重庆工商大学 废油资源化技术与装备工程研究中心, 重庆 400067
配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样, 利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据, 再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量, 分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点, 所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型, 对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3, 均方根误差为6.372×10－3、3.07×10－3, 获得了较好的预测效果, 为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴.
污染物检测 光谱分析 连续投影算法 偏最小二乘法 支持向量机 变压器油 颗粒污染物 Pollutant detection Spectrum analysis Successive Projections Algorithm Partial Least Squares Support Vector Machine Transformer oil Particulate pollutant
