基于同心轴圆筒式电容传感器的花生仁水分无损检测技术

为了实现花生仁含水率的快速准确检测,设计了以MSP430单片机为控制芯片的花生仁含水率检测仪,利用圆筒式电容传感器、温度传感器和称质量传感器分别检测花生仁的电容、温度和容积密度,通过信号检测调理电路进行测量信号电容到频率的转换,单片机进行数据处理后计算出花生仁含水率,在液晶屏上显示检测结果,并将检测数据存储到内存卡中。进一步研究了含水率、温度和容积密度对频率的影响规律,建立了描述含水率与差频、温度的数学模型,并验证了基于电容法检测花生含水率的可行性和模型的可靠性。试验表明,在含水率6.4%~18.2%、温度10~40℃范围内,该检测仪的测量相对误差绝对值小于0.5%。该研究为快速无损检测花生仁含水率提供了参考。     

基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测

为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明,温度对烘干过程影响最大,喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜,过多容易造成受热不均,整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势,烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析,模型决定系数R2分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4,且BP和Elman,PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为3.5295%、2.6262%和1.4982,而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.4143%,相比传统线性回归模型,3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果,能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据,为指导茶叶加工生产,提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。