[发明专利]一种识别发动机燃料种类和牌号中红外光谱方法

权利要求书

1.一种识别发动机燃料种类和牌号的中红外光谱方法，包括如下步骤：

第一步：每一种燃料收集一定数量样品作为训练集；

第二步：测定训练集样品的中红外吸收光谱；

第三步：确定识别方案：采用多个模型分步进行发动机燃料种类和牌号识别；

第四步：利用训练集样品，采用偏最小二乘法建立和验证识别方案的模型；

第五步：对于未知发动机燃料样品的识别，首先测定其中红外光谱，然后利用建立的识别模型和识别方案进行种类和牌号识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述发动机燃料包括汽油、柴油和喷气燃料；其中，汽油包括90号、93号、97号的车用汽油和90号、93号、97号的乙醇汽油；柴油包括0号、-10号、-35号的轻柴油和-10号、-35号的军用柴油；喷气燃料为3号喷气燃料。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述第三步识别方案如下：

依次采用7个模型进行识别；

首先采用模型1，将未知燃料识别为汽油、3号喷气燃料和柴油三大类燃料；

若未知燃料的模型1识别结果为柴油，则采用模型2将柴油进一步识别为军用柴油和轻柴油；最后分别采用模型4将军用柴油识别为-10号军用柴油和-35号军用柴油；采用模型5将轻柴油识别为0号轻柴油、-10号轻柴油和-35号轻柴油；

若未知燃料的模型1识别结果为汽油，则采用模型3将汽油进一步识别为乙醇汽油和车用汽油；最后分别采用模型6将乙醇汽油识别为90号乙醇汽油、93号乙醇汽油和97号乙醇汽油；采用模型7将车用汽油识别为90号车用汽油、93号车用汽油和97号车用汽油。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述第四步的最小二乘法识别模型建立和验证步骤如下：

(1)给每个训练集样品赋以相应的类型数值，同一类样品的类型数值相同，不同类样品的类型数值不同；

(2)将训练集分为校正集和验证集，校正集用于建立模型，验证集用于检验模型；

(3)对校正集样品红外光谱进行预处理，选择合适区间的光谱数据，结合PLS方法建立红外光谱与类型数值的定量模型，并根据模型测定结果确定类型识别规则；

(4)利用所建立模型预测验证集样品的类型数值，根据类型识别规则确定样品类型，并与真实类型比较，验证模型的准确性。

(5)对于未知样品的种类识别，首先测定中红外吸收光谱，然后利用所建模型，测定其类型数值，根据识别规则，确定类型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型1中，3号喷气燃料、汽油和柴油的类型数值分别为1、500和1000；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于300，则该样品为3号喷气燃料；测定结果为300～700，则该样品为汽油；测定结果大于700时，该样品为柴油。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型2中，军用柴油、轻柴油类型数值分别为1和100；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于55，则该样品为军用柴油；测定结果大于55，则该样品为轻柴油。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型3中，车用汽油、乙醇汽油类型数值分别为0和1；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于0.5，则该样品为车用汽油；测定结果大于0.5，则该样品为乙醇汽油。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型4中，-10号军用柴油、-35号军用柴油数值分别为0和1；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于0.5，则该样品为-10号军用柴油；测定结果大于0.5，则该样品为-35号军用柴油。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型5中，0号轻柴油、-10号轻柴油和-35号轻柴油数值分别为1、500和1000；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于250，则该样品为0号轻柴油；测定结果为250～750，则该样品为-10号轻柴油，测定结果大于750时，则该样品为-35号轻柴油。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述模型6中，90号乙醇汽油、93号乙醇汽油和97号乙醇汽油数值分别为1、500和1000；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于250，则该样品为90号乙醇汽油；测定结果为250～750，则该样品为93号乙醇汽油，测定结果大于750时，则该样品为97号乙醇汽油；所述模型7中，90号车用汽油、93号车用汽油和97号车用汽油数值分别为1、500和1000；识别规则为：当模型类型数值测定结果小于250，则该样品为90号车用汽油；测定结果为250～750，则该样品为93号车用汽油，测定结果大于750时，则该样品为97号车用汽油。