摘要：针对目前电力行业煤质分析的需求,提出了基于Hadamard近红外光谱的煤质分析技术,对Hadamard近红外光谱仪研制、控制分析软件设计、煤炭光谱信号采集、指标特征信息提取、定量模型建立五个环节综合考虑,研发了Hadamard近红外煤质分析系统.研究中,对41个不同质量指标的标准煤样进行了定量分析预测,考察了在相同粒径的条件下Hadamard近红外光谱对煤炭指标的预测能力,提出了基于ICA+LS-SVM算法的的煤炭指标预测方法,光谱数据与煤炭指标具有很好的相关性,相关系数普遍在0.9以上,取得了较好预测效果.

摘要：针对电力行业煤质分析的需求,基于近红外光谱煤质分析技术设计HNIS-1G阿达玛近红外光谱煤质分析平台。利用层次聚类算法对煤炭粒径进行了无管理模式识别,结果表明:系统聚类准确率达95.54%,粒径识别准确率达94.64%。