【摘 要】
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在陶瓷生产过程中,陶瓷原料中Si、Al、Mg、Fe、Ti等元素的含量对陶瓷制品的质量有着重要的影响。探索一种能够快速准确分析陶瓷原料中关键元素含量的方法,对提高陶瓷产品质量具有重要意义。激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）技术是一种用于分析物质元素组成的原子发射光谱技术,具有快速分析、远程分析、无损检测、多元素同时检测等优势,但是陶
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在陶瓷生产过程中,陶瓷原料中Si、Al、Mg、Fe、Ti等元素的含量对陶瓷制品的质量有着重要的影响。探索一种能够快速准确分析陶瓷原料中关键元素含量的方法,对提高陶瓷产品质量具有重要意义。激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）技术是一种用于分析物质元素组成的原子发射光谱技术,具有快速分析、远程分析、无损检测、多元素同时检测等优势,但是陶瓷原料组成结构复杂,构建高维光谱数据与元素含量之间的非线性模型往往需要大量样本。由于标准样本数量有限,严重阻碍了该技术在实际应用中的发展。因此,研究如何基于较少建模样本构建陶瓷原料中关键元素的定量模型,具有重要的实际意义。本文在对相关文献阅读的基础上,针对标准陶瓷原料样本少,光谱特征维数高这一特点,提出了一种结合线性回归（Linear regression,LR）和稀疏欠完备自编码器（Sparse and Undercomplete Autoencoder,SUAC）神经网络的特征提取方法,可以将光谱特征加权融合为更具代表性的抽象特征。光谱数据通过LR层从8188维降到100维,通过SUAC编码层进一步降到32维。进一步,通过LR+SUAC与反向传播神经网络（BPNN）相结合,建立了陶瓷原料元素组成的定量分析模型。由于LR+SUAC大大减少了输入数据维度和冗余信息,大大减少了BPNN的过拟合问题。结果表明,LIBS技术结合LR+SUAC+BPNN定量分析方法可用于陶瓷原料中多元素检测。针对同类型设备在不同生产线的应用推广需求,为了减轻多台设备重复性建模和模型维护更新的劳动负担,使不同LIBS设备能够共享已训练好的定量分析模型,提出了一种窗口宽度可变的弹性分段标准化算法,相较于分段直接标准化算法,降低了波峰位置的光谱谱线之间的RMSE,提高了模型迁移的准确性。进一步探究了光谱标准化中传递样本个数和参与拟合的特征谱线条数对标准化精度的影响。实验结果表明,弹性分段标准化算法是一种可行的陶瓷原料定量分析模型迁移方法。
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