專利名稱：：一種潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種發(fā)動機(jī)潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法，具體地說，涉及一種通過中紅外光譜結(jié)合多元校正技術(shù)，快速檢測潤滑油在用油水含量、TAN、TBN、40°C粘度、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等7個質(zhì)量指標(biāo)的方法。
背景技術(shù)：
：潤滑油是裝備的血液，其質(zhì)量好壞與裝備性能密切相關(guān)。在實(shí)際使用過程中，在發(fā)動機(jī)內(nèi)部的高壓、高溫、高速摩擦、金屬接觸等條件下，潤滑油會發(fā)生氧化、降解、剪切作用以及燃油污染等，導(dǎo)致潤滑油質(zhì)量下降。潤滑油質(zhì)量降低，會嚴(yán)重影響其使用性能，從而導(dǎo)致發(fā)動機(jī)工況降低，嚴(yán)重會導(dǎo)致發(fā)動機(jī)故障。為此，需要及時監(jiān)控潤滑油質(zhì)量，確定是否需要換油，確保裝備正常運(yùn)行。目前，潤滑油理化質(zhì)量指標(biāo)包括粘度、閃點(diǎn)、傾點(diǎn)、水分、TAN和TBN等，采用常規(guī)的實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)方法測定。該方法被已經(jīng)廣泛被人們認(rèn)可，為潤滑油換油指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)指定的方法。但是該方法需要大量儀器設(shè)備，功能單一，分析周期長，需要化學(xué)試劑，操作繁瑣，操作人員業(yè)務(wù)要求高。為此，人們一致在探索潤滑油在用油質(zhì)量快速監(jiān)控方法。比如ASTME2412采用中紅外光譜法，通過監(jiān)測潤滑油官能團(tuán)的紅外光譜變化來監(jiān)控潤滑油化學(xué)組成的衰變，達(dá)到監(jiān)控潤滑油的質(zhì)量衰變的目的。該方法速度快，多參數(shù)，無需化學(xué)試劑，環(huán)境和人員友好，重復(fù)性好，操作簡便，對操用人員要求低，也已被用戶廣泛采用。但是，由于還沒有弄清紅外光譜衰變指標(biāo)與理化質(zhì)量指標(biāo)關(guān)系，因此，該方法目前還沒有被潤滑油換油指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)所采用。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種發(fā)動機(jī)潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法，該方法通過中紅外光譜結(jié)合多元校正技術(shù)，快速檢測潤滑油水含量、1々1181401粘度、1001粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等7個質(zhì)量指標(biāo)。本發(fā)明提供的技術(shù)方案是一種潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的紅外光譜，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)采用多元校正方法，建立潤滑油在用油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模型；(4)對于待測潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其紅外光譜，并經(jīng)過與第(2)相同的預(yù)處理，然后利用第(3)步建立的潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。所述紅外光譜測定方式為透射方式或ATR反射方式。所述第⑵步中預(yù)處理包括均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑、一階微分、二階微分、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、歸一化、正交信號校正、小波變換。上述第(3)步所述的多元校正方法為偏最小二乘法。上述第(3)步所述的質(zhì)量指標(biāo)包括水含量、TAN、TBN、40°C粘度、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)。上述第(3)步關(guān)系模型的建立和驗(yàn)證指按照ASTME1655方法進(jìn)行，具體步驟如下第一步收集訓(xùn)練集樣品；第二步測定訓(xùn)練集樣品紅外光譜；第三步測定訓(xùn)練集各質(zhì)量指標(biāo)；第四步選擇校正集和驗(yàn)證集，從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?；第五步建立模型，利用校正集樣品，采用偏最小二乘法建立紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型；第六步驗(yàn)證模型。上述第五步采用偏最小二乘法建立紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型的具體過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積，把質(zhì)量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A(ηXm)—T(nxd)P(dXm)、Y(nXl)=U(nXd)Q(dXi)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd)=T(nXd)B(dxd)，建立質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之間的關(guān)系t旲M:Y(nXl)=T(nxd)B(dxd)Q(dxl)。本發(fā)明方法采用中紅外光譜技術(shù)，結(jié)合多元校正技術(shù)，例如最小二乘法(PLS)，能夠通過一張紅外光譜，同時測定潤滑油在用油的，水含量、TAN、TBN、40°C粘度、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等多項(xiàng)理化質(zhì)量指標(biāo)，該方法速度快，多參數(shù)，無需化學(xué)試劑，環(huán)境和人員友好，重復(fù)性好，操作簡便，對操用人員要求低，提高了潤滑油監(jiān)控能力。