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基于高频激光除漆的LIBS监测平台设计与应用研究
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作者 杨文锋 郑鑫 +5 位作者 林德惠 钱自然 李绍龙 左都全 李果 王迪升 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2600-2606,共7页
基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的飞机漆层清洗监测,需要对峰值功率密度范围进行限定,以确保等离子体激发和漆层清洗的稳定性。然而,对于广泛使用的高频(kHz级)脉冲激光除漆技术,其峰值功率密度相对偏低,除漆过程中等离子体激发受到限... 基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的飞机漆层清洗监测,需要对峰值功率密度范围进行限定,以确保等离子体激发和漆层清洗的稳定性。然而,对于广泛使用的高频(kHz级)脉冲激光除漆技术,其峰值功率密度相对偏低,除漆过程中等离子体激发受到限制;且高频激光烧蚀材料产生的强连续背景光谱干扰了等离子体光谱采集。论文依据蒙皮功能漆层可控清洗需求,基于LabVIEW嵌入式开发系统的控制软件编写及激光清洗、光谱采集、控制与显示模块的集成,设计了一款适用于高频激光除漆的LIBS监测平台。选取2024-T3铝合金双漆层试样作为研究对象,采集波长介于360~700nm范围内的漆层/基体体系光谱(面漆层:Tc;底漆层:Pr;基体:As)。采用平滑滤波,基线校正和归一化对原始光谱进行预处理,并选取12条特征谱线进行主成分分析(PCA),其降维数据作为线性判别分析(LDA)的输入变量,以此建立PCA-LDA判别模型。最后将所建模型导入LIBS监测平台,通过试验验证了高频激光除漆LIBS监测平台的分类准确性。结果表明:仅以累积方差解释率大于85%作为主成分选取原则,不能满足除漆过程LDA的分类需要;通过优化LDA的主成分个数,最终选取前9个主成分作为LDA的输入,显著提升了LIBS平台的检测准确率,此时基于LIBS光谱的PCA-LDA模型分类准确率达92.5%。由此可见,设计的高频激光除漆LIBS监测平台能够完成漆层/基体体系不同结构层的材料识别,从而实现了高频脉冲激光可控除漆的有效监测。 展开更多
关键词 高频脉冲激光 激光诱导击穿光谱 可控清洗 监测 判别模型
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