[发明专利]一种基于近红外光谱的软测量方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱的软测量方法，其特征在于，该软测量方法通过以下步骤实现：

（1）样本的收集：以实际生产过程采集的样本和实验室配制的样本组成样本集；

（2）样本集中各样本相对密度的测定：以比重瓶法测得样本的相对密度作为参考值；

（3）样本近红外光谱采集和数据预处理：使用近红外光谱仪采集样本近红外光谱，进行异常样本剔除和样本集的划分，然后选择合适的建模光谱波段和预处理方法，提取光谱特征信息；

（4）软测量模型的建立：使用多变量分析方法构建样本的近红外特征光谱与其相对密度值之间的定量校正模型，使用校正集样本建立软测量模型，并通过验证集样本对模型进行评价；

（5）软测量模型的应用：用所建模型对待测样本进行预测分析，得到待测样品的相对密度。

2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（1）所述的样本收集具体步骤为：收集实际生产浓缩过程共b个批次，每个批次采集k个时刻的样本，

其中，b≥5；k≥10。

3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（3）所述的近红外光谱的采集方式为：使用透反射模式采集样本近红外光谱。

4.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（3）所述的近红外光谱采集的相关参数为：以仪器内置背景为参比，分辨率为4cm^-1，扫描次数为128次，扫描光谱波数范围为4000-10000cm^-1。

5.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（3）样本集的划分：采用SPXY法将样本集划分为校正集和验证集。

6.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（3）所述的数据预处理的具体步骤为：采用Chauvenet检验法和杠杆值与学生化残差值相结合的方法进行异常样本的剔除，采用Sample set Partitioning based on joint x-y distance（SPXY）法将样本集划分为校正集和验证集，采用相关光谱法选择合适的光谱区间，并结合有效的光谱预处理方法对原始光谱图数据进行处理。

7.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（4）所述的软测量模型，其优化性能评价指标为：以相关系数r、校正集均方差RMSEC、交叉验证均方差RMSECV及验证集均方差RMSEP为指标优化建模参数；所述的软测量模型对待测样本的预测能力用预测集相关系数r和预测集均方差RMSEP来考核。

8.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（4）所述的多变量分析方法为偏最小二乘回归法。

9.根据权利要求1-8所述的测量方法，其特征在于，所述的样本为中药生产过程中间体。

10.根据权利要求9所述的测量方法，其特征在于，所述的样本为复方阿胶浆药材提取液。