合金钢是国民经济的重要原材料,其主要元素是铁,其它还含有硅、锰、铬、镍、铜等元素,合金钢中是否含有这些元素或这些元素含量的多少,直接影响合金钢的性能和质量,因此在合金钢的冶炼过程中,对钢水中一些重要元素含量的快速检测对冶金过程控制有十分突出的意义。传统的钢水元素检测方法具有制样复杂、耗时和离线检测等缺点,增加了冶金生产时间,造成大量人力、能源和成本的浪费。而激光诱导击穿光谱(LIBS)是利用高能激光作用于待测样品,通过对激光诱导等离子体中的原子发射的特征谱线进行分析,从而对待测样品进行定量分析的一种检测技术。LIBS具有无需预处理、快速在线检测、多元素同时分析等优势,因此已逐步应用到合金钢元素在线检测的实际工作中。我们利用LIBS采集到的特征谱线的波长可以定性分析元素的种类,利用特征谱线的强度可以定量分析元素的浓度。但由于激光诱导等离子体的产生过程很复杂,容易受各种因素干扰,从而会给定量分析结果带来影响,导致预测精度低。此外,对LIBS技术测量得到的光谱数据降噪后,仍然会存在噪声的影响。所以,选择稳定性好、预测误差小以及能够对噪声有容忍度的的算法是LIBS技术用于钢水元素定量分析的关键。本文的主要研究内容包括:1、针对传统的LIBS钢水元素定量分析方法是定标曲线法,该方法由于没有考虑到基体效应、自吸收效应的干扰,造成钢水中的元素预测精度低,缺乏稳健性。有研究表明PLS可以降低基体效应的影响,且PLS能够用于LIBS技术对合金钢中的元素进行在线检测。但是,由于PLS模型的训练集样本的变化范围较大,会使预测精度降低。因此,我们引入聚类算法,提出聚类分析-偏最小二乘法定量分析模型。通过实验分析表明,和传统的PLS模型进行对比,该模型被验证是可行的,而且比PLS模型预测精度高。2、LIBS谱线存在不同程度的自吸收影响,导致钢水中多种元素的特征光谱强度与元素浓度的关系呈非线性关系。由于PLS模型只适合于对线性数据进行处理,因此存在预测精度低、稳定性差和过拟合等问题。随机森林回归(RFR)算法的随机性保证了构建特征样本集的多样性,同时RFR算法具有能够处理非线性光谱数据、对噪声有很好的容忍度以及能够克服过拟合等优势,因此我们将用LIBS技术结合RFR算法对钢水中的元素进行定量分析,通过实验分析表明:该方法是可行的,而且比聚类分析-偏最小二乘法的模型预测精度更高,泛化能力更强,对噪声容忍度更高,更适合对钢水元素进行定量分析。随机森林回归方法为LIBS技术在冶金行业钢水元素的定量分析提供了一种有潜力的方法。