多光谱测温依据黑体辐射定律, 通过辐射光强、 多组波长即能推测出温度值, 克服了比色测温要求光谱单一和比色光谱相近的约束, 在工程实际中得到了广泛的应用。 在多光谱温度反演的过程中, 光谱发射率的求解及多光谱数据处理是精确测温的关键。 目前, 光谱发射率的求解大多以光谱发射率假设模型为主要的方法, 当假设模型与实际情况接近时, 反演的温度与光谱发射率精度很高, 当二者不相符时, 反演的结果与实际情况相差甚大, 对于复杂材料和燃烧过程中材料性能动态变化情况下的测温, 以光谱发射率假设模型的方法存在盲目性; 近年来, 基于神经网络的深度学习的方法应用于多光谱测温, 避免了光谱发射率假设模型, 可建立温度与多光谱的非线性统计规律关系, 但需要海量数据与超强算力支撑, 且建模过程复杂。 针对上述问题, 提出了一种基于多元极值优化的多光谱温度测量方法(MEVO), 该方法利用不同温度下多光谱信号之间的关联性, 通过分析在多光谱温度反演过程中各通道测量温度之间的联系, 基于多光谱辐射测温原理以及温度反演过程中各通道数据之间的信息关联, 建立多元温差关联函数, 通过关联函数的寻优, 建立高精度测温模型。 该方法将建模过程简化为多元温差函数的寻优问题, 避免了光谱发射率与其他物理量的关系假设, 降低了深度学习方法对数据样本量的要求, 简化了多光谱温度测量的过程。 为了验证该方法的可行性与可靠性, 利用一套简单的8通道多谱测温装置进行实验验证, 实验中认定黑体炉发射的温度是标准值, 在1 923.15～2 273.15 K温区内对468～603 nm波段的光谱数据进行标定, 实现了基于多元极值优化的多光谱温度测量, 其测温精度在0.5%左右, 温度反演时间在2.5 s以内。 与二次测量法(SMM)、 神经网络方法相比反演精度有所提高; 反演速度与SMM法相比有大幅度提升。

为了解决非接触测温系统中常见的成本高昂、系统复杂、实用性差、响应速度慢等问题, 采用多光谱测温和快速响应光电探测技术, 设计了一套低成本高速多光谱辐射测温系统。利用高速微弱光信号采集模块、高速模数转换芯片、高性能可编程门阵列和同步动态随机存取内存保证了微弱光信号的高速转换、同步采集、大容量缓存, 具备纳秒级变化温度场的测量能力。结果表明, 测温误差小于±1%,时间分辨率可达到50ns。这一结果对于快速变化温度场的测量是有帮助的。

在目标发射率未知的情况下，建立一种基于RBF（radial basis function）神经网络的红外测温方法。首先推导出目标温度同辐射亮度峰值及其波长之间的强非线性关系，明确神经网络输入变量；然后基于RBF 网络对样本数据进行充分学习，建立目标辐射测温模型，该模型不需要发射率输入。利用黑体和钢板目标分别作为测试目标源，验证这种方法，得到黑体测温最大相对误差为0.016%、钢板的最大相对误差为1.08%，验证了本文测温方法的合理性。

对转炉炼钢过程中炉口火焰温度的非接触式在线测量进行了研究。采用无需假设发射率模型的基于最小二乘法的多光谱测温法，利用海洋光学的微型光谱仪USB4000 作为分光器件，构建了相应的炉口火焰辐射信息采集系统。采用与炉口火焰温度相近的炉内铁水作为辐射源对系统进行标定，获得其响应系数。选取不同波段的光谱数据,分别将改进的标定方式以及利用卤钨灯进行标定的方式应用于倒炉铁水温度的测量，测温结果表明，波长区间为600~740 nm 时，采用改进的方式取得的结果最优。将该方法应用于冶炼过程中炉口火焰温度的在线测量,得到炉口火焰温度在整个吹炼过程中的变化趋势。结果表明，采用所提出的测温方法不仅可以在线反映转炉操作对炉口火焰温度的影响，同时也为炉口操作工人判断炉内铁水的温度提供了有效的依据。

辐射测温以Planck定律为基础通过测量物体表面的发射辐射来反演温度。 推导了有限立体角辐射测量条件下的单色测温方程, 发现多光谱辐射测温能够实现温度和光谱发射率同时求解通常需满足特定的辐射测量条件: 进行微元立体角辐射测量或仅针对漫发射体的有限立体角辐射测量。 引入多项式发射率模型, 经过数学转化, 可以摆脱以上测量限制, 得到具有测量普适性的单色测温方程, 但却不一定能同时测量光谱发射率。 对测温方程组的多解问题进行了初步研究, 提出使测量通道数大于待求变量数及采用非线性最小二乘来解决此问题。

针对爆轰时刻光谱的特点， 结合多光谱测温的理论基础， 采用高速率线阵CCD， 设计了瞬时多光谱爆轰测温系统。 通过FPGA对各个模块进行控制， 完成数据的采集、 存储和传输； 结合多项式回归算法， 拟合出爆轰瞬间光谱信息的动态波形图。 在标定过程中， 采用两束激光特征谱线630和532 nm进行CCD的标定， 确定出对应的像元序号分别是175和270。 对卤钨灯的表面温度进行实时监测表明： 基于高速线阵CCD的多光谱测温系统可以完成多个时刻的瞬时光谱采集； 在40 MHz的高速时钟驱动下， CCD的帧频可以稳定工作在73 kHz。

对利用CMOS图像传感器进行爆温测量的方法进行了理论和实验研究.提出了一种更符合实际测量要求的瞬时多光谱爆温测量系统,并用激光器的特征谱线对系统进行了标定.利用该装置结合多光谱色温回归计算方法,测量了温度快速变化的卤钨灯的温度,得到了其随时间的变化曲线.

火焰温度是燃烧诊断的重要参数之一，它对研究各种燃烧过程具有重要价值。根据多光谱辐射测温所用的参考温度数学模型，提出了一种基于遗传算法的新的数据处理方法。该方法对火焰发射率与波长的关系依次进行了三点直线拟合，并通过遗传算法进行了优化，从而得到了发光火焰的温度和发射率。采用多波长高温计测量了某种固体推进剂燃烧火焰的自辐射光谱，并进行了数据处理。计算结果表明：火焰温度计算值与理论值之差在±100K以内；这种基于遗传算法的新的数据处理方法是测量发光火焰温度的一种可行性方法。

从多光谱测温的基本原理出发,对瞬时多光谱爆温测量装置的工作原理、系统结构、爆温计算以及测量过程中可能引入的误差和进一步提高测量精度的方法进行了阐述和分析.利用该装置对液体炸药硝基甲烷的爆温进行了实际测量,取得了满意的测量结果,其爆温为3672 K,扩展不确定度为100 K(k＝2),该温度下的光谱发射率为0.69.

针对连续测量固体火箭发动机羽焰温度的特点,提出了一种新的发射率假设模型,并在此基础上提出了一种新的多波长高温计的数据处理方法,即通过处理两个不同时刻多波长高温计的测量数据,由计算可同时获知两个时刻的真温及光谱发射率. 实验结果表明,其真温计算值与火箭发动机设计提供的理论值之差在±20K以内,说明该方法是解决固体火箭发动机羽焰温度测量的可行性方法.