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为了给变温干燥工艺提供新的技术支持，实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制，该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入，物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明，该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求，5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R2和均方根误差RMSE依次为0.9934 和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID，INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID，NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明，在仿真试验中，INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器；干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律，INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s，调节时间是120.59 s，最大超调量是4.87 %，满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统，进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明，该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义，对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。 相似文献
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南瓜片真空脉动干燥特性及含水率预测 总被引：5，自引：3，他引：2
为探索南瓜片真空脉动干燥特性,并实现干燥过程中南瓜的含水率预测,该文研究了不同常压保持时间、真空保持时间、干燥温度和切片厚度对南瓜干燥时间和速率的影响;利用温度传感器实时采集南瓜在干燥过程中的中心温度,阐述压力脉动过程对物料传热传质的影响;建立了输入层个数为5,隐藏层个数为11,输出层为南瓜含水率,结构为"5-11-1"的BP神经网络模型,实现对南瓜含水率实时预测.结果表明:真空保持时间和常压保持时间均对南瓜干燥时间有显著影响,干燥温度60℃,切片厚度7mm条件下,常压保持时间10min和真空保持时间9min所用干燥时间最短,约为352min;干燥温度和切片厚度均对干燥时间有显著影响,提高干燥温度、减少切片厚度能够有效缩短干燥时间.采用Levenberg-Marquardt算法为训练函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其预测值与实测值之间的决定系数R2为0.9968,均方根误差RMSE为0.0173,能够很好预测南瓜在真空脉动干燥过程中的含水率.研究结果为南瓜真空脉动应用以及含水率在线预测提供理论依据. 相似文献
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省域土地人口经济多维协调格局及分区发展策略 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过500 mV的激励电压在1 kHz~5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数?''和介电损耗?"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（?''3.854MHz、?"3.854MHz、?''5.462MHz、?"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 相似文献
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利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型 总被引：3，自引：3，他引：0
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz～5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε''和介电损耗ε"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072～5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（ε''3.854MHz、ε"3.854MHz、ε''5.462MHz、ε"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 相似文献
