1 东华大学机械工程学院, 上海 201620
2 台州学院机械工程学院, 浙江 台州 318000
3 华东交通大学电气工程与自动化学院, 江西 南昌 330013
快速测量十六烷值对检测柴油品质及控制炼制工艺具有重大意义。 首先对采集到的381份柴油样品进行近红外可见光谱波段全光谱扫描, 利用小波分析（WT）对原始数据进行去噪声处理, 应用竞争性自适应重加权算法（CARS）进行特征波长选择, 将CARS提取的22个特征波长输入至LS-SVM预测模型, 决定系数r2为0723, 预测均方根误差RMSEP为1878%。 结果表明, 使用WT-CARS变量选择算法获取光谱特征波长, 结合LS-SVM建模, 可以快速、 准确的测量柴油中的十六烷值, 为进一步实现柴油十六烷值的在线检测以及其他性能参数的快速测定奠定了基础。
近红外可见光谱 十六烷值 NIR Cetane CARS CARS LS-SVM LS-SVM 光谱学与光谱分析
2017, 37(6): 1749
