非线性回归提升钢液LIBS检测精度

本文主要探讨了非线性回归分析在钢液激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)检测中的应用。钢液作为复杂的工业熔融液态，其成分中含有众多元素，冶金行业中对于实时准确监测冶炼过程中的元素含量变化具有重要意义，这不仅能帮助优化冶炼工艺，达到节能减排的目的，还能有效控制生产过程中的终点控制。 非线性回归分析是一种统计方法，它关注的是因变量和自变量之间可能存在的非线性关系。由于钢液的组成复杂，存在着显著的基体效应，即某些元素的存在可能会影响其他元素的光谱信号，使得数据分析变得更加困难。本文通过构建多元非线性回归模型，克服了这种复杂性，旨在精确量化钢液中锰(Mn)元素的含量。 实验结果表明，该模型在验证集上的相对误差分别为7.273%和9.489%，显示出良好的预测精度和实用性。这说明非线性回归分析能够有效地处理钢液中的基体效应，提供了一种可靠的方法来克服这一难题，对于实际工业生产中的钢液成分控制具有很高的实用价值。 文章还提到了该研究得到了国家自然科学基金(61271402)的支持，作者杨友良教授在复杂工业系统建模与控制领域有着丰富的经验和深入研究，他的邮箱地址1498538517@qq.com，这对于那些对这一领域的研究者来说，是一个可供联系和合作的信息。 这篇研究论文通过非线性回归分析和LIBS技术，为解决冶金行业中钢液元素含量检测问题提供了新的解决方案，其应用前景广阔，有助于提升冶金行业的技术水平和生产效率。