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基于电阻抗的苹果干燥过程含水率实时检测及动力学分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为了找到一种经济便捷的苹果片干燥过程含水率实时检测方法,分析热风温度和风速对干燥过程的影响,该研究实时检测了不同风速和热风温度下苹果片的电阻抗和含水率并分析了其随时间变化的规律。结果表明,干燥过程中苹果片电阻抗随干燥时间的增加而增大,含水率随干燥时间而减小,两者线性负相关(R2≥9.3),因此可以通过电阻抗的变化实时检测苹果干燥过程。苹果片电阻抗和含水率随干燥时间的变化均符合薄层干燥Logarithmic模型;基于电阻抗和含水率分别拟合得出不同条件下的干燥速率,并利用阿伦尼乌斯公式求出苹果试样干燥过程活化能,当风速为0.5和1.0 m/s时,依据电阻抗计算所得活化能分别为32.447和23.212 k J/mol,含水率计算所得活化能为27.320和22.947 k J/mol,依据电阻抗计算所得活化能与前人研究活化能值更一致。研究结果可为苹果片干燥过程在线检测和分析提供参考。 相似文献
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为探究不同墒情需求的农田耕作层土壤含水率与超声波速度的变化关系,采用室外模拟降雨的方式,使土壤样本初始含水率分别为15%、20%、25%和30%,之后置于自然环境下干燥直到土壤含水率达到5%结束干燥,每种处理进行共4次干湿交替,利用超声波土壤含水率原位检测装置对土壤样本进行超声波速度测定。结果表明:土壤样本在各次干湿交替过程中随着土壤含水率的不断下降,土壤容重及超声波速度均呈非线性的增加。随着干湿交替次数的增加,土壤含水率变化对超声波速度的影响减弱,土壤样本初始含水率越高,干湿交替次数对超声波速度的影响越小。采用自适应加权数据融合算法将多次干湿交替过程中的土壤样本超声波速度加权融合,并利用非线性回归分析构建适用于经历多次干湿交替作用下的超声波速度-土壤含水率关系模型,预测误差在6%左右,表明该模型可用于描述不同墒情需求的农田耕作层土壤含水率与超声波速度的关系。研究结果可为利用超声波速度特性实现不同灌溉性质农田土壤含水率的持续监测及预测提供参考。 相似文献
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基于介电特性与IRIV-GWO-SVR算法的番茄叶片含水率检测 总被引：10，自引：8，他引：2
为了探究利用介电特性检测作物水分状况的可行性,研究了一种基于介电特性的有效、快速、精确检测番茄叶片含水率的方法。以300片不同含水率的番茄叶片为研究对象,通过LCR测量仪测定叶片在0.05~200 k Hz下的相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″,并采用干燥法测量叶片含水率。利用迭代保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)对介电参数进行特征变量选取,并与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立叶片全变量、2种特征变量与叶片含水率的关系模型。结果表明,基于迭代保留信息变量法选取特征变量的支持向量回归模型(IRIV-SVR)具有良好的预测能力,但预测精度仍需提高,故引入灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)优化模型的参数c(惩罚因子)和g(核函数参数)。最终,经GWO优化后的模型(IRIV-GWO-SVR)的预测集决定系数R2与均方根误差RMSE分别为0.963 8,0.020 7。因此,利用介电特性结合IRIV-GWO-SVR算法预测番茄叶片含水率是可行的,同时为其他叶片含水率检测提供了一种新的方法和思路。 相似文献
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热风干燥对果蔬薄壁组织细胞结构的影响 总被引：6，自引：6，他引：0
为了研究热风干燥过程对果蔬微观结构的影响,该文选择马铃薯、苹果、胡萝卜3种物料,运用组织石蜡制片、显微成像及图像处理技术,获得了3种物料在热风干燥过程中不同含水率下的薄壁组织细胞结构图像及各细胞结构参数的分布曲线,并分析了热风干燥对微观结构参数(细胞横截面积、周长、当量直径和圆度)的影响,建立了微观结构参数与宏观干燥参数(水分比)的拟合方程。结果表明,各细胞结构参数比与水分比之间具有线性相关性,可以用数学模型预测在热风干燥过程中苹果、马铃薯和胡萝卜的薄壁组织细胞结构随含水率的变化情况,研究结果可为控制果蔬在热风干燥条件下的品质及建立干燥过程数学模型提供理论依据。 相似文献
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粮食干燥机水分在线检测系统研究 总被引：10，自引：0，他引：10
潮粮干燥是东北、华北地区秋粮入库前必不可少的加工环节，由于样品流动性、水分分散性等因素的影响，干燥过程中的粮食水分快速、在线、准确检测一直是影响干燥质量的亟待解决的关键技术。根据粮食干燥机的工况特点，提出并研制了一种基于多路水分传感器实时观测信息融合的粮食干燥机水分在线检测系统，介绍了系统的工作原理、硬件构成和软件设计，给出了信息融合算法。系统以单片机80C196KC为信息处理核心，采用大屏幕中文液晶显示。实际运行表明，系统具有信号传输距离远、测量准确、运行可靠、智能化程度高等特点，能够满足粮食干燥机水分在线检测的要求。 相似文献
