波长方程参数粒子群和最值寻优的光谱仪波长校正方法与流程

技术特征：

1.一种波长方程参数粒子群和最值寻优的光谱仪波长校正方法，其特征在于，利用标准光源或标准样品提供的标准光谱，通过对标准光谱采集、方程参数寻优和硬调软修过程实现校正光谱仪光栅扫描机构由机械位置误差引起的扫描波长误差，提高光谱仪波长的准确性；

所述的机械位置误差的校正波长方程为：

${\mathrm{\λ}}_0=(\frac{\mathrm{\λ}}{a}cos\mathrm{\γ}+\sqrt{1-\frac{{\mathrm{\λ}}^2}{a^2}}sin\mathrm{\γ}-\frac{\sin \mathrm{\γ}}{n})nkL-c---\left(1\right)$

式中：λ₀为标准波长对应的光谱仪扫描波长，即光谱仪的理论波长或设计波长；λ为实际波长，即标准波长；该波长方程中的六个参数：

α为光栅角度参数：

a＝2dcosα (2)

其中：α为光栅入射角和出射光线的夹角实际值，d为光栅栅距。

γ＝β-θ，其中：β为光零位置误差角，θ为滚子导向误差角；

k为分光系统机械位置误差系数：

$k=\frac{2d{\mathrm{cos\α}}_0}{L_{0}cos\mathrm{\θ}}---\left(3\right)$

其中：α₀为光栅入射角和出射光线的夹角理论值，L₀为摆杆理论长度，θ为滚子导向误差角，即摆杆滚子导向面相对丝杠轴线垂直方向的夹角；

L为系统调试初始状态时摆杆的实际长度；

n为杆长调节比，其中：Δ_L为摆杆调节长度，L为系统初始状态下的摆杆长度；

c为光零波长补偿值。

2.按照权利要求1所述的波长方程参数粒子群和最值寻优的光谱仪波长校正方法，其特征在于，采用标准光谱采集、方程参数寻优，硬件调整和软件修正的方法，包括以下步骤：

A、获取标准波长：利用标准光源或标准样品获取mi个标准波长λ_ti，ti＝1，2，……，mi；mi不小于2，注意标准波长的选择要与仪器的波长精度和范围相匹配；

B、标准光谱采集：搭建实验平台，以标准光源代替光谱仪原光源，进行标准光源的光谱扫描；或直接用光谱仪对标准样品进行光谱扫描，获得标准光谱采集数据；

C、数据处理：提取标准光源或标准样品的光谱扫描数据的峰值位置，获得扫描数据中标准波长对应的mi个输出波长值λ_0ti；

D、选取计算波长对：在mi对标准波长λ_ti和对应的输出波长值λ_0ti中选取m对作为方程参数计算波长对[λ_t，λ_0t]，t＝1，2，……，m；m≤mi；

E、粒子群参数寻优：以光谱仪当前杆长比n＝1，采用粒子群参数寻优算法确定仪器当前波长方程中的其它五个参数a、k、L、γ，c；

F、方程参数校验：将粒子群寻优确定的五个波长方程参数和n＝1代入式(1)得当前仪器波长方程式，分别代入步骤A获得的mi个标准波长λ_ti计算得到对应的光谱仪输出波长计算值λ’_0ti，将每个λ’_0ti与步骤C获得的对应输出波长值λ_0ti对比，二者差若均满足光谱仪精度要求，则转步骤G；否则返回步骤D，重新选择方程参数计算波长；

G、误差评价：根据步骤F得到的当前仪器波长方程式，在单色仪或光谱仪器的波长范围内求得仪器输出波长误差Δλ(Δλ＝|λ-λ₀|)的最大值Δλ_max,若Δλ_max不大于仪器波长精度指标，则结束；否则需要调整参数c和n，转至步骤H；

H、最值寻优确定调整量：将步骤E获得的五个参数a、k、L、γ，c的值代入波长方程式(1)，以n、λ为自变量，在仪器摆杆长度可调的最大值L_max和最小值L_min范围内，取n在[L_max/L，L_min/L]内的不同值时，计算在仪器波长范围内[λ_max，λ_min]的输出波长误差Δλ的最大偏差Δλ_max(n)和平均值Δλ_mean(n)，选取所有Δλ_max(n)中的最小值对应的n值作为最优杆长比n_op，对应的Δλ_mean(n_op)作为波长修正值Δλ_meanop；

