近紅外光譜的潤滑油黏度波段篩選研究

(景德鎮陶瓷學院機電工程學院，江西 景德鎮 333403)

0 引言

黏度作為衡量潤滑油品質指標的一個重要因素，對發動機的工作性能產生很大的影響。黏度過小，會造成發動機潤滑油不良，加速磨損；黏度過大，則會造成發動機的啟動困難，在工作過程中需要一定的功率來克服阻力[1-2]。因此，發動機因工作環境和對性能要求的不同,需要選用不同黏度的潤滑油，以保證發動機的有效功率最大化。

近年來，光譜分析技術已廣泛應用于農業、化工、醫藥等領域[3-6]。傳統的潤滑油黏度測量方法通常是采用物理的方法對所測樣本進行黏度測定，在測量過程中有嚴格的步驟，操作要求高，不易被廣泛推廣。因此，近幾年得到迅速發展的光譜技術被引進了石油化工領域[7-9]。本文應用近紅外光譜技術對潤滑油的黏度實施了檢測，并取得了理想的效果，可以對未知樣本實現快速、準確、安全的檢測。

近紅外光譜信息具有包含的信息量大、波普重疊、噪聲干擾等特征，若把原始光譜作為模型的輸入變量，則會給模型造成計算量大、精度下降、模型穩定性差等影響。本文利用間隔偏最小二乘(interval PLS,iPLS)和遺傳算法(genetic algorithm，GA)兩個變量篩選方法對原始波段進行篩選，去除對模型貢獻小、干擾大的波數點，在此基礎上建立PLS定量校正模型，實現潤滑油黏度的快速測定。

1 材料與方法

1.1 儀器設備

試驗儀器采用BRUKER公司的TENSOR 37型傅里葉變換近紅外光譜儀，其波長范圍為833～2 500 nm，分辨率為4 cm-1，掃描次數32次。黏度計為NDJ-5S旋轉黏度計，測量值為樣品的黏度，儀器參數設置為：選擇二號轉子，轉速為60 r/min。對每種品牌潤滑油測定黏度時，測量過程中由于黏度儀器為精密儀器，因此要注意防止因靜電、振動等因素對測量值的影響。當轉子放入樣品中后要等5～10 min后進行測量，以減少因轉子溫度與樣品溫度的溫差，造成測量結果的波動。

1.2 樣本來源及光譜采集

試驗樣本采購于南昌市潤滑油市場的ACDelco、大眾、HELIX、金寶力、昆侖天歌和上海通用6種常用品牌潤滑油。采集樣本近紅外光譜時，使用5 mm光程的比色皿，在采集過程中應盡量避免操作過程中各種因素的干擾。如樣本中的氣泡，光譜采集過程中環境溫度是否有大的波動等。每種品牌潤滑油取6個樣本，每個樣本采集5條近紅外光譜，相當于每種品牌潤滑油采集近紅外光譜30條，6種品牌共計180條光譜。

1.3 光譜數據預處理方法

為了去除與目標因素無關的信息，采用平滑、多元散射校正(multiplicative scatteriag correction,MSC)、一階微分和二階微分對原始光譜分別進行相應的預處理。其中，平滑能夠去除光譜中各種原因產生的高頻噪聲；MSC能夠去除因樣本分布不均和顆粒而產生的噪聲；通過微分處理，可以去除因樣本的基線漂移對光譜的影響。由于8 815 cm-1之前光譜平滑且信息含有量較少，4 478 cm-1之后光譜波動比較大且含有噪聲較多，這些在進行建模前必須去除掉，以避免對模型造成影響。最終選擇(8 815～4 478) cm-1波段區間作為潤滑油不同品牌的近紅外光譜，其光譜圖如圖1所示。

圖1 不同品牌潤滑油近紅外透射光譜圖

2 試驗結果與討論

2.1 光譜數據預處理結果對比分析

在光譜采集過程中，樣品、儀器和環境等因素會造成光譜中包含一些與目標因素無關的因素，這些因素會使模型的精度、穩定性下降。因此，在建立PLS模型之前要對光譜進行相應的預處理，以消除與目標因素無關的干擾因素。選用的預處理方法有平滑、MSC、一階微分、二階微分。不同預處理結果如表1所示。表1中：Rc為校正集相關系數;Rp為預測集相關系數;RMSEC為校正均方根誤差;RMSEP為預測均方根誤差。

