制造多维校准模型的方法技术

本发明专利技术的方法用于生成多维校准模型，该模型对于影响设备的测量结果的特性改变是稳定的，该方法包括以下步骤：形成用于计算修正关系的样本集；在引入改变之前和之后测量每个样本的主要特性；借助多维回归分析方法对引入改变之前所获得的样本的主要特性的测量结果与引入改变之后所获得的同一样本的主要特性的测量结果进行比较；以及确定该修正关系。本发明专利技术的方法还包括以下步骤：随后选择表现出已知次要特性的校准样本集；在对影响设备的测量结果的至少一个特性引入改变之前和之后测量校准样本集中的每个样本的主要特性；借助所获得的修正关系将校准样本集的主要特性的测量结果变换成与引入改变之后通过该设备执行并且由此根据该设备的改变后的状态，用引入改变之前该设备上获得的校准样本集的主要特性的测量结果进行了调节的测量相对应的形式；根据校准样本集的主要特性的初始和调节后测量结果的总和来计算多维校准模型；以及通过确定根据该多维校准模型的校准的定量验证来验证所述模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及分析仪器制造，尤其涉及形成用于测量各种仪器的校准 模型的方法。
技术介绍
在工业和科学研究的许多分支中，通过直接测量方法来确定样本特 性不能提供所需的分析速度，或者导致样本的破坏，而且在某些情况下， 直接确定所需特性一般不太可能实现。举例来讲，这适用于化学分析， 在化学分析中，常规的用于确定构成组分样本的浓度的直接化学分析方 法是基于发生化学反应来实现的，这导致样本的破坏，此外，这种方法 还比较耗时。在类似情况下，间接方法就变得宽泛了，在间接方法中，通过根据 被分析样本来测量该样本的其它特性而确定样本的被分析特性，然而， 与被分析特性不同，这些其它特性可以容易地在较短时间内直接测出并 且不会破坏样本。另外，直接测量出的样本特性通常被称为"主要特性"， 而样本的被分析特性是"次要特性"。最有效的间接研究方法之一是光谱 分析，其中，基于光谱的吸收、反射或色散("主要特性")测量来确定 所需的样本"次要"特性(例如，它们的化学组成)。在测量出主要特性集之后，需要确定将测量结果与尺寸值关联起来 的数学关系，该数学关系描述了被分析次要特性。样本的在仪器上测量 出的主要特征与被分析次要特性之间的这些关系被称为校准模型或校准；作为得到它们的结果，确定了多个校准常数。形成校准模型的过程 相当费力、费时且成本不菲。对于多变量分析的情况来说，如果在确定 样本次要特性的定量特征时使用了大量描述主要特性的参数的一组测量 结果，则这种处理变得尤为复杂。例如，在进行光谱分析来确定各种成分浓度的情况下，要测量不同波数(波长、频率)值的大量光谱数据(吸 收、反射或色散的值)。为了使构建的校准模型能够提供描述任意给定样本的被分析次要特 性的规定参数确定精度，必须对大量样本进行分析，以代表将来要在仪 器上进行分析的那些样本(校准集)。通过针对各种间接分析方法的标准 (例如，针对利用近红外光谱进行定量分析的标准)来调整对校准集 样本的选择。描述校准集样本的被分析次要特性的参数值是预先利用称 为基准的标准方法来确定的。在进行基准分析时，由于基准分析精度限 制了所有校准的精度，因而必须特别关注分析结果的精度。例如，在先 前考虑的对样本的化学组成进行光谱分析的情况下，最初可以通过归一 化学方法借助化学反应来确定校准集被分析特性。校准样本集是按这样的方式来选择的，g卩，使它们的次要特性能够覆盖在分析未知样本时这些特性改变的可能范围，并且在这个范围内按 规则间隔分布。给定条件的实现由于以下事实而提升了校准模型的稳定 性被测量的主要特性中的较小噪声变化不会导致次要特性分析结果中 的统计学上的显著变化。应当对形成的校准模型进行标准的验证过程，通过该过程，确定了描述校准模型质量和脱离(droppingout )校准的样本的统计参数。例 如通过使用整个校准集的主要特性测量数据的马氏距离(Mahalanobis distance) 来应用离群点(outlier)的统计学分析以搜索这种样本。为 了增加校准稳定性，必须从校准集中排除这种样本。为了评估校准模型描述未知样本的适用性，还要对样本的被测量主 要特性进行根据离群点预测统计学的分析。这个问题类似于定性分析所 解决的问题，其中，基于样本的主要特性测量(光谱数据)和它们与库 数据的比较，得出与样本中的成分集有关的结论。必须注意的是，被分 析样本测量条件和校准样本条件应当相同。样本的主要特性测量结果和由此确定描述被分析样本次要特性的参 数的精度实质上可能受到各种特性(例如，外部条件或测量仪器特征的 改变)的影响。必须注意的是，仪器特征可能因老化或正在进行维修工作，或者正在更换该仪器的分离的典型设计部件而改变。在这种情况下， 可能需要形成说明仪器当前条件特征的新校准模型。如先前提到的，这 个处理耗时、费力且成本不菲。