合金钢作为重要的金属材料,被广泛应用到国民经济的各个方面尤其是国防工程中。合金钢的品种繁多,其元素组成也各有差异,除了主要成分铁,也包含硅、锰、铬、镍和铜等其他元素,这些元素对钢种性能和质量有着非常重要的影响。如何在合金钢的冶炼过程中对液态合金钢水进行在线实时控制,并根据检测到的元素含量的实际情况及时添加原料,从而保证最终冶炼完成的合金钢元素含量均符合标准,显然成为一个很重要的问题。目前大多数的检测方法却是在合金钢冶炼成品后再进行成分检测,若检测后不合格就会造成整个合金钢生产过程中大量的人力和物力的浪费,很难适应现在的工艺需求。激光诱导击穿光谱(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术是一种基于原子发射光谱学的物质成分和浓度分析技术,具有分析速度快、对样品破坏小、多元素同步分析、远距离非接触式分析等特点,因此,具有巨大的在线分析潜力,对合金钢尤其是液态合金钢中的主要元素的在线实时监测非常适用。然而在实际光谱的获取过程中由于受到环境因素、机理噪声的影响,使得LIBS光谱图中含有大量的噪声,影响到后期对光谱数据分析的准确性,从而影响到最终的元素成分和浓度的在线测量。本文开展了LIBS光谱数据的降噪方法的研究,在结合LIBS的工作原理对LIBS机理噪声进行了深入分析的基础上,将LIBS信号中的噪声分为线性光谱噪声和非线性光谱噪声两种,并针对每一种噪声提出了相应的降噪方法。具体的研究内容和研究结果如下:针对LIBS噪声中存在的在等离子的辐射中原子和离子发射的线性光谱噪声,考虑到不同元素在碳合金中的权重不同及光谱中数据量大且有相关性,采用加权的主成分分析对线性光谱噪声进行处理,对20#、30#、Q195、T10牌号液态合金钢采集到的LIBS光谱进行实验,并与目前为业界主要采用的主成分分析方法进行了对比。实验结果表明加权主成分分析(Weighted PCA,WPCA)方法能有效对LIBS光谱图中的线性噪声进行降噪处理,并且在降噪的执行时间上加权主成分分析方法也表现得更优。针对LIBS噪声中存在的电子以及电子和离子复合发射的连续光谱噪声,考虑到连续光谱噪声中含有很多可能会被淹没的特征谱线,光谱数据中的数据量大,采用稀疏自编码方法对非线性光谱噪声进行处理,对20#、30#、Q195、T10牌号液态合金钢采集到的LIBS原始光谱进行实验,并根据信噪比值的大小调整网络结构和隐含层数量,进而得到较优的稀疏自编码神经网络模型。并利用得到的神经网络模型对以上光谱进行实验。实验结果表明稀疏自编码方法能有效对LIBS光谱图中的连续背景噪声进行降噪处理。