[发明专利]一种基于交替惩罚三线性分解的海面失事飞机溢出油液油种成分检测方法

说明书

本发明是一种基于交替惩罚三线性分解的海面失事飞机溢出油液油种成分检测方法。利用荧光光谱仪采集航空煤油和润滑油在不同体积比配置下共N个样本的原始荧光光谱数据。对所得到的原始荧光光谱数据进行Delaunay插值校正，获取经校正后的三维荧光光谱数据。借助核一致诊断函数对三维荧光光谱数据进行处理，得出交替惩罚三线性分解(APTLD)算法解析三维荧光光谱数据时所需的成分数。利用APTLD算法对三维荧光光谱数据进行处理，得到航空煤油和润滑油纯油液及混合油液的载荷矩阵A、B、C。对航空煤油和润滑油纯油液的载荷矩阵B、C和其混合油液的载荷矩阵B、C进行数据拟合，得出航空煤油和润滑油荧光相对强度与激发、发射波长对应关系下的光谱拟合曲线，再利用均方根误差(RMSE)和相关函数corrcoef来判断各光谱曲线的相关程度。

【技术领域】

本发明涉及混合油液油种成分检测领域，尤其涉及关于基于交替惩罚三线性分解(APTLD)检测海面失事飞机溢出油液油种成分的方法研究的技术领域。

【背景技术】

随着全球经济的迅速发展，海洋上空的交通运输更加繁忙，旅客、货物的运输量与飞机的需求量呈现出持续增长的形势。而海上恶劣的气候条件及飞机机械故障等因素可能会导致飞机的偶发性失事，造成严重的人员伤亡和财产损失，因此对海上失事飞机的搜救问题成为世界各国不断加大投入研究的课题。目前，针对海上失事飞机的搜寻问题，绝大多数情况下是依据飞机上“黑匣子”所发出的特征信号来进行追寻其所在的大致位置，并结合目测的方法。但是在实际复杂的海洋环境中，搜救人员通过目测的方法所观测的范围有限、工作量大、时间成本高且观测的准确度低；而对于利用“黑匣子”定位失事飞机位置的方法，在某些特定情况下来说，其效果反而很低，比如在飞机以极快的速度坠海后，“黑匣子”可能会承受不了飞机失事时的巨大冲击力，抵抗不住落入深海后的高压、高腐蚀性，导致存储数据的严重毁坏，无法对其进行有效判读，即便其功能依旧正常，但如果搜救时间过长，“黑匣子”所携带的电量用尽，这种方法也便失去了其意义。基于飞机在解体、沉没过程中，失事飞机溢出的油液在一定时间之内能够保持性质稳定且易被机载探测设备大范围扫描、探测，近年来依据海面可疑油液的荧光特征而鉴别是否为目标飞机上所携带的油液的方法被陆续提出。在耿春茂申请的发明专利(申请号：201610053742.X)中公开了一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，预先建立荧光物质的样本数据库，利用平行因子分析法(PARAFAC)进行处理获得其浓度数据，进而与标准数据库中的目标物质浓度进行对比。该方法是利用PARAFAC算法对三维荧光光谱数据进行解析，收敛速度较慢，对噪声或模型偏差较敏感，且在迭代过程中容易受多重共线性的影响而导致分解结果失真，从而无法做到搜救工作所需的及时性。如何利用现有的成熟技术实现对海面可疑油液进行可靠、快速地检测是目前急需解决的一个重要问题。

利用荧光光谱仪采集航空煤油和润滑油在不同体积比配制下共N个样本的原始荧光光谱数据，再利用Delaunay插值法对所得到的原始荧光光谱数据进行校正，得到校正后的三维荧光光谱数据，然后借助核一致诊断函数对三维荧光光谱数据进行处理，得出交替惩罚三线性分解(APTLD)算法解析三维荧光光谱数据时所需的成分数，进而利用APTLD对三维荧光光谱数据进行处理，得到航空煤油和润滑油纯油液及混合油液的载荷矩阵A、B、C，再对航空煤油和润滑油纯油液的载荷矩阵B、C和其混合油液的载荷矩阵B、C进行数据拟合，进而得出航空煤油和润滑油荧光相对强度与激发、发射波长对应关系下的光谱拟合曲线，最后利用均方根误差(RMSE)和相关函数corrcoef来判断各光谱曲线的相关程度，从而实现对混合油液中油种成分检测的目的。与传统的基于“黑匣子”和目测方法对失事飞机进行搜寻的方法相比，本发明所提出的利用交替惩罚三线性分解(APTLD)算法检测混合油液中油种成分的方法更加可靠、快速、省力。与基于PARAFCA算法进行混合油液检测的方法相比，本发明所提出的利用APTLD算法对混合油液的三维荧光光谱数据进行处理的方法，克服了收敛慢的问题，能在荧光光谱严重重叠且不经分离的情况下，更好地以“数学分离”代替“物理及化学分离”，直接、简便、可靠地检测混合油样中的油种，从理论上来说，本发明所提出的混合油液检测方法将具有更高的检测精度。

【发明内容】