太赫兹光谱技术是当前太赫兹研究领域的前沿热点。太赫兹波具有良好的高穿透性和安全性,对于不同分子的吸收和色散具有差异性,因此被广泛地应用于物质组分检测中,当前检测难点在于如何实现混合物系中微量组分的精准定量分析。本文旨在实现混合物系中微量组分定量分析的实验方法和技术路线,选取电气绝缘油和发动机润滑油为研究对象,将太赫兹时域光谱技术与化学计量方法、机器学习算法相结合,对油品中微水含量进行定量分析,为油品品质检测提供新的思路和方法。本文的主要研究内容如下:（1）介绍本课题的意义与所需的技术基础。阐述了油品检测的重要性以及现有检测方法的不足之处,介绍了太赫兹光谱技术及其在混合物系组分检测中的应用,研究分析了太赫兹时域光谱物理参数的提取方法。（2）利用太赫兹时域光谱技术对电气绝缘油中微水含量进行定量分析。利用偏最小二乘回归算法和反向传播神经网络算法建立电气绝缘油介电系数与微水含量的定量回归模型,利用建立的模型实现了对未知绝缘油中微水含量的预测。（3）将特征谱区筛选算法与太赫兹时域光谱技术引入到发动机润滑油微水含量的定量分析中,有效提高了发动机润滑油这种多元混合物的太赫兹光谱分析建模的精度。选取不同老化程度的发动机润滑油进行太赫兹时域光谱的测量,利用谱区筛选算法,进行润滑油微水含量的定量分析与预测。（4）设计基于MATLAB图形用户界面（GUI）以谱区间筛选算法为核心的油品微量组分定量分析应用程序。程序分为两个模块,算法介绍模块和建模分析模块。该程序可以实现利用谱区筛选算法对油品微量组分进行定量建模和含量预测,通过比较各模型的性能,选择最佳模型用于油品品质检测。