史令飞，瞿　军

（海军航空工程学院a.研究生管理大队；b.飞行器工程系，山东烟台264001）

润滑油红外光谱去噪预处理方法

史令飞a，瞿军b

（海军航空工程学院a.研究生管理大队；b.飞行器工程系，山东烟台264001）

采用小波包变换软阈值去噪方法对润滑油的红外光谱进行去噪预处理，结合偏最小二乘法进行定量预测，并与常用的平滑去噪方法进行对比。结果表明，小波包变换能有效地去除红外光谱的噪声，以此为基础建立的润滑油酸值模型的预测精度高于常用的平均平滑法和Savitzky-Golay卷积平滑法这2种平滑去噪方法的预测精度。关键词：小波包变换；红外光谱；平滑；偏最小二乘法

红外光谱分析技术由被测样品的红外光谱主导，由红外光谱仪得到的光谱信号中不仅含有样品的信息，还包含了噪声和各种外界干扰因素［1］。为了使定量分析模型更加稳健和精确，需对光谱进行去噪预处理［2-3］。苗福生［4］、吴海云［5］等对常用的平均平滑方法和Savitzky-Golay卷积平滑法这2种平滑方法做出了比较研究。本文以某特种车的润滑油为研究对象，研究了小波包变换［6］对红外光谱数据的去噪预处理，对比了两种平滑方法下利用偏最小二乘法（PLS）［7］对酸值进行建模的预测精确度。

1　实验与方法

1.1样品的光谱测定

采用BRUKER RT-DLaTGS红外光谱仪［8］。收集润滑油样本21个，采用固定光程为100mm的ZnSe样品池，以空气为参比进行光谱扫描，扫描10次取平均值，减少光谱采集过程中随机因素干扰，保证光谱精度。润滑油样品的原始红外光谱图如图1所示。……