圖1為航空發(fā)動機(jī)油在用油ATR-中紅外吸收光譜圖；圖2為本方法的基本原理示意圖。圖3為航空發(fā)動機(jī)油在用油校正集和驗(yàn)證集樣品在第一主成分和第二主成分空間分布圖。(區(qū)間為zooo-eoocnr1，矢量歸一化處理，令為校正集樣品，▲為驗(yàn)證集樣品)圖4本發(fā)明測定航空發(fā)動機(jī)油TAN的測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖5本發(fā)明測定車輛齒輪油水含量的測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖6本發(fā)明測定車輛齒輪油TBN的測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖7本發(fā)明測定車輛齒輪油TAN的測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖8本發(fā)明測定航空發(fā)動機(jī)油40°C粘度測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖9本發(fā)明測定航空發(fā)動機(jī)油100°C粘度測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖10本發(fā)明測定航空發(fā)動機(jī)油閃點(diǎn)測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。圖11本發(fā)明測定航空發(fā)動機(jī)油傾點(diǎn)測定結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)方法結(jié)果關(guān)系圖。具體實(shí)施例方式本發(fā)明按照ASTME1655方法建立和驗(yàn)證潤滑油各質(zhì)量指標(biāo)模型，具體步驟如下第一步收集訓(xùn)練集樣品。收集一定數(shù)量且有代表性的樣品作為訓(xùn)練集。第二步測定訓(xùn)練集樣品紅外光譜?？梢圆捎肁TR和透射兩種方式采集光譜。第三步測定訓(xùn)練集質(zhì)量指標(biāo)。按照標(biāo)準(zhǔn)方法測定各潤滑油樣品的各質(zhì)量指標(biāo)；第四步選擇校正集和驗(yàn)證集。從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。第五步建立模型。利用校正集樣品，采用偏最小二乘?PLS)建立紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型。用PLS方法建立模型的過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積，把質(zhì)量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A(ηXm)—T(nxd)P(dXm)、Y(nXl)=U(nXd)Q(dXi)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd)=T(nXd)B(dxd)，從而建立了質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之間的關(guān)系模型γ(nXl)—T(nXd)B(dxd)Q(dxl)ο對于未知樣品，其吸光度矩陣為Aunk，則由Aunk=TunkP關(guān)系可以求出Tunk，則待測物質(zhì)量指標(biāo)可以計算求出=Yunk=TimkBQ0第六步驗(yàn)證模型。測定驗(yàn)證集樣品紅外光譜，并經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同區(qū)間的吸光度Aunk，在相同的主因子數(shù)下進(jìn)行PLS分解，即由Aunk=TimkP關(guān)系可以求出Τ-。然后利用校正集確定的B和Q，從而測定待測樣品質(zhì)量指標(biāo)=Yunk=TimkBQ,并與真實(shí)值進(jìn)行比較。采用相關(guān)系數(shù)R、校正集分析偏差(SEC)、校正集相對分析偏差(RSEC)、驗(yàn)證集分析偏差(SEP)、驗(yàn)證集相對分析偏差(RSEP)來評價模型的性能。要求R越高越好，SEC、RSEC和SEP、RSEP越低越好，低于或接近于標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求。R、SEC、RSEC,SEP和RSEP的計算公式如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，Yi為第i個樣品的理化質(zhì)量指標(biāo)y，7為平均值，:P為擬合值，m,η分別為驗(yàn)證集和校正集樣品數(shù)目，yu^T1為校正集第i個樣品的y模型預(yù)測結(jié)果，Yu^al為校正集第i個樣品的ι標(biāo)準(zhǔn)方法測定值，即為實(shí)際值；YiipraT1為驗(yàn)證集第i個樣品的ι模型預(yù)測結(jié)果，Yi^eaival為驗(yàn)證集第i個樣品的y標(biāo)準(zhǔn)方法測定值，即為實(shí)際值。本發(fā)明按照以下方式首先對未知樣品的測定(1)首先在相同條件下測定未知樣品的紅外光譜；(2)經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同的波長區(qū)間的吸光度Amk，在相同的主因子數(shù)下進(jìn)行PLS分解，即由Aunk=TunkP關(guān)系求解Τ-。然后利用校正集確定的模型B和Q，測定待測樣品質(zhì)量指標(biāo)=Yunk=TimkBQ0實(shí)例1:ATR法測定航空發(fā)動機(jī)油在用油質(zhì)量。1)在用油訓(xùn)練集樣品收集收集426個航空發(fā)動機(jī)油在用油樣品，其中926號航空發(fā)動機(jī)油在用油樣品99個，飛馬_2號航空發(fā)動機(jī)油在用油樣品327個。2)測定潤滑油的紅外光譜采用Tensor27中紅外光譜儀，測定上述潤滑油紅外光譜，光譜范圍δδΟΙΙΟΟαιΓ1。ATR反射樣品池，反射10次，中紅外光譜圖請見圖1。3)采用標(biāo)準(zhǔn)方法測定潤滑油樣品的質(zhì)量指標(biāo)，測定結(jié)果請見表2。表1列出了各質(zhì)量指標(biāo)的單位、標(biāo)準(zhǔn)方法、再現(xiàn)性要求和重復(fù)性要求。因數(shù)據(jù)龐大，表2只列出了訓(xùn)練集樣品各質(zhì)量指標(biāo)的最大值、最小值和平均值。