基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法, 应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线, 然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析, 并获取机油可见-近红外光谱的特征信息, 再结合多类判别分析技术建立机油品种鉴别的模型,对经过预处理的光谱数据进行主成分分析。结果表明, 以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图, 对不同种类机油具有很好的聚类, 能定性区分不同种类机油; 经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%, 说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息。从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型, 余下的30个样本用于验证。对未知的30个样本进行品种预测, 准确率为100%。证明本方法具有明显的分类和鉴别作用, 为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法。