因此，已经提出了几种用于形成对于测 量条件，或仪器特征以及其它影响结果的特性的变化而言稳定的校准模 型的方法，它们使得能够在维修、更换了分离的典型设计部件或仪器参 数随着时间而变化之后，不对每一个分离仪器重复构建校准模型的复杂 处理。类似方法之一考虑了构建用于化学组成光谱分析的仪器校准模 型，这种分析对仪器特征的变化不敏感。这种给定方法被T. Scecina以及 其他人采用，他们基于以下事实在操作中希望的变化范围内向校准模 型中人工增加在具体影响参数(例如，温度或压力)变化时测出的样本 光谱，改善了利用所述给定参数的变化对于它们是特有的那些样本类似 的样本所作的分析。虽然应用了与测量仪器特征变化有关的指定概念，但已经开发出了能够说明类似变化的算法。该指定方法考虑了因包含到 在改变特定仪器参数时登记的样本的光谱校准模型中而造成的光谱仪器 变化性，以覆盖类似变化的整个可能范围。这种思想实际上与专利中 描述的方法相同。例如，输入对于进行测量的所有点来说位移了特定量 的波长，或者这个位移量与波数轴上的具体点位置成比例。还可以说明 因光谱数学处理而造成的类似变化。另一方面，提供了所考虑算法修改与形成在几个仪器上的校准模型 一致的机会，优选的是，这些仪器的特征覆盖了指定系列的所有仪器的 指定特征改变的可能范围。接着，将获取的数据合成在统一的校准集中 并且另外通过对光谱数据进行数学运算而人工输入仪器特征变化。这种 方法在很大程度上可以考虑到仪器参数的变化性，使形成的模式更稳定。然而，这种方法需要进行大量测量，这导致形成校准模型阶段的工 作、时间以及材料资源负担加大。所考虑的算法没能免去其它缺点，艮口， 模型精度因模型中主要特性测量结果的变化是最初假定的，以及估计校 准模型对于分析可能导致次要特性分析中的错误的这种或那种未知样本 的应用合理性的复杂性而降低了。中提供了另一种致力于形成补偿仪器参数变化的校准模型的方 法。根据这种方法，借助光谱仪对于预先确定的有限数量的簇而确定的 光谱(光谱特征) 一致性来对这些光谱仪进行特征化。基于光谱特征和 性能数据相似性来确定簇的附属。可以将用于分类的光谱特征归因于已 知仪器参数，或者可以表示通过计算方法获得的一些抽象特性特征。针对每个簇的校准模型补偿了仪器变化；它将会更简单和更精确。所提供的算法包括四个阶段测量、分类、校准和确定离群点样本。 在第一阶段中，测量特定标准的光谱，该特定标准例如可被用于对在波 长轴内或根据强度而观察到的位移进行分类。被测量标准的种类是根据 在每一种具体情况下应该考虑的作用来限定的。 一般来说，可以基于光 谱数据将仪器变化分成下列种类信号强度、带宽、波长变化或指定现 象的组合。所考虑的原始文件中给出了它们足够细化的分类。必须注意， 在某些情况下，借助指定仪器对测量特征进行建模的真实样本可充当标 准。在第二阶段中，需要对接收到的光谱进行分类。为此，借助于以数 学方式获得的数据变换来指配特性光谱特征，这改进了有用于解释的特 定方面，例如，主要成分分析、马氏距离计算。另外，可以基于对系统 的先验认知(噪声特征、检测器的线性度等)来获得给定特征。然后进 行分类，即，将获得的光谱归于特征簇，并且通过寻找能够限定被测量 样本光谱对应于哪个簇的规律来开发分类模型。在第三阶段中，构建针 对每个簇的校准模型，这个模型考虑了仪器变化，是这个簇特有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种形成多变量校准模型的方法，该多变量校准模型对于影响设备的测量结果的特性变化而言是稳定的，该方法包括以下步骤：　选择具有已知次要特性的校准样本集；　在所述设备上测量每个校准样本集的主要特性；　至少对影响所述设备的测量结果 的其中一个特性进行人为改变；　在如此改变后的状态下，在所述设备上至少测量一个样本的与所述改变之前的事实不同的主要特性，形成用于计算修正关系的样本集，在所述改变之前和之后在所述设备上测量该样本集中的每个样本的主要特性，并且借助多变量回归 分析方法，将所述改变之前在仪器上获得的该样本集的多个样本的主要特性的测量结果与进行了改变后的状态下所述设备上获得的这多个样本的主要特性的测量结果进行比较，确定修正关系；　借助所获得的修正关系将所述校准样本集的主要特性的测量结果变换成与 所述改变之后所述设备上的测量相对应的形式；　用所述改变之前在所述设备上获得的所述校准样本主要特性的测量结果来补充所述校准样本集的以这种方式被修正成所述设备的改变后状态下的主要特性测量结果，通过所述校准样本集的主要特性的初始测量结果与修 正后测量结果的传递来计算所述多变量校准模型，并且进行基于它来确定校准验证的定量参数的检查。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：康斯坦丁阿纳托利耶维奇扎里诺夫，帕维尔阿列克桑德罗维奇卢扎诺夫，
申请(专利权)人：康斯坦丁阿纳托利耶维奇扎里诺夫，帕维尔阿列克桑德罗维奇卢扎诺夫，
类型：发明
国别省市：RU[俄罗斯]