基于遗传算法结合神经网络的航空润滑油粘度近红外光谱分析

来源期刊：分析试验室2017年第4期

论文作者：刘洁 邢志娜 王菊香 李伟

文章页码：485 - 488

关键词：航空润滑油;运动粘度;遗传算法;神经网络;

摘    要：研究了基于遗传算法（GA）的波长选择方法结合反向传播神经网络（BP-ANN）建模用于在用航空润滑油-40℃运动粘度的近红外光谱分析。采集样品光谱经均值中心化和SavitzkyGolay平滑求导法预处理后,通过分段组合建模初选最优波段,利用遗传算法进一步筛选了对粘度预测敏感的波长点建模。该波长选择方法与相关系数法相比,所建模型预测准确度高。在建模采用的非线性BP-ANN法中,先通过主成分分析（PCA）分解光谱数据,将得分矩阵输入3层神经网络训练,通过参数优化建立最优模型。所建模型对8个在用油进行分析,各预测值与标准值的相对误差均低于2%,并且经t检验不存在显著性差异,模型预测能力较强,应用于在用润滑油质量的快速分析效果好,为油品在线监控提供了参考。