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《饲料工业》2017,(15):1-8
为了探究设备综合效率(OEE,Overall Equipment Efficiency)法在饲料生产企业中的应用,对国内20余家不同规模、不同地区的饲料企业进行了实地调研和问卷调查,每家企业进行了连续4~7 d的生产数据调研,最终获得20家企业的有效数据。通过对数据的处理分析,建立了企业关键设备(粉碎机、混合机、制粒机)的OEE模型,并用于饲料企业的效率分析。结果表明,运用OEE方法可以很好的分析出制约设备产能的因素,有利于提升整个企业的效能。同时,将OEE指标用于饲料企业生产水平的评价,建立了饲料企业生产水平综合评价体系和模型,并用该模型对17家颗粒饲料企业生产水平进行了评价,结果表明,该评价体系具有一定的可行性,能够为饲料企业进行生产力水平综合评价提供依据和方法。 相似文献
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文章旨在探究玉米-小麦组合粉碎对粉碎能耗及粉碎样品粒度的影响。在实验室条件下,用配有Φ1.5、Φ2.0 mm和Φ2.5 mm孔径筛片的万能粉碎机对5种不同配比组合的玉米-小麦进行粉碎,测定粉碎过程能耗和样品的粉碎粒度。结果表明:玉米-小麦组合粉碎能耗受粉碎机筛片孔径、玉米-小麦配比及两者的交互作用共同影响,且在同一孔径筛片下,玉米-小麦配比对组合粉碎能耗有显著影响(P0.05);玉米-小麦组合粉碎样品的平均粒径主要由筛片孔径的大小决定,原料的种类及配比对其影响较小;相较于单一品种原料粉碎,玉米和小麦在特定筛孔和配比下的组合粉碎表现出节能效果,当玉米-小麦配比为0.75.0.25时节能效果最佳。文章通过分析饲料原料组合粉碎能耗及粉碎粒度,为饲料粉碎加工的高效低耗提供新思路。 相似文献
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基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统 总被引:4,自引:4,他引:0
大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。 相似文献
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库尔勒香梨是新疆特色水果,其酥脆特点为香梨机械化采摘带来较大挑战。为了降低香梨机械损伤及实现自动采摘,在分析物理特性、力学模型的基础上研制了夹持压力可控的夹持-扭转协同工作的香梨采摘末端执行器,主要包括夹持部件、旋转部件、压力反馈单元及控制单元等。以夹持-扭断时间、放果时间和采摘成功率为指标,进行采摘试验,结果表明:夹持压力阈值和扭转角度分别为7N和60°时,夹持-扭转时间在1.01~1.75s之间,放果时间在0.43~0.91s之间,采摘成功率约为94.6%。该末端执行器采摘速度快、成功率高,可为香梨采摘机器人的研发提供参考。 相似文献
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基于机器视觉的马铃薯黑心病检测机构设计与试验 总被引:1,自引:1,他引:0
马铃薯黑心病是一种难以用肉眼分辨的内部病害。在生产加工中,为了准确检出黑心病个体,该研究基于光在马铃薯块茎组织中的透射特性设计了一种马铃薯黑心病检测机构。机构主要包括马铃薯块茎承托槽、光源单元以及光源位置调节轨道等部分,光源单元包括2个LED面光源,形成多点透射的结构,光源波长为705 nm。文中取50个正常样品和29个黑心样品采集图像分析,经过预处理,分别提取马铃薯目标图像和马铃薯高灰度区域的灰度平均值,以二者的相对比值作为黑心病的判别参数。通过与单点透射模式所采集的正常样品图像的相对比值比较,由该机构所采集的正常图像的相对比值普遍偏小,表明所获得图像的灰度均匀性更好,同时得到光源较佳夹角为45°。在该机构下获得的正常样品和黑心样品的灰度平均值相对比值的分类阈值为0.220,得到2种样品的判断正确率分别为98%和96.6%,且黑心样品的相对比值更大,表明使用该机构可以检测黑心马铃薯样品。该研究为马铃薯黑心病检测机构的设计提供了参考。 相似文献
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基于本构模型的颗粒饲料成型特性研究 总被引:4,自引:3,他引:1
