激光诱导击穿光谱煤质工业分析研究与设备研发
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 煤质在线分析现状 | 第11-12页 |
| 1.3 LIBS技术研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 LIBS技术原理 | 第12-13页 |
| 1.3.2 LIBS技术煤质分析现状 | 第13-16页 |
| 1.4 本文研究内容和安排 | 第16-18页 |
| 第二章 实验系统与数据处理 | 第18-34页 |
| 2.1 实验系统 | 第18-20页 |
| 2.1.1 LIBS颗粒流测量实验系统描述 | 第18页 |
| 2.1.2 实验参数优化 | 第18-19页 |
| 2.1.3 颗粒流实验的光谱特性 | 第19-20页 |
| 2.2 有效光谱甄别 | 第20-22页 |
| 2.2.1 绝对强度法 | 第21页 |
| 2.2.2 信噪比法 | 第21页 |
| 2.2.3 标准偏差法 | 第21-22页 |
| 2.3 异常光谱剔除 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于特征距离 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于统计规律 | 第23-24页 |
| 2.4 光谱数据修正 | 第24-25页 |
| 2.4.1 小波变换 | 第24页 |
| 2.4.2 AirPLS平滑 | 第24-25页 |
| 2.4.3 BEADS算法 | 第25页 |
| 2.4.4 正交信号校正 | 第25页 |
| 2.5 定量分析方法 | 第25-33页 |
| 2.5.1 多元回归 | 第26-29页 |
| 2.5.2 支持向量回归 | 第29-31页 |
| 2.5.3 人工神经网络 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 工业分析指标定量分析 | 第34-54页 |
| 3.1 偏最小二乘法 | 第34-45页 |
| 3.1.1 实验样品 | 第34-37页 |
| 3.1.2 异常数据剔除 | 第37-40页 |
| 3.1.3 基线修正 | 第40-41页 |
| 3.1.4 定量分析结果 | 第41-45页 |
| 3.2 人工神经网络 | 第45-52页 |
| 3.3.1 输入变量的选择 | 第46-47页 |
| 3.3.2 隐藏层的设置 | 第47-48页 |
| 3.3.3 模型数量的确定 | 第48-49页 |
| 3.3.4 热值定量分析结果 | 第49-50页 |
| 3.3.5 不同工业分析指标的预测结果 | 第50-52页 |
| 3.3 两种定量分析模型结果对比 | 第52-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 煤质快速分析仪的研发集成 | 第54-61页 |
| 4.1 LIBS煤质快速分析仪概况 | 第54-55页 |
| 4.2 各模块部件组成和功能详述 | 第55-58页 |
| 4.2.1 煤粉给料模块 | 第55-56页 |
| 4.2.2 光机一体化模块 | 第56-57页 |
| 4.2.3 控制模块 | 第57-58页 |
| 4.3 煤质快速分析仪性能测试 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 研究结论 | 第61页 |
| 创新点 | 第61-62页 |
| 未来展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |
