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汽车润滑油对汽车发动机具有重要作用,是汽车的‘血液’,具备减少摩擦、降温清洗等功能。市场上汽车润滑油种类繁多,不同的车型根据其工作环境以及四季温度变化选用合适的润滑油,因不同类型不同等级的润滑油价格有所差异,导致市场上出现一些违法商贩贪图私利将润滑油勾兑,甚至在低劣的润滑油包装上贴上高级润滑油的标签以次充好,造成润滑油市场掺假的混乱现象。为避免不合格润滑油带来的问题,研究出一种快速识别润滑油品质品种的方法是迫在眉睫的。论文以市场上常见的国内外润滑油为研究对象,采用近红外光谱技术和化学计量学相结合方法建立润滑油的预测和分类模型,以实现快速检测识别润滑油品质与品种。研究的主要内容有:(1)研究分析润滑油酸值含量的定量预测与定性鉴别,结合支持向量机回归校正方法(SVR)以及支持向量机分类法(SVC)建立定量定性模型。采集17种润滑油油样的近红外光谱,采用多元散射校正(MSC)、移动平均平滑(MAS)、卷积平滑(SG)三种不同的预处理方法,应用连续投影算法(SPA)、联合区间偏最小二乘(Si PLS)、间隔偏最小二乘(i PLS)三种不同的特征波长提取方法,选取粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)两种参数寻优方法对原始光谱数据进行数据处理,提高建模速度,研究分析最优的建模技术路线。实验表明,对于润滑油酸值含量的定量预测,MSC-Si PLS-PSO-SVR模型检测准确率最高;对于润滑油酸值的定性鉴别,MSC-SPA-PSO-SVC、MSC-SPA-GA-SVC等八种模型的鉴别准确率高达100%。(2)研究分析润滑油粘度大小的定量预测与定性鉴别,结合支持向量机回归校正方法(SVR)以及支持向量机分类法(SVC)建立定量定性模型。采集17种润滑油油样的近红外光谱,采用和酸值研究相同的数据处理方法处理原始光谱数据,探索找到最优的建模技术路线,实现润滑油品质品种的快速检测。实验表明,对于润滑油粘度大小的定量预测,MSC-SPA-PSO-SVR、MSC-SPA-GA-SVR等十种预测模型的准确率均达到预期目标;对于润滑油粘度的定性鉴别,MSC-Si PLS-PSO-SVC、MSC-Si PLS-GA-SVC等十种鉴别模型的准确率均高达97%以上。(3)研究分析润滑油二元掺伪定量预测与定性鉴别,结合支持向量机回归校正方法(SVR)以及支持向量机分类法(SVC)建立定量定性模型。选择不同品种、等级的润滑油,按照浓度梯度配制192份掺伪样本,并采集油样的近红外光谱,采用和酸值研究相同的数据处理方法处理原始光谱数据,探索找到最优的建模技术路线。实验表明,对于润滑油二元掺伪含量的定量预测,MSC-SPA-PSO-SVR和MSC-SPA-GA-SVR建模方法建立的定量预测模型,其检测结果准确率最高,润滑油二元掺伪含量的检测值与其真实值的相对误差较小,具有良好的预测效果,能够实际应用;对于润滑油二元掺伪的定性鉴别,MSC-Si PLS-GA-SVC等五种模型的校正集和测试集的准确率均高达100%。