原文传递
车载柴油含水量红外检测技术研究
| 论文题名： | 车载柴油含水量红外检测技术研究 |
| 关键词： | 车载柴油;含水量检测;红外光谱;竞争性自适应重加权算法 |
| 摘要： | 燃油（柴油和汽油）是重型运载工具与装备的主要供给能源，其成份中含有水分会直接影响动机性能，甚至造成不可估量的事故损失。由于油品成分复杂，若使用专用仪器设备按照国家标准方法检测不仅耗时，而且不能在线监测，难以满足车载油品安全的检测的需求。为此，本文开展安全、高效、高精度、小型化的车载柴油含水量检测技术研究，主要研究内容如下： （1）建立含水柴油在红外波段的光谱吸收理论模型，研究了柴油样品中的C-H、H-O等化学键以及-CHx等基团在红外波段所产生的倍频和合频特征吸收峰，引入散射理论，分析由浊度产生的光损对乳化态含水柴油样品吸收光谱造成的影响。 （2）给出了含水柴油的红外光谱数据建模方法，采用预处理方法与多种机器学习建模回归算法相互组合的方式，给出了35组通过光谱数据预测油品中水分含量的模型。针对车载传感器数据存储小和计算效率低的特点，引入竞争性自适应重加权算法对于光谱数据进行了特征点的选择，将512维光谱数据降至23维，表现最优的S-G卷积平滑+高斯过程回归模型超参数经贝叶斯优化后均方根误差为46.68×10-6（v/v），平均绝对误差为37.99×10-6（v/v），实现了去除冗余数据并提升计算效率的目标。 （3）采用金属导光毛细管取代传统的比色皿，将光谱检测、样品池与光源进行集成设计，提出采用电机驱动的线性渐变可调滤波器+光电探测器方案进行光谱检测，研制了近红外油品车载传感器，可实现流动样品的在线检测。使用得到的光谱数据高斯过程回归建模分析，实验结果表明，均方根误差为18.99×10-6（v/v），最大绝对误差为13.42×10-6（v/v），在车载微量水分检测方面达到了良好的预测效果。 |
| 作者： | 冯宪光 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 赵剑 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
检索历史
应用推荐