为研究饲料原料挤压成型特性,构建了非线性黏弹塑性颗粒饲料成型本构模型,针对主要饲料原料小麦,通过分析成型试验因素对其本构模型系数及其表征的流变学特性的影响,研究物料特性、加工参数等对小麦原料成型特性的影响规律,并分析了模型系数与颗粒成型质量的相关性关系。黏弹塑性本构模型由牛顿黏滞体(Newton viscous dashpot element)、应变硬化弹簧元件(strain hardening spring element)和库伦摩擦元件(Coulomb friction element)构成,基于小麦原料的实际成型试验完成模型构建;模型验证结果显示:数值结果中各应力区间模型决定系数R2在0.99以上,模型值与试验值较为吻合,相对误差总平均值为3.378%,并通过χ2检验进一步证明模型有效性;应用本构模型对小麦原料成型特性的分析结果显示,表征其流变学特性的模型系数表现出明显的应力函数规律,黏性系数绝对值随着挤压过程的进行逐渐减小,弹性模量值逐渐增大,集成塑性系数值则表现为先增后降,而各成型试验因素对模型系数产生了显著规律性影响,与宏观试验现象比较吻合;通过Pearson相关性分析可知颗粒成型密度、颗粒成型率、颗粒成型硬度等成型质量指标分别与黏性系数、塑性模量与弹性模量间达到了最高的相关系数,数值皆在0.80以上且为极显著相关性水平(P0.001),为基于本构模型对颗粒成型质量进行分析和控制提供依据。研究结果为颗粒饲料挤压成型特性研究提供了一种新方法和新角度,也为颗粒饲料的高效低耗生产和产品质量的改善提供基础数据和理论参考。 相似文献
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为解决颗粒饲料在制粒过程中调质温度依赖人工辅助控制问题,该研究设计了基于PID控制算法的调质温度控制系统。采用开环阶跃响应法建立电动比例调节阀与调质温度之间的控制模型。为了得到最优的PID控制参数(比例系数Kp、积分系数Ti、微分系数Td),通过Simulink仿真试验对比了Ziegler-Nichols整定法、衰减曲线法和临界比例度法的PID响应曲线,确定PID最优控制参数为Kp=52.7,Ti=6.4,Td=1.6。对小型制粒机调质温度控制系统进行试验,选用哺乳母猪配合粉料,调质温度分别设定为75、80和85℃,稳定后的调质温度均能维持在设定范围内;选取调质温度为80℃进行稳定性试验,每1 min记录调质温度,整个试验过程中调质温度基本稳定在(80±1)℃范围内,调质温度平均相对误差小于1%,调质温度变异系数小于0.5%,系统温度控制稳定,可自动采集制粒生产数据,实现了制粒过程中调质温度的快速响应和实时控制。研究结果可为颗粒饲料制粒机的自动化控制提供参... 相似文献
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表面增强拉曼光谱快速检测生鲜肉中的瘦肉精 总被引:4,自引:1,他引:3
为了快速检测生鲜肉中的瘦肉精,该研究利用表面增强拉曼光谱技术,以沙丁胺醇为检测目标物,建立了一种快速检测肌肉组织和肝脏中瘦肉精含量的方法。在碱性环境下利用乙酸乙酯对样品中沙丁胺醇进行提取,采用Savitzky-Golay 5点平滑法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘法消除光谱噪声以及荧光背景对分析建模的影响。为检测方法的重复性,对50个相同沙丁胺醇质量分数(1 mg/kg)的肌肉组织样品进行信号采集,对沙丁胺醇特征峰强度进行分析,621、814、1 253、1 489、1 609 cm~(-1) 5个特征峰强度的相对标准偏差(RSD)为6.54%、6.07%、8.65%、7.44%、6.81%,说明该方法具有较好的重复性。建立沙丁胺醇标准溶液的预测模型,沙丁胺醇浓度与其特征峰强度相关性较好,决定系数R~2为0.968。对肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量进行检测,检测范围分别为0.01~5和0.02~5 mg/kg,检出限分别为0.01和0.02 mg/kg,其含量与预测实测值决定系数为0.912和0.921。研究表明,该方法可以实现肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量的定量预测。 相似文献