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一种基于红外光谱的发动机润滑油识别算法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取新的光谱相似性评价指标sim：样本的红外光谱可表示为一个向量，即不同的波数处样本的红外光透过率或吸光度，设有两个样本X和Y，则两样本的差异性，定义为：D＝∑|x<sub>i</sub>‑y<sub>i</sub>|/∑(x<sub>i</sub>+y<sub>i</sub>)应用此式计算两向量的差异时，等同考虑各变量对差异的影响，因此，不能真实反映向量的差异，必须引入变量差异权重因子，变量的变异程度用标准偏差衡量，即：<img file="FSB0000152102480000011.GIF" wi="388" he="139" />各变量的重要程度，称之为差异权重因子，用变量的标准偏差与变量标准偏差均值的比，即：p<sub>i</sub>＝s<sub>i</sub>/(∑s<sub>i</sub>/n)；将上述的差异性与衡量变量重要性的指标相结合，则有了一个新的度量向量差异性的指标，即：Diff＝∑(|x<sub>i</sub>‑y<sub>i</sub>|×p<sub>i</sub>)/∑(|x<sub>i</sub>|+|y<sub>i</sub>|)；由此表达式，完全相同的两个向量的差异性为0，完全不同的两个向量的差异性为1，Diff值越小，两向量越相似，据此，向量的相似性可表达为：sim＝1‑Diff，即sim越接近1，两向量越相似，(2)应用新的光谱相似性评价指标sim进行润滑油判别时的具体做法如下：A、获得润滑油红外光谱指纹谱：采用液体池法，液体池厚度取0.1mm，光谱范围取4000cm<sup>‑1</sup>‑400cm<sup>‑1</sup>；B、建立润滑油红外光谱标准样品库：要求收集的润滑油样品来源明确，信息完备，采用带绝对标准化功能的红外光谱仪获得所有样本的红外光谱指纹谱，保证样本红外光谱的一致性；C、润滑油红外光谱标准样品库的扩展：及时扩展润滑油红外光谱标准样品库，增添新的批号和新产品，确保标准谱库的完备性，提高基于新指标的润滑油判别的可靠性；D、确定差异权重因子；E、计算待判别样本的红外光谱指纹谱与标准库中样本红外光谱指纹谱的光谱相似性评价指标sim值；F、根据得到的光谱相似性评价指标sim值，结合对待判别样本来源、代理商、包装及理化性质的了解，给出判别结果。 |
