电容式粮食水分检测技术的探讨与研究

本文阐述了粮食水分检测的重要性,介绍了电容式粮食水分检测技术的原理、特点及检测方法。在对2种检测方法综合分析的基础上指出了现有电容式粮食水分仪存在的问题,提出了电容式粮食水分检测技术的发展方向。     

变压器油中微水含量在线监测研究

分析了变压器中水分的分布状况以及油中水分的变化情况, 提出了以相对饱和度和温度为监测特征量的变压器油中微水含量在线监测的方案. 采用聚酰亚胺电容式湿度传感器和温度传感器实现对油中微水含量的在线监测, 并利用计算机完成数据的采集与分析. 在试验变压器上进行的实验表明传感器工作正常, 能很好地反映变压器油中微水含量, 达到在线监测的目的.     

基于虚拟仪器的粮食水分在线检测系统设计

分析了电容式传感器的工作原理,并在此基础上设计了一种基于专用集成芯片CAV424的粮食水分检测电路。测量时,CAV424将传感器电容变化量转换成电压信号,经AD620放大后送MSP430单片机进行处理并将结果通过串口送上位机。上位机软件采用Lab-VIEW编程,可实现检测结果的图形化显示、数据库存储和报表打印等。整个系统具有电路简单、检测精度高、稳定可靠等优点。     

收获机械配套用谷物水分动态测试系统研究

粮食的水分含量是决定其物理、化学和生物特性的重要指标。本文设计制作了一套实现在线测量的电容式谷物水分传感器的机械装置和以TMS320VC5416 DSP芯片和AT89C51单片机为核心的传感器信号处理电路板。通过对利用该装置进行模拟试验获得的大量试验数据的MATLAB分析和拟合,得出谷物水分-频率、温度的最佳拟合方程,并对该方程进行了验证性试验。试验表明,该谷物水分在线测量系统目前可测量谷物含水率范围是8%~25%,误差在1%以内,温度测量范围为16℃~22℃,误差在±0.1℃以内。     

基于虚拟仪器的粮食干燥机智能控制系统设计

粮食干燥实时智能控制系统的硬件采用基于RS485的现场总线,工业计算机和多点分布的温度、水分传感器、动作执行部分等组成.运用虚拟仪器技术开发了粮食干燥实时智能控制单元软件.该系统具有较高的智能化程度,可实现粮食干燥过程实时智能控制功能,提高干燥后粮食的品质,降低企业生产成本,缩短生产周期,提高生产率.     

生物质传感器的电路设计与田间测试

研究开发一种电容式生物质近距离传感器,该传感器具有检测生物质(如玉米秸秆)存在与否的功能.在收割条件下,检测和量化玉米秸秆是这一技术的一个应用示例.在这项研究中,开发了一个非侵入型、电容式单面生物质逼近传感器,并对该生物传感器是否适合生物质数量的量化进行了评价.利用有限元方法对一些电容式传感器模型进行了模拟,然后做出了...     

电容式谷物水分测定仪的校准

常规的谷物水分测量方法技术条件要求较高 ,且时间长 ,对收购粮食过程中的快速检测需求不够适应。于是 ,便携式电容法谷物水分测定仪就显示出了一定的相对优势。它测量速度快 ,且便于携带 ;操作简单 ,使用者不需要严格培训。目前 ,垦区的种子公司、粮食收贮部门等已大量使用这种水分测定仪。下面谈一谈这种水分测定仪校准过程中的误差来源以及对仪器进行校准检验的注意事顶。a.电容式谷物水分测定仪的测量原理 ,是用含水的粮食作为测量电极间的充填介质 ,通过电容的变化反映出被测粮食的水分。工作中温度对电容值的影响很大 ,水分仪上都装有…     

浅谈粮食水分检验方法

粮食水分检测对粮食的收购、运输、储存、加工以及贸易都具有十分重要的意义。水分过高浪费运力与仓容,促使粮油生命活动旺盛,容易引起粮食发热、霉变、生虫及其他生化变化。在我国,由于水分检测的技术不完善,每年有数百亿斤的粮食由于水分含量过高在运输与存储过程中出现霉烂变质,造成了巨大的损失。而粮食水分含量过低,减少了粮食重量,影响了粮食品质。所以水分一直是粮食的一项重要质量指标。以下文章对各种粮食水分常用的测量方法及原理与其测量特性做如下简单介绍。     

浅论粮食水分检验方法

粮食品质的重要评价指标是粮食的水分含量,也是粮食检测的基本项目。正常的粮食均含有适量的水分且水分含量一般保持在一定范围之内．这是粮食维持生命与保持其固有良种品质与食用品质所必需的。但受到收获时间及成熟度与气候的影响．粮食的水分含量是变化的。因此对粮食水分的检验就显得很重要。以下文章介绍几种方法,以供参考。     

SJ—1型数字粮食水分计的研制

Sj—1型数字粮食水分计采用平行板电容器作为传感器,较通用的圆柱形电容传感器性能稳定。测量电路及显示电路均采用数字电路。非电量经A/D转换后,通过EPROM查表的方法,实现了数据的线性化,测量精度高。     

基于TDT 原理的土壤含水量测量系统研究

针对现行在线式土壤含水量测量方法的不足,依据新型TDT型土壤含水量传感器,设计土壤含水率实时测量系统,分析系统测量结果,得出传感器的敏感部位位于上部的结论,给出传感器埋置的建议.该系统具有结构简单,操作便捷,不受含盐量影响,便于实现土壤含水量网络化测量的特点.     

