为解决乙醇汽油推广过程中的质量控制问题并推进近红外技术的应用,本文研究并解决乙醇汽油近红外光谱分析技术中仪器设计、模型建立及异常样品选择的关键技术。开发了光栅分光型的便携式近红外光谱分析仪器。该仪器能用于液体样品的透射分析和固体样品的漫反射分析。重点研究了仪器设计中的进样系统、弱信号放大系统和电源管理系统。采用主成分回归和神经网络技术建立了乙醇汽油中的乙醇含量分析模型。针对分析模型中存在的问题,研究了数据预处理方法并设计了动态局部建模法来提高模型的质量。研究了标准样品集中异常样品的来源及异常样品对模型质量的影响。设计了相关分析法来消除光谱测量过程中由于仪器本身问题造成的个别波段光谱值异常带来的影响。通过马氏距离法和循环预测法来删除标准样品集中那些光谱所展示的属性和标定的属性不一致的样品。