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针对薄层热风干燥过程自动称量精度受温度波动、气流扰动及机械振动等因素影响的问题，该研究研制了薄层热风干燥装置及其控制系统，以实现干燥过程物料质量及含水率的自动获取、及时查看和数据存储。系统改进了传统称量结构，采用悬吊称量的方式，将称量传感器置于干燥装置外，与干燥环境相隔离以提高称量传感器使用寿命；采用变频器输出频率表征风速的方式，有效避免了热式风速传感器在变温环境中的测量误差；通过称量传感器温度-质量的归一化偏差校正方法及“停风-稳定-称量-恢复”准静态的自动称量流程，开展了温度波动、气流扰动误差特性及装置验证试验，保证了干燥过程中物料含水率的准确获取。试验表明：恒载标定时，采用温度-质量归一化偏差校正方法校正后的质量与恒载质量最大偏差值为0.368 g，与实测质量相比，平均绝对百分比误差降低了84.4%，测量不确定度降低了72.2%；采用停风检测方案后，实测质量与恒载质量的最大偏差值由37.1 g降至0.31 g；物料加载时，在干燥温度35、45及55℃条件下，以手动称量方式下获取的质量及含水率为标准值，自动称量方式下的质量绝对误差分别为0.337、0.415和0.472 g，含水率... 相似文献
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连续单粒式谷物在线水分测定仪的设计与试验 总被引：2，自引：2，他引：0
为了提高谷物干燥设备自动化水平和干燥后谷物品质,提出一种基于电阻法检测原理,测量稻谷、小麦和大麦的连续单粒式谷物在线水分测定仪。其主要由谷物取样机构、谷物采样机构和信号采集电路等部分组成。通过测量谷物单粒外形尺寸统计出谷物等效粒径。运用谷物等效粒径和谷物与金属表面的静滑动摩擦角,计算确定谷物取样机构中不锈钢制异向正弦螺旋杆的中径和螺距分别为16和9 mm。由螺旋杆与分粒拨刀组成的谷物取样机构,在剔除杂物和多余谷物的同时,使谷物以连续单粒的形式进入进料口。选定模数为0.4 mm斜纹表面滚花形式碾压辊作为碾压电极,测量10%~35%含水率范围内稻谷、小麦和大麦单粒电阻值。构建稻谷、小麦和大麦的单粒阻值-含水率对应关系曲线并回归出水分计算函数(稻谷R~2=0.998;小麦R~2=0.999;大麦R2=0.999)。设计多路复用比例检测电路、二阶压控有源低通滤波器和50Hz陷波等信号处理电路。采用基于ARM Cortex TM-M3核的低功耗32位微处理器硬件和软件平台完成谷物水分数据的采样、处理和计算。现场水分在线检测与烘干法对比试验表明,在循环式谷物烘干机烘干过程-5~55℃的谷物温度和10%~35%含水率范围内,单粒式在线水分测定仪的在线水分测量绝对误差≤±0.4%,一次100粒谷物测量平均时间≤55s,水分测量重复误差≤±0.3%,研究结果为实现谷物烘干过程水分在线检测提供参考。 相似文献
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气体射流冲击干燥含水率在线监控系统设计 总被引：3，自引：3，他引：0
针对气体射流冲击干燥过程中自动称量受风速、设备运行振动、干燥温度等因素影响的问题,设计了新型干燥设备监控系统,实现了干燥过程中物料质量及含水率的自动获取、即时查看及数据显示和存储。系统通过"停机-稳定-称量-启动"自动称量流程及分温度段分载荷区间线性化校准等方案,有效保证了自动称量精度,通过将从机控制器的运行状态纳入到系统运行逻辑判断中,保证了系统长期运行的可靠性和安全性。系统称量量程0~2 000 g,最小分度值1 g。试验表明:自动称量系统相对误差小于0.7%,含水率(湿基)分析误差在±0.9%范围内,满足了干燥过程中在线物料质量及含水率监测需要。该系统为多种物料的干燥进程判断及产品质量保证提供了自动化监控平台。 相似文献
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针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题，该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实时差分定位系统（Real Time Kinematic，RTK）组成。整套系统样机的试制包括：传感器的选型和模块设计封装、升降检测装置设计、传感器避障与采样点北斗定位、土壤含水量预测建模、软件中的二次开发和系统与润禾2ZBA-2型移栽机的集成等。田间试验结果表明：当移栽机以0.3 m/s速度行进时，土壤水分传感器参比校准后进行土壤水分的测定，5 s内工控机上实时显示水分含量值，水分含量预测值与实测值的相对误差范围为0.18%～14.46%，平均相对误差7.77%，所测水分值结合北斗RTK系统测得的定位坐标生成土壤表层含水率分布图，为后续喷灌、滴灌等变量灌溉提供参考依据。 相似文献
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基于LF-NMR及不同干燥方法的哈密瓜片含水率预测模型 总被引：3，自引：3，他引：0
