在很多贫困地区及许多野外作业的情况下,柴油发电机仍然是电力供应的不二选择。二甲醚柴油是一种新型的清洁能源,具有优异的排放性能和良好的应用前景。对其品质例如十六烷值的检测是目前急需解决的问题。传统的检测方法存在测定费用高、测量误差大、维护复杂等缺点。基于拉曼光谱的检测技术是一种快速的无损分析技术,然而,在二甲醚柴油的品质检测中,该方法还存在很多问题有待解决。为此,本文针对二甲醚柴油拉曼光谱的特点,在研究传统方法的基础上,提出了一种二甲醚柴油十六烷值的拉曼光谱检测方法。主要包括以下几个内容:　　1.首先,对二甲醚柴油的当前发展现状、应用前景和存在问题进行了简单介绍。然后,对拉曼光谱分析技术的物理学原理、技术特点和当前研究现状进行了简要分析。接下来,介绍了传统拉曼光谱定量检测的基本步骤。最后阐述了拉曼光谱分析技术在石油品质检测中的应用和发展现状。　　2.针对二甲醚柴油拉曼光谱噪声的特点,提出了改进脉冲耦合人工神经网络滤波算法,并将该方法用于拉曼光谱信号的噪声滤波。与传统的滤波方法相比,脉冲耦合人工神经网络可以有效减弱荧光背景噪声。研究法和马达法柴油十六烷值的实验结果表明了算法的有效性。　　3.提出了改进最小二乘支持向量机算法,并用于实际的二甲醚柴油的十六烷值检测。然后,将待测样本的拉曼光谱与标准样本的拉曼光谱进行比较,获得与待测样本的类别。在此基础上,通过聚类算法选取标准样本,建立品质指标的定量校正模型。对一批柴油十六烷值样本数据的实验结果表明,最小二乘支持向量机比常用的偏最小二乘模型具有更好的检测效果。　　4.将改进核主分量分析算法用于实际的二甲醚柴油十六烷值检测。首先,通过建立核函数优化算法提出改进核主分量分析算法。然后,针对二甲醚柴油拉曼光谱数据的高维低样本的特点,采用改进核主分量分析算法对拉曼光谱数据进行去相关和降维处理。在此基础上建立检测模型。最后,对二甲醚柴油十六烷值样本数据的仿真结果表明,核主分量分析模型可以提高检测算法的检测精度。　　本论文的研究结果对于提升二甲醚柴油品质检测的有效性和准确性,进一步提升二甲醚柴油技术的发展具有重要的科学意义和应用价值。