通过训练集数据对光谱中的温度信息进行建模,利用模型的信息,从而能从测试集光谱数据中估计出采集温度,并进行光谱数据的温度校正,降低了温度校正方法对测试集光谱数据采集温度的依赖性.作为方法的验证,进行了两部分的实验:在第一部分的实验中,通过对十个浓度的水-乙醇二元混合物光谱数据的温度预测以及温度校正的实验,证明了本文方法的有效性;在第二部分的实验中,我们采用了Wulfert的经典温度校正方法CPDS的实验数据和实验方案,对三元混合物的光谱数据进行温度预测以及温度校正,得到了不亚于CPDS方法的温度校正效果,同时也证明了该方法对三元混合物光谱数据的适用性.通过两部分的实验表明,在缺少测试集测量温度的情况下,提出的温度校正方法仍可对光谱数据进行有效的预测和校正,降低了温度校正方法对测试集数据的依赖性,从而提高了温度校正方法的适用性.

激光切割对激光功率模式、功率密度和功率稳定性要求很高,采用轴快流CO2激光器时,控制工作气体压力工作在最佳状态并保持其恒定是激光器输出连续、稳定功率的必要条件和关键技术之一.在深入研究激光器工作原理和影响激光输出功率因素的基础上,采用带积分分离的智能PID控制算法对工作气体压力进行调节.该过程控制算法简单实用,可以有效地提高气体压力控制精度,改善功率控制精度和稳定性,并用实验加以验证.