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中国粮油学报 2007年第1期22卷 118-121页

作者：张亚秋吴文福王春燕陈晓光吉林大学生物与农业工程学院长春130022

根据粮食水分和容重确定粮食等级的标准,研究开发了以AT89C51单片机为核心的粮食收购智能定等系统。将模糊神经网络技术应用于该系统中,建构了BP网络─隶属度串联模型。该模型将BP网络的输出作为模糊系统的输入,计算出实测样本属于粮食... 详细信息

根据粮食水分和容重确定粮食等级的标准,研究开发了以AT89C51单片机为核心的粮食收购智能定等系统。将模糊神经网络技术应用于该系统中,建构了BP网络─隶属度串联模型。该模型将BP网络的输出作为模糊系统的输入,计算出实测样本属于粮食三个等级的隶属度值,最终输出为测试样本的等级。在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件,实现了对水分、容重和等级的一体化检测。实验表明,该系统能够较准确地确定粮食的等级,并具有稳定性好,操作简单,工作界面友好等特点。

关键词：模糊控制神经网络容重水分检测智能定等

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粮食收购智能定等系统的研究

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作者：张亚秋吉林大学

学位级别：硕士

水分和容重是粮食收购与储运的主要技术指标，是粮食商业环节中以质论价的依据，也是粮食加工工艺选择和技术参数配备的依据。水分和容重是粮食收购入库过程中必不可少的检验指标，但由于影响因素复杂，实现对粮食水分、容重的快速准确... 详细信息

水分和容重是粮食收购与储运的主要技术指标，是粮食商业环节中以质论价的依据，也是粮食加工工艺选择和技术参数配备的依据。水分和容重是粮食收购入库过程中必不可少的检验指标，但由于影响因素复杂，实现对粮食水分、容重的快速准确测量的难度较大。粮食收购智能定等系统可以提高水分检测的精确度，明确粮食的质量等级。这对粮食收购、储藏、加工过程中的管理，粮食的品质和经济价值的保持具有重要意义。本文通过对玉米检测过程的分析，根据玉米水分、容重检测原理及现实状况的发展要求，在运用虚拟仪器技术、神经网络融合技术、RS485串行通讯等技术基础上建立了粮食收购智能定等系统。主要研究工作如下： 1、对电容的测量值与水分、容重和温度的相关性进行了研究与分析：实验研究表明，温度是影响电容测量值的主要因素，且随着温度的升高，电容测量值增大;水分和容重对电容的测量值的影响也很大，且随着水分的升高，电容测量值增大;随着容重的增加，电容的测量值减小。 2、数据融合方法的研究：水分传感器在检测过程中环境温度和容重等的变化对传感器测量的影响很大，这种影响无法用一般的数学模型进行描述。因此，利用神经网络技术对容重、温度及电容测量值进行有效融合，立了校正模型。为了探讨数据融合对检测结果的影响程度，分别给以不同的输入来建立神经网络校正模型。首先把容重作为神经网络的输入，把水分作为输出建立校正模型，融合后水分检测误差小于±１.5％;其次，把容重、温度作为神经网络的输入，把水分作为输出建立校正模型，融合后水分检测误差小于±0.8％;最后把容重、温度和电容测量值作为神经网络的输入，把水分作为输出时建立校正模型，融合后水分检测误差小于±0.5％。由此可见，采用神经网络技术对容重、温度及电容测量值进行融合后建立的校正模型，能够解决系统的温度、容重补偿和非线性校正问题，从而提高了系统的检测精度。 3、改进设计了系统的硬件电路：该系统由上位机、电容式水分传感器、电子秤、信号转换箱等组成。电容式水分传感器是系统的核心部分，主要由阻容频率转换电路、单片微机、RS485通讯模块、数字温度传感器等单元组成。电容传感器的测量信号通过阻容频率转换电路直接转换为数字信号，转换电路简单，性能稳定;采用RS485串行通讯方式，实现主机与水分传感器数据交换;采用DS18B20数字温度传感器对温度进行检测，数字式温度传感器将温度信号直接传化成数字信号，然后通过串行通信的方式传输到上位机;上位机自动读取电子秤显示的重量值，计算出玉米的容重并显示。实现了水分检测的全程数字化，提高了系统的抗干扰能力，使检测信号真实可靠。 4、在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件：对数据采集与显示、数据解码与校验、温度补偿和非线性校正等模块进行了研究。根据系统中各传感器的通信协议，须对程序中的通信参数进行初始化，使之与传感器内参数相同;数据在传输过程中由于环境造成的信号失真在软件中使用CRC校验码加以纠正;通过建立神经网络校正模型，来消除温度和容重等对检测结果的影响。该软件使系统构建费用降低，操作简单，并且数据处理灵活，实现了水分、容重和等级的一体化检测。创新点： 1) 将神经网络数据融合技术应用于粮食收购智能定等系统中，解决了温度补偿和非线性校正的问题，提高系统对目标参量的辨别能力，从而获得高精度的测量结果;2) 在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件，降低了系统构建成本，提高了系统操作的便利性，界面设计灵活，数据处理方便。应用效果：利用该系统对玉米进行了实验研究，建立了玉米水分与温度、容重、电容测量值之间的神经网络校正模型。实验结果表明，该系统克服了以往的水分测试的非线性严重、温湿度适应范围小、抗干扰能力差等缺点，具有检测精度高,反应速度快，稳定性好，操作简单,工作界面友好，数据处理方便，应用成本低等优点，并且该系统能够实现水分、容重检测和智能定等于一体的功能，达到了实际应用的要求。本论文在提出将虚拟仪器技术和神经网络技术应用于粮食收购定等构想的基础上，研究开发了粮食收购智能定等系统。该系统可以应用于粮食加工、储藏、运输、收购等领域，不仅可以对粮食的水分进行检验，同时可以划分粮食的质量等级，从而对粮食的各项质量指标有一个综合判断。它的应用对于提高粮食质量等级的检测精度、保证产品的质量都将起到一定的作用，同时为加速我国粮食储备行业向自动化和智能化方向的发展提供了一种行之有效的方法。

关键词：粮食收购智能定等容重水分检测数据融合

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基于模糊神经网络的粮食收购智能定等系统的研究

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作者：王春燕吉林大学

学位级别：硕士

根据粮食水分和容重检测确定粮食等级的要求,设计了智能粮食定等系统,系统主要由电磁振动输送装置、称重传感器、数字温度传感器、电容式水分传感器、接近开关、信号转换箱等部分组成;将水分传感器改进为叉指形单片式平面电容传感器的... 详细信息

根据粮食水分和容重检测确定粮食等级的要求,设计了智能粮食定等系统,系统主要由电磁振动输送装置、称重传感器、数字温度传感器、电容式水分传感器、接近开关、信号转换箱等部分组成;将水分传感器改进为叉指形单片式平面电容传感器的结构形式,理论分析了结构的合理性;在虚拟仪器技术LabVIEW 软件平台上开发了系统的工作软件,实现了对水分、容重和等级的一体化检测;应用模糊神经网络技术建构了BP 网络─隶属度串联模型,该模型得出的结果客观、准确且可靠。应用表明,该系统能够较准确地确定粮食的等级,克服了以往系统检测的非线性严重、测量误差大及抗干扰能差等缺点,具有检测精度高、反应速度快、稳定性好,操作简单,工作界面友好,应用成本低等优点。

关键词：模糊控制神经网络容重水分检测智能定等

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