表1<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>表2<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>4)確定模型建模參數(shù)。首先從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，在本?shí)施例中，校正集與驗(yàn)證集比例為6/4。將校正集樣品的紅外光譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，采用PLS方法建立各質(zhì)量指標(biāo)的模型，通過交互驗(yàn)證的偏差SEC確定波長范圍、預(yù)處理方法和主因子數(shù)，見表3。表3<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>5)評價各質(zhì)量模型的性能。將驗(yàn)證集紅外光譜數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，各質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過與表3相同的預(yù)處理、選用相同的波長范圍和主因子數(shù)，利用PLS所建立模型測定各質(zhì)量指標(biāo)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計算R和分析偏差(SEC、RSEC、SEP、RSEP)，見表4。相關(guān)系數(shù)高，分析偏差(SEC、RSEC和SEP、RSEP)低于或接近于表1的標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求，表明可以采用本發(fā)明的方法測定航空發(fā)動機(jī)油在用油的TAN、40°C粘度、100°C粘度和閃點(diǎn)等指標(biāo)，監(jiān)控潤滑油在用油質(zhì)量。表4<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>6)模型的重復(fù)性考察。重復(fù)測定一個樣品10次，測定結(jié)果見表5。模型重復(fù)性好，10次測定結(jié)果基本一致，低于表1標(biāo)準(zhǔn)方法重復(fù)性要求，可以使用。表5<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>實(shí)例2=ATR法測定車輛發(fā)動機(jī)油在用油質(zhì)量指標(biāo)1)收集在用油樣品訓(xùn)練集收集88個車輛發(fā)動機(jī)油在用油樣品，其中CD10W/40動機(jī)油樣品29個，CD15W/40發(fā)動機(jī)油樣品59個。2)測定潤滑油的紅外光譜采用Tensor27中紅外光譜伩，測定上述潤滑油紅外光譜，光譜范圍δδΟΙΙΟΟοπΓ1。ATR進(jìn)樣池，反射10次。3)釆用實(shí)施例1中表1方法測定潤滑油樣品的質(zhì)量指標(biāo)，測定結(jié)表見表6，因數(shù)據(jù)龐大，表6只列出了訓(xùn)練集樣品各質(zhì)量指標(biāo)的最大值、最小值和平均值。表6<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>4)模型建模參數(shù)的確定。首先從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停诒緦?shí)施例中，校正集與驗(yàn)證集比例為6/4。將校正集樣品的紅外光譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，采用PLS方法建立各質(zhì)量指標(biāo)的模型，通過交互驗(yàn)證的偏差SEC確定波長范圍、預(yù)處理方法和主因子數(shù)，見表7。表7<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>5)檢驗(yàn)各質(zhì)量模型性能。將驗(yàn)證集紅外光譜數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.O”中，經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同的波長范圍和主因子數(shù)，利用PLS所建立模型測定各質(zhì)量指標(biāo)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計算R和分析偏差(SEC、RSEC、SEP、RSEP)，見表8。相關(guān)系數(shù)高，分析偏差(SEC、RSEC和SEP、RSEP)低于或接近于表1的標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求，表明可以采用本發(fā)明的方法測定車輛發(fā)動機(jī)油在用油的水含量、TAN、TBN、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等指標(biāo)，監(jiān)控潤滑油在用油質(zhì)量。表8<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>6)考察模型的重復(fù)性。重復(fù)測定一個樣品10次，測定結(jié)果見表9。模型重復(fù)性好，10次測定結(jié)果基本一致，低于表1標(biāo)準(zhǔn)方法重復(fù)性要求，可以使用。表9<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>實(shí)例3=ATR法測定車輛齒輪油在用油質(zhì)量指標(biāo)1)收集在用油樣品收集97個車輛齒輪油在用油樣品，其中GL-580W/90齒輪油29個，18號雙曲線齒輪油38個，GL-585W/90齒輪油30個。2)測定潤滑油的紅外光譜采用Tensor27中紅外光譜儀，測定上述潤滑油紅外光譜，光譜范圍550-4100CHT1。ATR進(jìn)樣池，反射10次。3)采用實(shí)施例1中的表1方法測定潤滑油樣品的質(zhì)量指標(biāo)，表10列出了訓(xùn)練集樣品各質(zhì)量指標(biāo)的最大值、最小值和平均值。表10<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>4)確定模型建模參數(shù)。首先從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停诒緦?shí)施例中，校正集與驗(yàn)證集比例為6/4。將校正集樣品的紅外光譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，采用PLS方法建立各質(zhì)量指標(biāo)的模型，通過交互驗(yàn)證的偏差SEC確定波長范圍、預(yù)處理方法和主因子數(shù)，見表11。