DZN1野外式自动土壤水分观测仪常见故障分析

DZN1野外式自动土壤水分观测仪由土壤水分传感器、采集器、无线模块和电源系统4部分组成,列举不同的土壤水分变化情况来分析判断传感器故障与否,在工作中其常见故障有传感器安装不当、传感器本身损坏、采集器通道故障、无线模块通信不稳、蓄电池电压低、各部分连线故障等,分析常见故障案例,结合其工作原理,不断总结经验,正确判断故障具体位置、故障原因,及时排除故障,保证土壤水分观测仪数据采集、上传的稳定,进一步提高工作质量。     

远程节水灌溉网络监控系统的设计与实现

介绍了基于ZigBee无线网络的远程节水灌溉网络监控系统的设计与实现。信息的采集、传输、接收与执行由Jennic公司的无线湿度传感器和DZK-01电动阀门控制器完成。系统界面由MCGS组态软件开发。农田土壤湿度信息通过无线网络传输给系统,系统根据土壤湿度控制调节阀的开度。     

容栅式多相界面测控系统的研制

研制开发了一种具有工业应用价值的油、气、水分离器专用的容栅式多相界面测控系统。该系统能够指示出水／乳、乳／油、油／气界面的具体位置，适应不同油田测量的需要，并具备智能化的特点，改变了以往的单一界面的物位测量。采用电量检测技术的平行板式电容传感阵列，对界面进行了检测，有较高的精确度。整个系统的结构紧凑，易于制作，工作性能稳定可靠。该项技术的开发，具有一定的技术价值和广泛的应用前景。     

基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法(英文)

土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,该研究将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。以20个带标号的水杯作为承载砖红壤土和水的载体,对其中的样本进行数据采集,经多次测量取平均值。为验证标定算法的准确性,同时列举出以土净重、加水质量、水分含量TDR-3测量值为属性,以测试水土比值为目标训练样本,以RBF神经网络为标定算法的拟合结果。为了更直观地展示试验结果,以散点图方式分别展示水分含量TDR-3测量值与实际水土比的TDR-3土壤水分含量曲线;水分含量TDR-3测量值与RBF神经网络拟合水土比的RBF神经网络拟合土壤水分含量曲线;以及实际水土比与RBF神经网络拟合水土比的散点图。为验证RBFNN拟合水土比值的相关性,引入皮尔逊相关系数。5次试验,得到5组皮尔逊相关系数,分别为0.9745,0.9832,0.9798,0.9804及0.9789,都接近于1,说明真实测试数据与拟合数据相关性很强,且为正相关关系。可见,该法能取得较好的标定效果,并且简单、实用、可行,为土壤含水量的实时监测提供了一种有效的方法。     

鲜茧茧层含水率与干壳量无损快速检测装置设计与试验

鲜茧茧层含水率与干壳量是桑蚕鲜茧评级的重要指标.基于LC振荡电路的鲜茧茧层含水率测量方法,搭建了鲜茧茧层含水率与干壳量无损检测的硬件平台,利用871×872、洞庭×碧波和两广二号3个品种鲜茧完成了水分传感器的标定,利用M1级的标准砝码和JJ1023BC型电子天平完成了称质量传感器的标定,在此基础上,完成了控制软件设计开发.试验表明,设计开发的无损快速检测装置检测鲜茧茧层含水率的相对误差小于0.96%,检测干壳量的相对误差小于2.04%,整个系统完成两个物理量检测的时间小于2min,实现了含水率和干壳量的无损快速检测.     

基质湿度对嫁接黄瓜根系发育与生长冗余的研究

以嫁接黄瓜幼苗为试材,在人工控制水分条件下研究了不同基质、湿度对黄瓜/黑籽南瓜和黄瓜/黄瓜嫁接苗根系发育的影响.结果表明:黄瓜/黑籽南瓜嫁接苗的干(鲜)质量、根冠比、根系体积、根系活力和吸收面积均大于同一水分梯度下的黄瓜自接苗;在供水充足(基质湿度85%)的条件下,黄瓜/黑籽南瓜嫁接苗的根系所产生的地上部生物量与基质湿度为65%时差异不显著,R/T65%相似文献   

活性对电导法测量木材含水率的影响

电导法测量木材含水率是最简便的测定法，但其精度较低。本文采用直流电桥和交流电桥对活性程度不同的木材直流电阻和交流阻抗进行测量。指出了木材细胞的活性程度对其电阻和阻抗有明显的影响，在相同含水率下，活木和死木的电阻和阻抗也有很大差异。并通过植物的电路模型探讨了活性度对木材含水率测量的影响机理，为改进电导式木材含水率测量仪提供了理论依据。     

基于沙培温室番茄生长特性确定水分传感器最佳埋设位置研究

为研究实时控制灌溉系统中温室番茄的沙地水分传感器合理埋设位置,将传感器距滴头水平距离与距滴头垂直距离结合后设定6个处理,不同生育期水分传感器设定不同的土壤含水量上下限,系统分析了沙培番茄生长、根系、光合参数、品质、WUE、产量等指标,结果表明：TDR土壤水分传感器埋设在沙地距滴灌带滴头垂直深度、水平距离均为10 cm处时较适宜。     

基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法

土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。结果表明,该法能取得较好的标定效果,且操作简单、实用、可行,为土壤含水量的实时监测提供了一种有效的方法。