生物质颗粒燃料原料的不均匀性以及多样性,导致其生产过程和燃烧过程的质量监管存在一定的难度。生物质颗粒燃料的质量监管和生物质燃烧系统的设计与操作,主要取决于几个重要的生物质燃料特性指标,即高位热值,挥发分以及灰分含量。传统的生物质燃料特性分析试验存在耗时长和步骤繁琐的不足,难以满足实时掌握燃料的信息的需求,而现有的快速测量技术又存在一定的局限性。因此,本文将激光诱导击穿光谱技术(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)应用于生物质燃料特性指标分析。由于生物质颗粒燃料的成型参数会随着制造商的不同而有所变化,进而可能会影响生物质燃料所得到的激光诱导等离子体的光谱特性及其特性指标的LIBS测量模型性能。因此,在LIBS技术应用于生物质颗粒燃料特性的测量之前,研究了生物质颗粒生产过程中的四个主要的成型参数(成型压力,成型温度,原料含水率以及原料粒径)各自对生物质颗粒燃料的LIBS光谱的影响。结果表明,在常用的颗粒成型参数范围内,成型压力和原料含水率对LIBS光谱的影响可忽略不计,而成型温度和原料粒径虽然对实验测量得到的LIBS光谱存在一点波动,但是影响不大,可以通过数据处理方法降低其波动,从而达到相对稳定的状态。不同类别的原料制成的生物质燃料的性质差异较大,因此,入炉前对生物质燃料的种类进行快速识别能够为生物质锅炉的进一步精准燃烧提供指导。首先采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对LIBS光谱进行定性分析,然后选择了4种常用的分类算法(支持向量机、K最近邻法、随机森林、朴素贝叶斯)分别与LIBS结合构建生物质燃料的分类模型,并通过对比这4种分类模型的测试集的结果,发现支持向量机对生物质燃料的分类效果最好,识别率最高,能达到99.83%,从而证明了利用LIBS对生物质燃料的种类快速识别的可行性。最后,针对无需经过样品预处理的木质生物质颗粒燃料,采用LIBS技术与偏最小二乘法(Partial Least squares,PLS)算法结合对生物质燃料的三个主要性能指标,即高位热值,挥发分和灰分含量进行定量分析。通过对比不同输入变量以及不同的数据预处理方法得到的模型,选出预测性能最佳的定量分析模型,验证了利用LIBS结合PLS对生物质燃料的特性快速分析的可行性。