[发明专利]基于近红外光谱秸秆固态发酵过程参数软测量方法及装置

摘要

本发明公开一种基于近红外光谱秸秆固态发酵过程参数软测量方法及装置，先利用理化分析方法获取固态发酵过程产物样本参考测量值组成数据库，再利用近红外光谱仪采集光谱数据并传入计算机，计算机对预处理后的光谱数据进行主成分分析，得到主成分得分矩阵及光谱协方差矩阵的特征值信息，通过特征值矩阵计算累计方差贡献率，提取累计方差贡献率达90%以上得分矩阵的前几个主成分得分向量作为固态发酵过程产物样本的特征变量；然后将固态发酵过程产物样本的特征变量与数据库进行关联，采用偏最小二乘法建立多参数软测量模型；最后将获得的待测样本的特征变量输入模型检测得到待测样本过程参数指标预测值；操作简单方便、检测速度快且重现性好。

主权项

1.一种基于近红外光谱秸秆固态发酵过程关键参数软测量方法，其特征在于采用以下四个步骤：选取不同发酵批次、不同发酵时间的秸秆固态发酵过程产物样本，利用常规理化分析方法获取秸秆固态发酵过程产物样本中的湿度、pH、生物量浓度、目的产物含量这些过程参考测量值，组成一个数据库；利用近红外光谱仪采集所述秸秆固态发酵过程产物样本的光谱数据并传入计算机，计算机对光谱数据预处理，对预处理后的光谱数据进行主成分分析，得到主成分得分矩阵及光谱协方差矩阵的特征值信息，通过特征值矩阵计算累计方差贡献率，提取累计方差贡献率达90%以上得分矩阵的前几个主成分得分向量作为固态发酵过程产物样本的特征变量；将所述固态发酵过程产物样本的特征变量与所述数据库进行关联，采用偏最小二乘法建立秸秆固态发酵过程的多参数软测量模型；将待测样本采用步骤所述的方法获得待测样本的特征变量，将该待测样本的特征变量输入所述多参数软测量模型，通过多参数软测量模型检测得到待测样本过程参数指标预测值。