發(fā)布時間：2021-05-09 16:55

　　中國是世界水稻產(chǎn)量最高的國家,水稻也是我國的第一大糧食作物。水稻含水率的準確測定是水稻收獲后安全貯藏的重要因素。為提高農業(yè)智能化程度,提升水稻含水率在線檢測精度,根據(jù)水稻含水率介電特性差異性變化,對平行板電容式水稻含水率在線檢測裝置進行了優(yōu)化設計。本文的主要工作包括以下四個方面:（1）本文以平行板電容式水稻含水率在線檢測裝置為研究對象,采用Comsol有限元分析軟件針對電容極版結構與邊緣效應變化關系進行了二維電場分析。利用Design20Expert設計專家針對極板厚度、極板間距和相對面積對邊緣效應的影響采取了響應面優(yōu)化的Box-Behnken設計試驗,得到邊緣效應影響最低的極板結構。（2）對裝置的機械結構進行了優(yōu)化設計。設計了雙重極板檢測結構和抽拉式排糧機構。選用具有高集成度的MCF51AC125芯片設計了測量電路,配合上位機監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對水稻含水率數(shù)據(jù)的實時采集等功能。（3）建立水稻含水率NARX預測模型。對模型的優(yōu)化算法、神經(jīng)元數(shù)量、滯后階數(shù)進行對比分析,選出模型的最優(yōu)結構參數(shù)。對含水率預測模型進行訓練,得出模型的含水率預測誤差范圍。（4）進行實驗室靜態(tài)含水率檢測和水稻烘干現(xiàn)場在... 

【文章來源】：黑龍江八一農墾大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 含水率檢測方法及儀器
        1.2.2 含水率在線檢測裝置研究現(xiàn)狀
        1.2.3 含水率預測研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容與方法
    1.4 技術路線
2 電容極板結構優(yōu)化分析
    2.1 基于Comsol的電容極板邊緣散射電場分析
    2.2 電容器極板結構有限元分析
        2.2.1 電容極板厚度有限元分析
        2.2.2 電容極板間距有限元分析
        2.2.3 電容極板相對面積有限元分析
    2.3 電容極板結構參數(shù)優(yōu)化試驗
        2.3.1 試驗方法
        2.3.2 樣品制備
        2.3.3 試驗結果分析
        2.3.4 響應面優(yōu)化分析及最佳參數(shù)確定
    2.4 本章小結
3 含水率檢測裝置的設計
    3.1 平行板電容器檢測原理
    3.2 含水率檢測裝置機械結構設計
        3.2.1 采樣裝置結構設計
        3.2.2 排糧結構設計
        3.2.3 整機實驗臺的搭建
    3.3 硬件電路設計
    3.4 檢測電路主控芯片的選擇
    3.5 水稻含水率檢測電路設計
        3.5.1 電容傳感器測量電路的比較分析
        3.5.2 運算放大電路
        3.5.3 溫度測量傳感器
        3.5.4 A/D轉換電路
        3.5.5 電源穩(wěn)壓電路
        3.5.6 電源管理模塊及整流
        3.5.7 通訊模塊設計
    3.6 監(jiān)測系統(tǒng)的設計
        3.6.1 基于VB的上位機設計
        3.6.2 上位機主程序界面設計
        3.6.3 數(shù)據(jù)校正模塊
        3.6.4 Modbus通訊測試
        3.6.5 下位機數(shù)據(jù)傳輸
    3.7 本章小結
4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻含水率預測與校正
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    4.2 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立
    4.3 預測模型相關參數(shù)的分析與確定
        4.3.1 優(yōu)化算法的對比分析
        4.3.2 神經(jīng)元數(shù)量及滯后階數(shù)的選擇
    4.4 含水率預測模型結果分析
    4.5 本章小結
5 含水率檢測裝置在線測試試驗
    5.1 水稻含水率在線測試
        5.1.1 試驗條件及評價指標
        5.1.2 試驗設備
        5.1.3 試驗結果
    5.2 現(xiàn)場實測
    5.3 本章小結
6 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡的船舶升沉運動實時預測方法[J]. 樓夢瑤,王旭陽,陳瑞,葛彤.  中國艦船研究. 2020(01)
[2]響應面優(yōu)化紫蘇籽油超聲提取工藝研究[J]. 李占君,劉運偉,馬珂,高金輝,郭興,楊逢建.  森林工程. 2020(02)
[3]Box-Behnken設計-效應面法優(yōu)化杜仲籽油提取工藝及脂肪酸組成分析[J]. 趙惠茹,曹靜思,高建,靖會,李璐瑤.  化工科技. 2020(01)
[4]基于VB6.0的開放式計算機數(shù)據(jù)采集實驗系統(tǒng)[J]. 劉恩,楊紅,蔡國齊,雷鵬,張威.  機電工程技術. 2020(02)
[5]黑龍江省主要農業(yè)氣象災害演變特征及對水稻產(chǎn)量的影響[J]. 王秋京,馬國忠,朱海霞,紀仰慧,曲輝輝,何鋒,翟墨,高明,姜麗霞.  災害學. 2020(01)
[6]基于Box-Behnken試驗設計的大型壓縮機曲軸優(yōu)化[J]. 王航,巴鵬.  光電技術應用. 2019(06)
[7]基于微波反射法的谷物含水率在線檢測裝置研制[J]. 張偉,楊剛,雷軍波,劉成良,陶建峰,覃程錦.  農業(yè)工程學報. 2019(23)
[8]基于介電特性與SPA-SVR算法的水稻含水率檢測方法[J]. 張本華,錢長錢,焦晉康,丁兆赫,張揚,崔紅光,劉翠紅,馮龍龍.  農業(yè)工程學報. 2019(18)
[9]基于雙隱含層GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的重型柴油車排放預測[J]. 王志紅,秦可,尹冬冬,盧夢成.  合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2019(06)
[10]便攜式魚粉品質檢測裝置的設計與參數(shù)優(yōu)化[J]. 李培,牛智有,譚鶴群,劉鳴,張偉健.  農業(yè)工程學報. 2019(08)

博士論文
[1]幾類神經(jīng)網(wǎng)絡的分析與優(yōu)化及其應用研究[D]. 張莉.西安電子科技大學 2012

碩士論文
[1]聯(lián)合收獲機谷物水分實時監(jiān)測系統(tǒng)設計與試驗[D]. 李澤峰.中國農業(yè)科學院 2019
[2]NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的擇時策略研究[D]. 陳婷.上海師范大學 2019
[3]基于PID算法控溫的熱干燥式水分測量裝置的設計[D]. 王月菊.吉林大學 2019
[4]基于反射式微波測量法的糧食含水率在線檢測裝置的設計[D]. 喬路.吉林大學 2018
[5]電阻式谷物水分儀采樣機構研究及結構參數(shù)優(yōu)化[D]. 陳陽.安徽農業(yè)大學 2016
[6]基于射頻技術的糧食在線水分儀的研究[D]. 息裕博.吉林農業(yè)大學 2016
[7]基于微波透射技術的含水率檢測方法及裝置的研究[D]. 張心同.吉林大學 2015
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡與SVM的生姜熱風干燥含水率預測模型研究[D]. 張濤.內蒙古農業(yè)大學 2014
[9]電容式糧食水分在線檢測儀的研究[D]. 孫耀強.吉林農業(yè)大學 2014
[10]基于ATMEGA128系統(tǒng)的電容式糧食水分檢測儀的研究[D]. 葉飛.合肥工業(yè)大學 2014



本文編號：3177675