基于光谱技术结合计算机信息处理技术鉴别机油品种的研究

　　机油是保证发动机正常运转，减少机件间摩擦的必需润滑剂，其内在品质的检测及品种鉴别一直是机油生产研究的重要课题。国内外学者已在机油品质对 减少机械磨损方面做过大量研究[1]，也有学者在机油添加剂技术及测量机油粘度方面进行了研究[2]，但对机油的品种鉴别方面研究还很少。研究一种简单、 快速的机油品种鉴别方法，在目前机油种类繁多，良莠不齐的市场中防止假冒产品，避免劣质机油进入市场是很有必要的。本文以可见-近红外光谱技术为基础研究 了机油的品种鉴别，相对用红外光谱技术研究具有容易实现、快速、高效、低成本的特点，便于此项鉴别技术的普及与推广。

　　1 材料与方法

　　1.1 仪器设备

　　实验使用美国ASD(Analytical Spectral Device)公司的Handheld FieldSpec光谱仪，其光谱采样间隔(波段宽)1.5nm,测定范围325~1075nm,扫描次数30次，分辨率3.5nm。光源是与光谱仪配套 的14.5V卤素灯。光谱数据以ASCLL码形式导出进行处理，分析软件为ASD(View Spec Pro, Unscramble)和DPS(dataprocession system for practical statistics)。

　　1.2 样本来源及光谱的获取

　　从市场买来三种机油，浙江壳牌化工石油有限公司生产的壳牌白喜力(Shell oil)，中国石化公司润滑油分公司生产的长城福星(Great Wall oil)，广西玉柴高级润滑油有限责任公司生产的玉柴牌机油(Yuchai oil)。为保证实验样本的均匀性，每种机油选用了10个不同的生产批次和日期。机油用直径65mm高度14mm的透明器皿盛装。装满1个器皿作为一个实 验样本。

　　三种机油按不同生产批次和日期各取50个样本，共150个样本。全部样本随机分成建模集和预测集，建模集有120个样本(每个品种40个样 本)，预测集有30个样本(每个品种10个样本)。光谱仪预热20分钟经白板校准后进行测试。光谱仪置于机油样本的下方，探头距离样本底部10mm，探头 视场角为90度，光线自上而下经过机油样本垂直透射在光谱仪探头上，光谱仪对每一个样本扫描30次，取其采样透射光谱平均值，并分别保存。

　　1.3 计算机信息处理

　　信息处理是可以使用计算机领域的总称[3]，包括数据处理、数据通信、过程控制、模式识别等。信息处理的任务是通过对表示信息的数据进行解释加 工，确定数据的含义和形式，从中得到有用信息。信息处理的主要功能是对各应用领域的各种数据进行采集、存储、加工、传输等操作。计算机处理数据时先是把数 据变换成计算机内部熟悉的二进制代码，当数据处理后输出时，计算机自动将其转换成人们熟悉的形式。

　　2 实验结果与讨论