[发明专利]一种基于相似判别的汽油辛烷值检测方法

摘要

本发明提出了一种基于相似判别的汽油辛烷值检测方法，在对光谱进行预处理后，采用主成分分析方法计算吸光度矩阵的得分矩阵，利用累积贡献率达85％‑95％对应的得分向量组成新的得分矩阵，基于新得分矩阵采用欧式距离公式计算待测样本与光谱数据库中样本的光谱距离，并将其作为查找相似样本的判别条件，选出光谱距离小于阈值的相似样本作为校正样本建立偏最小二乘模型，并对待测样本进行预测。这种方法有效避免了传统快速检测中为照顾模型的稳健性而牺牲预测精度的问题，特别是在工况变化剧烈，辛烷值波动较大时，能有效提高模型预测精度，为炼厂准确测量汽油性质，及时调整操作参数提供重要保障。

主权项

一种基于相似判别的汽油辛烷值检测方法，其特征在于利用得分矩阵计算光谱距离进行相似判别，包括以下过程：(1)对待测样本进行近红外扫描，获得其光谱；(2)对待测样本和光谱库中已知样本光谱进行常规预处理；(3)采用主成分分析方法计算预处理后的光谱得分矩阵；(4)根据得分矩阵中每个得分向量的贡献值计算出累积贡献率，获取累积贡献率达85％～95％的得分向量组成新的得分矩阵；(5)利用步骤(4)所得的新的得分矩阵计算待测样本与数据库样本的光谱距离，计算式如下所示：dj=[Σi=1f(Ti-Tj,i)2]0.5*a]]>其中，dj是指待测样本与光谱数据库中第j个样本间的光谱距离，Ti为待测样本第i个得分向量的光谱得分，1≤i≤f，f为得分向量的长度，Tj,i为光谱数据库中第j个样本的第i个得分向量的光谱得分，公式中乘以a是为了更方便的观察数据大小；(6)选出光谱距离小于等于阈值的相似样本作为校正样本，建立偏最小二乘模型；(7)通过建好的偏最小二乘模型对待测样本进行预测。