一种近红外光谱分析仪在线应用时无测点温度补偿模型修正方法

摘要

本发明涉及一种近红外光谱分析仪在线应用时的无测点温度补偿模型修正方法，包括在不同温度水平下采集各个样品的近红外光谱，对采集的光谱针对温度和待测物性参数分别做预处理以及主元分析，再将所得光谱进行合并产生新的光谱数据，用偏最小二乘对其建模以获取当前时刻的测量值，最后构造在线递归算法，完成具有无测点温度补偿功能的近红外在线测量。本发明将温度作为分离的隐含因素变量参与到近红外建模过程中，因而在使用近红外测量时，可以依赖模型本身对温度的适应性完成不同温度下的物性测量，不需要直接温度测量信息和相关计算，使得所建立的模型具有更好的通用性。所发明的在线递归算法具有对样品温度和其它测量条件变化的较佳的适应性。

主权项

一种近红外光谱分析仪在线应用时无测点温度补偿模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取多个样品物性参数的原始标准数据，并在不同温度下采集各个样品的近红外光谱；步骤二：对步骤一中所采集的近红外光谱做以温度为目标的导数运算和主元分析，剔除异常值，产生导数光谱；对步骤一中所采集的近红外光谱做以待测物性参数为目标的预处理和主元分析，产生预处理光谱；步骤三：将步骤二产生的导数光谱和预处理光谱进行光谱合并，产生合并光谱数据；步骤四：对步骤三中产生的合并光谱数据做剔除统计异常值处理；步骤五：以待测物性参数原始标准数据作为预测变量，以合并光谱波数作为自变量，建立物性参数预测模型，获取当前时刻规定温度下的测量值；步骤六：在线获取新的近红外光谱数据集，利用在线递归修正算法对物性参数测量值进行更新。