基于主成分分析報廢車用塑料近紅外識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國的汽車保有量飛速增長，車用塑料的用量也在不斷增加，報廢車用塑料的回收利用就變得越來越重要。報廢車用塑料零部件拆解后要進行分類回收，然而識別問題仍是報廢車用塑料回收利用需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題之一。常用的塑料識別方法有：表觀識別、密度識別、折射率識別、燃燒識別、溶解識別、摩擦靜電識別等，這些方法難于正確識別報廢車用塑料。中紅外光譜技術(shù)雖然能夠快速識別車用塑料，但是，對實驗環(huán)境要求較高，不能用于拆解現(xiàn)場的快速識別。
　　近紅外光譜

2、技術(shù)的分析范圍幾乎可覆蓋全部有機化合物，近紅外光譜技術(shù)具有分析速度快、靈敏度高、重復性好和環(huán)境適應性強等優(yōu)點，但還存在諸如不能識別深色塑料等問題。本研究以近紅外光譜分析技術(shù)為基礎(chǔ)，針對報廢車用塑料的近紅外光譜識別技術(shù)開展了深入研究，達到準確、快速識別報廢車用塑料的目的。
　　本研究針對近紅外光譜難以識別深色塑料的問題，采用長波段和短波段近紅外光譜儀相結(jié)合，既利用了短波段近紅外光譜噪聲低、光譜質(zhì)量高的優(yōu)點，又發(fā)揮了長波段近紅外光譜信

3、息豐富、靈敏度高，有利于提高復雜體系中較低含量組分測量精度的特點，開發(fā)了覆蓋900—2500nm全波段的報廢車用塑料近紅外光譜識別系統(tǒng)。為解決材料表面狀態(tài)、顏色等因素的影響，采用反復優(yōu)化校正模型，擴大各類表觀狀態(tài)的光譜特征差異性等措施，提高了對深色車用塑料的識別能力和準確性。
　　針對多種車用塑料近紅外漫反射光譜的特征信息在主成分空間易于重疊，區(qū)分度不強的問題，通過改進化學計量學特征提取算法，有效去除車用塑料近紅外漫反射光譜的噪聲

4、、譜帶重疊和基線漂移等與樣品性質(zhì)無關(guān)的干擾因素；提取了報廢車用塑料的特征信息，選擇合適的主成分空間維數(shù)，擴大不同車用塑料近紅外光譜特征信息的差異性，分別建立了車用塑料長、短波段近紅外校正模型，提高檢測的準確率。
　　最后,在報廢車用塑料近紅外光譜校正模型的基礎(chǔ)上，利用聚類分析中的馬氏距離判別法對未知報廢車用塑料進行歸類，使類內(nèi)報廢車用塑料樣品特征信息的同質(zhì)性最大化和類間報廢車用塑料樣品特征信息的異質(zhì)性最大化，從而實現(xiàn)準確識別報廢車