[发明专利]一种基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统，其特征在于，该系统包括：

目标检测模块，所述的目标检测模块用于对煤炭样本进行光谱图像信息采集，并将采集到的光谱图像数据传输到预处理模块中进行光谱图像预处理；

预处理模块所述预处理模块输入端连接目标检测模块，所述预处理模块输出端连接有光谱分析模块；所述预处理模块包括基线校正单元和均值滤波单元，对采集到的光谱图像信息进行基线校正和均值滤波处理，将得到分辨率更高且更加清晰的光谱图像信息传输至光谱分析模块；

光谱分析模块，所述光谱分析模块的输出端连接模型建立模块，所述的光谱分析模块对预处理后的光谱图像信息进行光谱主成分分析，通过光谱主成分分析对所得光谱图像信息进行降维操作，从得到的主成分分析结果中保留前三个主成分，输出至模型建立模块；

模型建立模块，所述的模型建立模块包括BP神经网络单元和发热量预测单元，BP神经网络单元用于执行建立的BP神经网络模型步骤和训练模型，发热量预测单元则根据光谱分析模块输入的图像信息通过训练得到的BP神经网络模型得到发热量预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统，其特征在于，该系统还包括：检测结果显示模块，所述的检测结果显示模块与模型建立模块的输出端连接，用于显示发热量预测结果。

3.根据权利要求1或2所述的基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统，其特征在于，该系统还包括：数据库模块，所述的数据库模块分别与模型建立模块和结果显示模块连接，用于发热量预测结果的存储和提取。

4.根据权利要求3所述的基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统，其特征在于，所述的数据库模块，包括数据库存储单元、数据库提取单元和数据库单元，数据库存储单元用于将发热量预测结果存储在数据库单元中，数据库提取单元用于将存储在数据库单元中发热量预测结果提取出来。

5.一种如权利要求1所述基于高光谱的煤炭灰分、水分检测系统的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一：光谱信息采集

由目标检测模块中的高光谱检测仪对待测煤炭样品进行光谱图像数据采集，并将采集到的光谱图像数据传输到预处理模块中进行光谱图像预处理。

步骤二：光谱图像信息预处理

在预处理模块对步骤一中采集到的光谱图像信息进行预处理，得到分辨率更高且更加清晰的光谱图像信息，为进一步的光谱分析做准备。

步骤三：光谱图像分析

通过光谱分析模块对预处理后的光谱图像信息进行光谱主成分分析，通过光谱主成分分析对所得光谱图像信息进行降维操作，从得到的主成分分析结果中保留前三个主成分，将分析结果传输到模型建立模块中。

步骤四：模型建立

将步骤三所获得的主成分数据传输到模型建立模块中作为煤炭灰分和水分检测模型建立的基础数据，建立出煤炭灰分、水分的BP神经网络检测模型，进而获得煤炭最终的灰分、水分的检测结果，再将检测结果传输到发热量预测单元中利用灰分、水分、煤炭发热量的线性关系预测煤炭的发热量。

其中BP神经网络模型由输入层、隐藏层、输出层构成，以煤炭光谱分析出的三个主成分作为BP神经网络输入层的三个神经元的输入，煤炭的灰分和水分检测值作为BP神经网络输出层的两个神经元的输出，建立出三层拓扑结构的BP神经网络煤炭灰分、水分检测模型；激活函数f(x)选用sigmod函数。

步骤五：模型优化

对步骤四所得到的检测模型进行优化，BP神经网络单元以数据库中的数据作为训练集，抽取另一部分样本作为预测集，不断地对所建立的检测模型进行参数优化，进一步提高检测精度；BP神经网络模型初始参数：迭代3000次，步长η＝0.07，训练精度要求为0.001。

步骤六：信息显示及存储

将步骤四所获得的检测结果传输到检测结果显示模块中以供操作人员查看，并将检测结果传输到数据库中进行数据存储。