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改进偏最小二乘法在航空煤油的近红外光谱分析中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
针对建立近红外光谱定量分析的偏最小二乘校正模型时,存在变量多以及光谱复共线性多样化等问题,采用一种间隔组合偏最小二乘法(icPLS)的近红外光谱谱区选择方法用于建立航空煤油闭口闪点近红外光谱模型。通过与整个光谱参与建立的近红外光谱模型的分析比较,icPLS模型的预测均方根误差(RMSEP)和相关系数R2分别为1.08和0.8088,而全谱偏最小二乘法(PLS)模型的RMSEP和R2分别为1.6和0.7381.实验结果表明,采用改进偏最小二乘法所建模型更稳定可靠,预测结果也得到明显改善。 相似文献
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为实时检测梯恩梯(TNT)生产过程中的凝固点温度,结合化学计量学和光谱学,采用偏最小二乘法建立近红外光谱分析技术,实时检测TNT凝固点温度的定量模型。通过比较1阶导数+标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、1阶导数、SNV、1阶导数+MSC、2阶导数6种原始光谱数据优化预处理方法,发现选择光谱建模区间为9 403. 8~4 597. 7 cm-1、1阶导数(17点平滑)+SNV预处理方法建立的模型最佳,模型相关系数R2=0. 991,交互验证标准偏差为0. 178.主成分分析及模型验证结果表明:用最优模型预测不同机台的硝化物凝固点温度,近红外光谱分析预测值与人工测定值偏差最大为0. 950 4%;该模型有较好的稳定性、预测性,能够识别不同类型的样本,在短时间内用近红外光谱分析法可测定凝固点温度。 相似文献
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针对HTPB及AP为主体成分的模拟复合固体推进剂配方体系,采用近红外光谱测试系统研究复合固体推进剂组分含量在线检测的可行性,探讨了视窗材料、视窗厚度、积分时间等测试条件对建模效果及测试偏差的影响。对谱图进行预处理,建立波长范围为1 050~1 650nm的定量校正模型,再用建立的模型对组分含量进行预测,预测值与设计值的相对偏差在1%左右。研究表明,在适宜强度的光源信号下,确保足够的物料厚度,以优质石英作为视窗材料,可获得精确的检测结果,而视窗厚度和积分时间对近红外光谱的检测质量影响甚微。 相似文献
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乌洛托品-醋酸(HA-HAc)溶液是制备奥克托今(HMX)的重要原材料。为了快速测定HA-HAc溶液中HA的含量,利用近红外(NIR)光谱技术,加入温度因子,建立了HA定量分析的温度校正模型。讨论了温度、光谱预处理方法对模型的影响。结果表明,温度会影响该溶液的吸光度,含温度因子的模型的平均相对误差减小了81.74%,模型准确度提高;光谱预处理可以消除外界因素对红外谱图采集的干扰,有利于提高建模的准确度,最佳预处理方法为一阶导数+Norris-derivative法。温度校正模型的评价参数为:相关系数R2=0.9997,均方差RMSEC=0.0388、内部交互验证均方差RMSECV=0.0441,预测均方差RMSEP=0.0350;模型的重复性标准偏差为0.0153%,此方法重复性为0.1298%,显示该法可用于HA-HAc溶液中HA含量的快速测定。 相似文献
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摘要:2.4 m跨声速风洞空气流动是复杂的三维流动,想要利用机理模型来描述马赫数特性十分困难,所以我们采用数据驱动的方式建立风洞马赫数模型。本文提出一种基于特征子集的集成神经网络建模方法,该方法选用动态NARMAX模型,并采用集成神经网络的方法建立了风洞马赫数预测模型。最后,进行了单一神经网络模型与集成神经网络模型在马赫数预测上的性能对比。结果表明,集成神经网络模型可以在保证预测准确度和泛化性的基础上,降低模型的训练和测试时间。 相似文献
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为了改善单推.3推进剂的分析检测手段,研究了近红外光谱法在单推.3液体推进剂成分含量分析中的应用,采用PCA-马氏距离法建立了单推-3定性校正模型,采用偏最小二乘线性回归法分别建立了无水肼、硝酸肼和氨的定量校正模型,其相关系数分别达到了0.9991、0.9906和0.9400.在样品检测时,与传统分析方法一致,用差减法求出水的含量,达到了较高的准确度.以Q/Sd11-92标准方法的测定结果为参考,对模型的准确性和重复性进行了验证,充分说明了近红外光谱法用于单推-3成分含量快速检测的可行性. 相似文献
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建立了火箭发动机启动过程的RBF神经网络模型,将神经网络辨识方法与包络线方法结合,提出分层次检测方案,并根据大型液体火箭的故障仿真结果进行了仿真实例验证,较好地验证了检测方案及模型的有效性和实用性. 相似文献
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针对导弹武器系统生存能力评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数.利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阀值,弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型具有有效性和可行性. 相似文献
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针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中可能出现的精度敏感性问题进行实验分析。由Barlow检测策略数学模型,提出双基推进剂/包覆层界面检测效率数学模型,该模型分别对顺序检测时间成本和定期检测时间间隔进行了定量分析。提出基于箱型图的波动范围识别方法,可以在缺陷云图中直观显示缺陷位置和恶劣程度。通过完整的工艺流程与案例实验分析表明,所提策略对敲击检测流程与检测后处理措施有一定指导意义。 相似文献
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为了提高流量可调燃气发生器的流量控制效果,建立了燃气发生器流量调节系统动态模型。针对燃气发生器流量调节系统时变性的特点,引入了一种基于神经网络PI(比例积分)算法的压强控制系统; 研究了不同自由容积条件下神经网络PI控制系统与PI控制系统控制效果的有效性,得到了控制器的压强工作范围。不同自由容积条件下的2种算法的仿真结果表明:基于神经网络PI算法的压强控制系统响应速度较快,压力超调量较小,压强工作范围大,系统的动态特性较好,能更好地解决燃气发生器流量调节系统时变性带来的控制精度差的问题。 相似文献
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机枪枪管初速衰减预测是一个复杂的非线性问题。广义回归神经网络方法被广泛应用于非线性问题的建模,但其平滑因子取值对神经网络的预测性能有较大影响。采用果蝇算法对广义回归神经网络的参数进行优化选取,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模方法。基于机枪枪管初速衰减试验数据,建立在不同使用环境下随着累计射弹量的增加,以初速降为特征量的机枪枪管初速衰减预测模型,预测结果与试验结果基本一致,证实了所提方法的可行性。通过与未经优化的广义回归神经网络方法和反向传播神经网络方法建立的预测模型进行比较,其性能明显优于另外两种方法,验证了基于果蝇算法优化的广义回归神经网络方法在建立机枪枪管初速衰减模型中的有效性。 相似文献