基于PLS的飞机CFRP激光除漆LIBS监测判据研究

摘要：

激光分层除漆的可靠性与可控性依赖于有效的在线监测技术,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术能有效监控激光除漆过程.本文采用激光去除飞机碳纤维复合材料(CFRP)表面漆层,并基于高重频激光除漆LIBS在线监测平台,在线采集除漆过程所激发的面漆和底漆2类光谱共60组.分别建立了基于主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)的判别和预测模型,研究了激光分层除漆过程中LIBS光谱的分类判别.PCA模型前两个主成分累计贡献率达到了79.2％,PLS-DA模型前两个主成分累计贡献率达到了85.5％.PLS回归模型校正标准差(RMSEE)为0.142923,均方根误差(RMSEcv)为0.152053,模型的预测标准差(RMSEP)为0.142421,对20组激光清洗面漆和底漆的混合数据集进行预测,预测准确率达100％.结果表明PLS判别模型比PCA模型分类判别效果更好,PLS预测模型实时评估和自动分类漆层具有较好的预测精度.本研究可为LIBS在线监测激光除漆过程,实现自动化、智能化的激光除漆提供技术支持.

关键词：激光除漆、在线监测、激光诱导击穿光谱、偏最小二乘法

所属期刊栏目：53

分类号：TN249(光电子技术、激光技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费基金项目;四川省科技计划项目;德阳市科技计划项目;大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2023-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：706-711