表11<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>5)各質(zhì)量模型性能檢驗(yàn)。將驗(yàn)證集紅外光譜數(shù)據(jù)，導(dǎo)入石油化工科學(xué)研究院編制的“化學(xué)計量學(xué)光譜分析軟件3.0”中，經(jīng)過相同的預(yù)處理、選用相同的波長范圍和主因子數(shù)，利用PLS所建立模型測定各質(zhì)量指標(biāo)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計算R和分析偏差(SEC、RSEC,SEP、RSEP)，見表12。相關(guān)系數(shù)高，分析偏差(SEC、RSEC和SEP、RSEP)低于或接近于表1的標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性要求，表明可以采用本發(fā)明的方法測定車輛發(fā)動機(jī)油在用油的水含量、TAN、TBN、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等指標(biāo)，監(jiān)控潤滑油在用油質(zhì)量。表12<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>6)模型的重復(fù)性考察。重復(fù)測定一個樣品10次，測定結(jié)果見表13。模型重復(fù)性好，10次測定結(jié)果基本一致，低于表1標(biāo)準(zhǔn)方法重復(fù)性要求，可以使用。表13<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>權(quán)利要求一種潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的紅外光譜，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)采用多元校正方法，建立潤滑油在用油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模型；(4)對于待測潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其紅外光譜，并經(jīng)過與第(2)相同的預(yù)處理，然后利用第(3)步建立的潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。2.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述紅外光譜測定方式為透射方式或ATR反射方式。3.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述預(yù)處理包括均值中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑、一階微分、二階微分、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、歸一化、正交信號校正、小波變換。4.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步所述的多元校正方法為偏最小二乘法。5.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步所述的質(zhì)量指標(biāo)包括水含量、TAN、TBN,40V粘度、100°C粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)。6.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于第(3)步關(guān)系模型的建立和驗(yàn)證指按照ASTME1655方法進(jìn)行，具體步驟如下第一步收集訓(xùn)練集樣品；第二步測定訓(xùn)練集樣品紅外光譜；第三步測定訓(xùn)練集各質(zhì)量指標(biāo)；第四步選擇校正集和驗(yàn)證集，從訓(xùn)練集中選擇一定數(shù)量的樣品作為校正集，用于建立模型；其余部分作為驗(yàn)證集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?；第五步建立模型，利用校正集樣品，采用偏最小二乘法建立紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型；第六步驗(yàn)證模型。7.按照權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于第五步采用偏最小二乘法建立紅外光譜指標(biāo)與質(zhì)量指標(biāo)Y的關(guān)系模型的具體過程如下首先把校正集的吸光度數(shù)據(jù)A分解為吸光度得分矩陣T和光譜載荷矩陣P乘積，把質(zhì)量指標(biāo)Y分解為濃度得分矩陣U和濃度載荷矩陣Q的乘積，即A(ηXm)—T(nXd)P(dXm)、Y(nX1)—U(nXd)Q(dXl)；然后U和T進(jìn)行線性回歸，U(nxd)=T(nXd)B(dxd)，建立質(zhì)量指標(biāo)Y與光譜之間的關(guān)系模:Y(nXl)=T(nxd)B(dxd)Q(dxl)。全文摘要一種潤滑油在用油質(zhì)量快速檢測方法，包括如下步驟(1)收集具有代表性的潤滑油樣品作為訓(xùn)練集；(2)測定訓(xùn)練集潤滑油樣品的紅外光譜，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，其預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)作為變量；(3)采用多元校正方法，建立潤滑油在用油質(zhì)量指標(biāo)與光譜之間的關(guān)系模型；(4)對于待測潤滑油樣品的質(zhì)量檢測，首先測定其紅外光譜，并經(jīng)過與第(2)相同的預(yù)處理，然后利用第(3)步建立的潤滑油質(zhì)量分析模型，測定潤滑油質(zhì)量指標(biāo)。本發(fā)明方法可通過一張紅外光譜，快速測定潤滑油在用油水含量、總酸值(TAN)、總堿值(TBN)、40℃粘度、100℃粘度、閃點(diǎn)和傾點(diǎn)等7個質(zhì)量指標(biāo)，監(jiān)控潤滑油質(zhì)量。分析速度快，操作簡便，大大提高潤滑油質(zhì)量監(jiān)控能力。文檔編號G01N21/35GK101806729SQ20101013689公開日2010年8月18日申請日期2010年3月31日優(yōu)先權(quán)日2010年3月31日發(fā)明者易如娟,田高友,褚小立申請人:中國人民解放軍總后勤部油料研究所