[发明专利]一种丁羟推进剂药浆组分近红外检测方法在审

专利信息
申请号: 201711326992.7 申请日: 2017-12-13
公开(公告)号: CN108020526A 公开(公告)日: 2018-05-11
发明(设计)人: 杨英;晁建会;郭琪;马军燕 申请(专利权)人: 西安航天化学动力厂
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3577
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 慕安荣
地址: 710025 陕西*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 推进 剂药浆 组分 红外 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种丁羟推进剂药浆组分近红外检测方法,其特征在于,具体过程是:

步骤1,建立样品库;

步骤2,采集各样品的近红外漫反射光谱:

用傅立叶变换红外光谱仪,通过旋转杯分别采集各样品的近红外漫反射光谱;

步骤3.滤波平滑预处理:

以得到的各样品的平均近红外漫反射光谱分别作为原始光谱;具体是,通过滤波对原始光谱进行平滑预处理,以消除各种干扰因素引起的光谱偏差,并对光谱图进行波长选择;波长选择时选择相关性最好的两个光谱区域;分别得到经过预处理后的各样品的平均近红外漫反射光谱;

步骤4.建立校正模型:

所述的校正模型是丁羟推进剂药浆吸光度分别与粘结剂HTPB含量、增塑剂DOS含量、氧化剂AP含量之间的关系;

在建立校正模型前需确定最佳变量的数量;具有最小预测残差平方和的变量数就是模型的最佳变量数;通过公式(1)确定最佳变量数:

P R E S S = Σ i = 1 n ( y ^ CV i - y i ) 2 - - - ( 1 ) ]]>

式中:PRESS是预测残差平方和,n是样品数;是交互验证预测值;yi是实际值;

将经过预处理后的各样品的平均近红外漫反射光谱分别与粘结剂HTPB含量、增塑剂DOS含量、氧化剂AP含量进行关联,用偏最小二乘法建立其中93个样品与粘结剂HTPB含量、增塑剂DOS含量、氧化剂AP含量的校正模型,形成校正集;

步骤5.校正模型的性能评价:

所述的校正模型性能包括:

光谱的吸光度分别与粘结剂HTPB、增塑剂DOS和氧化剂AP之间含量的相关系数Rk,其中R为相关系数,k=1、2、3,分别表示粘结剂HTPB的相关系数、增塑剂DOS的相关系数和氧化剂AP相关系数;

粘结剂HTPB的校正误差均方根与验证误差均方根;

增塑剂DOS的校正误差均方根与验证误差均方根;

氧化剂AP的校正误差均方根与验证误差均方根;

在对校正模型进行性能评价时:

通过相关系数R分别评价粘结剂HTPB的预测值与实际值关系的线性程度、增塑剂DOS的预测值与实际值关系的线性程度、氧化剂AP的预测值与实际值关系的线性程度;分别得到粘结剂HTPB相关系数R1、增塑剂DOS的相关系数R2和氧化剂AP的相关系数R3

分别计算粘结剂HTPB的校正误差均方根和验证误差均方根;

分别计算增塑剂DOS的校正误差均方根与验证误差均方根;

分别计算氧化剂AP的校正误差均方根与验证误差均方根;

当粘结剂HTPB的相关系数R1大于0.9、校正误差均方根小于0.2、验证误差均方根小于0.2时,该粘结剂HTPB校正模型满足要求;

当增塑剂DOS的相关系数R2大于0.9、校正误差均方根小于0.1、验证误差均方根小于0.1时,该增塑剂DOS校正模型满足要求;

当氧化剂AP的相关系数R3大于0.9、校正误差均方根小于0.3、验证误差均方根小于0.3时,该氧化剂AP校正模型满足要求;

该Rk值表示预测值与实际值关系的线性程度;Rk越接近1,则校正模型的预测值与实际值相关性越强;

步骤6.模型预测:

所述模型预测的具体过程是另采集一张样品,并得到该样品的近红外光谱;将得到的近红外光谱带入至所建立的丁羟推进剂药浆吸光度分别与粘结剂HTPB含量、增塑剂DOS含量、氧化剂AP含量之间关系的模型中,同时得到粘结剂HTPB含量、增塑剂DOS含量、氧化剂AP含量。

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