通過表1可以看到，不同的預處理對模型的校正并沒有太大的影響，其中平滑、MSC基本沒有變化，經過一階微分后模型的校正結果略優于無預處理的校正結果，而經過二階微分模型后結果有所變差，說明在近紅外黏度測定中二階微分并不適合進行預處理，最終選擇一階微分作為預處理方法。

表1 不同預處理PLS建模結果

2.2 波段變量篩選

為了精簡模型，減少輸入變量，節省計算時間，以及防止由于模型包含過多的非目標因素造成模型的預測能力減弱、穩定性較差等現象，減小光譜中包含的非目標因素的干擾，對光譜進行特征變量篩選，把選出的變量作為模型的輸入變量來代替全譜進行建模。本文選用iPLS和GA遺傳算法分別對全譜進行特征變量篩選。

在iPLS特征波段篩選過程中，對光譜區間劃分十分重要。經過多次嘗試，最終將原始光譜平均劃分成30個光譜區間，對這30個光譜區間分別進行PLS建模，比較與全波段的建模效果，最終可以選出對模型貢獻最大的光譜波段。在GA遺傳算法中，最大選取變量數為200，初始種群大小為30，最大進化代數為100，交叉概率為0.5，變異概率為0.01，反復運算5次，選出結果中共有的光譜波數作為潤滑油摻假近紅外光譜的特征變量進行建模。

根據iPLS判斷方法可知，8 528～8 094 cm-1、7 371～6 937 cm-1、6 069～5 346 cm-1和5 201～4 478 cm-1可以作為近紅外光譜檢測潤滑油黏度的特征光譜。為了檢測選出的光譜波段的有效性，對其進行PLS建模。結果表明,校正集相關系數Rc和RMSEC分別為0.994和4.252；預測集相關系數Rp和RMSEP分別為0.993和4.502。較全譜建模效果略差，但可以滿足實際應用中的需求。因此，iPLS波段篩選方法對近紅外光譜檢測潤滑油黏度時是可行的。

為了進一步驗證模型的輸入變量，采用遺傳算法對原始光譜進行變量篩選。采用遺傳算法篩選的波數點與原始光譜的對照圖如圖2所示。通過遺傳算法最終選擇出了74個波數點作為模型輸入變量。將這74個波數點作為PLS建模的輸入變量，結果表明,校正集相關系數Rc和RMSEC分別為0.997和2.964；預測集相關系數Rp和RMSEP分別為0.997和3.119。遺傳算法取得了很好的建模效果。由圖2可以看出，遺傳算法選出的模型輸入變量主要集中在6 000～4 600 cm-1這個波段范圍。結合iPLS遺傳算法選出的特征波段，最終選擇6 069～5 346 cm-1和5 201～4 601 cm-1作為PLS建模的輸入變量。

圖2 原始光譜與GA選取波長對照圖

2.3 建模結果分析

采用全波段、iPLS篩選變量、GA篩選變量和兩者相結合選擇變量的方法分別進行PLS建模，其結果對比如表2所示。通過遺傳算法選擇74個波數點作為PLS建模的輸入變量，建模結果如圖3所示。

表2 不同方法篩選變量PLS建模結果

圖3 遺傳算法篩選變量結合PLS的建模結果

通過對比iPLS和GA這兩種方法篩選的變量PLS建模結果可以看出，相對于iPLS間隔偏最小二乘方法，遺傳算法能取得更好的建模效果。這也說明在進行潤滑油黏度近紅外光譜檢測時，光譜中與目標因素有關的信息并不需要連續性的光譜信息。此外，通過遺傳算法，選擇了74個波數點，建模的輸入變量大大縮減，減少了模型的計算量，提高了檢測效率。

3 結束語

本文提出了采用近紅外光譜對潤滑油黏度進行定量檢測，通過不同的光譜預處理方法，分析對比選出對模型影響較大的一階微分作為最終預處理；并采用iPLS和GA算法對原始光譜進行變量篩選，選出對模型貢獻較大的波數點作為最終模型的輸入變量，從大量光譜信息中提取有用信息，降低數據維數，簡化運算，最終采用GA算法選出74個波數點作為PLS建模的輸入變量，取得了較好的建模結果。校正集相關系數Rc和RMSEC分別為0.997和2.964，預測集相關系數RP和RMSEP分別為0.997和3.119，滿足模型相關性和準確度要求。結果表明，近紅外光譜技術結合PLS建模方法具有檢測潤滑油黏度的能力。

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