为建立稳健、适用范围更广的哈密瓜片含水率预测模型,采用不同干燥方法(热风干燥(Hot Air drying,HA)和红外辐射干燥(Infrared drying,IR)),在相同温度水平下(50、60、70℃)对哈密瓜片进行干燥,采用低场核磁共振技术(Low-Field Nuclear Magnetic Resonance,LF-NMR)对比分析干燥过程的水分迁移规律及2种干燥方法间的差异,并结合化学计量学方法建立含水率预测模型。结果表明:无论HA还是IR,一定温度范围内高温有利于提高干燥速率,缩短干燥时间;且IR与HA相比干燥时间缩短20.0%~37.5%。经LF-NMR分析,在HA和IR过程中,自由水峰面积逐渐降低,不易流动水峰面积及结合水峰面积呈波动变化;自由水峰顶横向弛豫时间不断降低,不易流动水峰顶横向弛豫时间因干燥方式和干燥温度的差异呈不同的变化趋势;与HA过程中结合水峰顶横向弛豫时间逐渐降低不同,其在IR干燥初期短暂上升,后呈下降趋势。基于HA、IR数据集结合化学计量学方法建立的哈密瓜片含水率预测模型中,偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型具有更好的性能,模型预测决定系数RP2 大于0.99,表明PLSR结合LF-NMR可实现哈密瓜片含水率的快速检测,且不受干燥方法不同引起水分状态差异的影响。研究结果为基于LF-NMR和多加工手段的果蔬含水率预测模型的建立提供参考。 相似文献
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为了降低空气源热泵干燥过程能耗，研究了空气源热泵干燥能耗特性，采用多元线性回归模型（multivariate linear regression model, MLRM）和BP神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型来预测干燥工艺能耗。在分析干燥能耗影响特征参数的基础上，提出将干燥工艺过程进行切分处理的方法以降低数据获取难度。选取烘房设定温度、烘房设定湿度、烘房初始温度、烘房初始湿度、环境平均温度、环境平均湿度、物料质量和初始含水率8个特征参数作为模型输入，能耗和物料结束含水率作为模型输出。使用MLRM模型、BPNN模型和其他机器学习模型进行能耗预测，MLRM模型对能耗拟合的决定系数为0.739，对物料结束含水率拟合的决定系数为0.931；BPNN模型使用Sigmoid函数作为激活函数时对能耗拟合的决定系数最高，为0.828，使用Identity函数作为激活函数时对物料结束含水率拟合的决定系数最高，为0.942，拟合效果优于其他机器学习模型，能够满足实际生产需求。以复水豌豆为干燥对象设计加载物料65 kg、持续时间4 h的完整变温变湿干燥工艺进行验证试验，结果表明：试验总能耗为15.066 kW·h，MLRM模型和BPNN模型的预测总能耗分别为14.476 kW·h、15.183 kW·h，预测精度分别为96.08%、99.23%；试验结束含水率为8.541%，MLRM模型和BPNN模型的预测结束含水率分别为9.560%、8.889%，预测精度分别为88.07%、95.93%。该研究提出了一种使用MLRM模型和BPNN模型对空气源热泵干燥能耗进行分段精准预测的有效手段，对于优化干燥工艺和降低干燥能耗具有实际意义。 相似文献
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为精准预测大田土壤含水率,并掌握不同深度土壤含水率分布规律,针对大田土壤含水率时序数据的非线性特点及相邻深度土壤含水率间具有较强关联关系,该文建立3层时延神经网络大田多深度土壤含水率预测模型,用以实现对6个不同深度(10、20、30、40、50和70 cm)土壤含水率预测。利用试验法确定预测模型的隐含层节点个数、训练学习算法和训练集样本量。试验结果表明:隐含层使用10个节点,采用L-M(Levenberg-Marquardt)训练算法,采用45%样本集数据作为训练样本,55%作为测试样本集,对所建预测模型进行预测,10和20 cm的预测相对误差小于7%,而30、40、50和70 cm的预测相对误差小于4.5%。因此利用基于时延神经网络的多深度土壤含水率预测模型,可为掌握土壤含水率分布动态变化规律提出一种解决方案。 相似文献
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苜蓿气体射流冲击联合常温通风干燥装备设计及试验 总被引：2，自引：2，他引：0
针对苜蓿干燥存在的处理量小、耗能高、叶片损失率高的问题,该文将紫花苜蓿的干燥过程分为高温和常温两个干燥段,设计了气体射流冲击联合常温通风干燥装备,包括基于狭缝型气体射流冲击管的气体射流冲带式干燥机和基于环境条件自动控制的常温通风箱式干燥机。利用计算流体动力学软件Fluent对狭缝型气流冲击管内部的流场进行数值模拟。结果显示增设扰流板可以改善狭缝型气体射流冲击管喷嘴出口气流速度分布的均匀性,速度变异系数由不设扰流板情况下的51.1%降为7.7%;利用单片机控制系统进行信息采集并控制通风的进行,解决夜间物料吸湿回潮、发热的问题。以紫花苜蓿作为原料对干燥装备的性能进行试验验证,结果表明:气体射流冲击联合常温通风干燥的苜蓿具有批次处理量大(150 kg/h)、叶片损失率小(干草的叶片损失率为1.5%)、能耗低(单位去水能耗3 408 k J/kg)的优点。研究结果为低能耗、低叶片损失率的苜蓿干燥技术与装备提供参考。 相似文献