刘平
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
- 供职机构：大连理工大学物理与光电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：理学电子电信机械工程电气工程更多>>
- 基于激光诱导击穿光谱的真空灭弧室真空度在线检测实验研究被引量：8
- 2017年
- 真空断路器真空度在线检测经历了半个多世纪的研究,现在仍没有很好的技术投入到实际应用。文中采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS),在实验室条件下初步研究了10-3 Pa至105 Pa气压下真空灭弧室屏蔽罩铜材料及周围气体元素元素的LIBS信号,得到了不同真空度下谱线强度随真空度的变化规律。进而通过主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)算法对多种元素的谱线强度进行分析,获得了主成分因子在相空间的分布和神经网络预测结果。分析结果表明10-3 Pa至105 Pa这10个气压等级下的LIBS信号在PCA相空间中呈现良好的分类聚集,神经网络预测结果准确率达到96.67%。笔者提出了一种真空度在线检测的新方法,克服了传统方法抗电磁干扰能力差、检测限低的难题,具有良好的应用前景。
- 袁欢宋立冬刘平王小华刘定新杨爱军丁洪斌荣命哲
- 关键词：真空度在线检测激光诱导击穿光谱主成分神经网络
- 基于激光诱导击穿光谱地沟油鉴别的初步探究被引量：20
- 2014年
- 对常见食用油和地沟油进行了基于激光诱导击穿光谱鉴别研究,建立了人工神经网络模型,预测检验结果良好.选择本地超市常见的2种食用油和大连市产品质量监督检验所提供的地沟油,以定量无尘分析滤纸为基底,获得了滤纸、豆油、调和油、地沟油4种样品各140组LIBS光谱数据,提取了24个特征谱线进行主成分分析,各类样品在主成分空间中呈现良好聚集分类.将得到的140组光谱数据,100组作为训练集,建立人工神经网络模型,40组作为测试数据进行鉴别,识别率达98.1%.基于主成分分析建立的人工神经网络模型识别率达94.2%.研究结果表明,基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱检测技术为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与方法,对地沟油的鉴别具有十分重要的意义.
- 吴鼎海然刘平赵栋烨刘佳宏丁洪斌
- 关键词：激光诱导击穿光谱地沟油食用油主成分分析人工神经网络