I、调节杆长：调节光谱仪扫描摆杆长度，调节量为：

Δ_L＝(n_op-1)L (4)

J、修正光零波长补偿值：在仪器软件上修正波长补偿值为c：

c_(新)＝c_(旧)-Δλ_meanop (5)

K、返回步骤B

若重复多次调整仍不能满足仪器波长精度的要求，则说明波长方程中a、k、L、γ等参数不合理或λ数据取值误差较大，考虑重新设计或调整数据的取值。

3.按照权利要求2所述的波长方程参数粒子群和最值寻优的光谱仪波长校正方法，其特征在于，步骤E所述的粒子群参数寻优方法，包括以下步骤：

a、定义粒子参数及寻优区间：以波长方程中的五个参数a、k、L、γ、c为粒子的五维空间，粒子位置为P(a，k，L，γ，c)，根据光谱仪的结构及设计值计算或确定波长方程中a、k、L、γ、c五个参数的理论值，在±10％或实际可变范围作为粒子群寻优算法的寻优区间W，区间长度分别为Δa、Δk、ΔL、Δγ、Δc；

b、定义适应函数f：

$f=\frac{1}{m}\underset{t=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}|(\frac{{\mathrm{\λ}}_t}{a}\cos \mathrm{\γ}+\sqrt{1-\frac{{{\mathrm{\λ}}_t}^2}{a^2}}\sin \mathrm{\γ}-\frac{\sin \mathrm{\γ}}{n})kL+c-{\mathrm{\λ}}_{0t}|---\left(6\right)$

式中：λ_t和λ_0t分别为方程参数计算波长对中的标准波长和输出波长，t＝1，2，……，m；

c、确定起始值：每次在每个参数寻优区间内随机取值组成一个起始位置P₁(i)＝[a_i，k_i，L_i，γ_i，c_i]，共进行z次，定义z个起始位置，i＝1，2，……，z；对每个位置定义一个起始速度V₁(i)＝[Δa，Δk，ΔL，Δγ，Δc]/b，b>1；将定义的z个起始位置P₁对应的数据代入适应函数式(6)中，得z个f₁(i)，选取其中最小值f_1min对应的位置作为初始全局最佳位置P_op(1)；S₁(i)＝P₁(i)为第i个粒子的初始个体最佳位置，设置迭代停止次数、迭代停止阈值和收敛阈值，迭代次数j＝1；

d、更新速度和位置：定义一个非负数为惯性权重系数w，结合最佳位置P_op(j)和S_j(i)，对每个粒子速度进行优化得新位置速度V_j+1(i)：

V_j+1(i)＝wV_j(i)+c₁r₁(S_j(i)-P_j(i))+c₂r₂(P_op(j)-P_j(i)) (7)

其中：c₁、c₂为学习因子，为非负数；r₁、r₂为分布在[0,1]之间的随机数，

更新每个粒子的位置为P_j+1(i)：

P_j+1(i)＝P_j(i)+V_j(i) (8)

判断P_j+1(i)每个新位置各元素是否在寻优区间W内，若P_j+1(i)的某个元素不在W内，则以该元素值保持上一个位置的值；若在则继续；

将每个新位置P_j+1(i)代入适应函数式(6)获得z个新位置对应的适应度f_j+1(i)，与其前一个全局最佳位置的适应度值f_jmin对比，取z+1个适应度值中最小值f_j+1min的对应位置作为新的全局最佳位置P_op(j+1)；

确定每个粒子新的个体最佳位置S_j+1(i)：取每个粒子当前个体最佳位置S_j(i)和新位置P_j+1(i)的适应函数f_sj(i)和f_j+1(i)的最小值对应的位置；

e、判断：若f_j+1min小于迭代停止阈值且|f_j+1min-f_jmin|小于收敛阈值，或j+1等于迭代次数，则粒子群参数寻优结束，P_op(j+1)的五维元素值为波长方程参数的寻优值；否则，j＝j+1；返回步骤d。