自适应波长选择和局部回归策略在线更新近红外光谱模型及其工业应用

在现代工业生产过程中，保证产品品质是至关重要的。传统的品质测量方法往往存在测量和分析延迟的问题，这在某些快速生产的过程中可能不适用。为了满足工业过程中质量要求，一种广泛采用的技术是近红外（NIR）光谱技术。NIR光谱技术被广泛用于估计产品品质或其他关键变量，但其模型更新策略通常依赖于新可用的样本。这导致在采样间隔内，模型结构保持不变，这限制了模型对过程变化的适应性。 针对上述问题，本文提出了一种新颖的局部回归策略，该策略能够根据过程变化通过波长选择和局部回归方法进行调整。该策略的主要思想是对于每个查询样本，选择一个相关的校准样本集，然后更新波长结构并建立局部模型。相较于传统的偏最小二乘（PLS）、局部加权偏最小二乘（LW-PLS）以及其他更新策略，本文提出的这种方法具有更高的准确性。 文章研究了在真实的汽油掺混及最优控制过程中收集到的汽油的NIR数据集。通过实验证明，所提出的在线更新NIR模型方法对于工业应用具有重要的实际意义。 在介绍的关键技术方面，NIR光谱模型的在线更新、自适应波长选择以及局部回归策略是这篇文章的主要研究点。NIR光谱模型的在线更新主要涉及到如何在生产过程中实时调整和优化模型，以适应原料或生产条件的变化。自适应波长选择则是指模型能够根据实际情况动态选择对预测精度贡献最大的波长，从而提高分析的效率和准确性。而局部回归策略则是指对每个待测样本采用局部加权的方法，使得模型能够更加贴合当前样本的局部特性，从而提高预测的准确性。 在工业应用中，如汽油掺混过程中，NIR技术可以在线监测并控制汽油的品质。该过程对品质的实时监控至关重要，不仅能够提高生产效率，还能有效控制成本。文章中提到的算法被证明与传统方法相比具有更好的性能，这表明该技术在工业过程分析中具有广泛的应用前景。 此外，NIR光谱技术在其他工业领域的应用也越来越广泛，例如在食品工业、制药、农业以及环境监测等领域，它提供了一种快速、无损的品质分析方法。这种技术的优势在于其能够进行非破坏性测量、高通量分析和实时数据获取，对生产过程中的品质控制与优化有着不可替代的作用。 总结来说，本文介绍的方法为NIR光谱技术在工业应用中提供了新的视角，特别是为那些对实时品质监控要求极高的生产过程提供了有效的技术方案。这些技术方案的实现，不仅能够提升工业生产过程的自动化水平，还能确保最终产品满足日益严格的品质要求。