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为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R2和均方根误差RMSE依次为0.9934 和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID(improved neural network-PID,INN-PID)控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID(neural network-PID,NN-PID)和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。 相似文献
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近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度 总被引:3,自引:2,他引:3
水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量(SSC)进行检测,采用偏最小二乘回归(PLSR),多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法(SPA)对预测模型精度的影响。研究结果表明:光谱经等间隔抽取(间隔5,115个变量)经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数(rpre)为0.828、校正均方根误差(RMSEC)为0.589、预测均方根误差(RMSEP)为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。 相似文献
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转速、浸没深度和液位高度对倒伞曝气机曝气性能的影响较大,为了研究各影响参数协同作用下倒伞曝气机曝气性能的变化情况,该文通过试验研究了不同转速、浸没深度和液位高度对曝气性能的影响。研究表明:在相同转速时随着运行时间的增加曝气池溶解氧浓度随之增大,但增幅逐渐降低;随着转速的增加,叶轮对水的做功能力增强,提高了水面的湍动强度及水面下的复氧强度,进而缩短了曝气池达到氧饱和的时间,转速为300 r/min达到氧饱和的时间比150 r/min缩短了约57%。转速、浸没深度和液位高度的改变均会极大地影响倒伞曝气机的性能:转速的增加能够提升倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力,但对于标准动力效率的提升有一个上限值,该上限值与浸没深度有关;倒伞曝气机低速运行时,浸没深度和液位高度对标准氧总转移系数和标准充氧能力的影响较小。液位高度的增加会加大倒伞曝气机的标准充氧能力和标准动力效率,但是相同液位高度下,随着转速的增加标准动力效率增幅明显小于标准充氧能力增幅,当液位高度为250 mm时,转速从150增加到300 r/min,标准充氧能力值提高2.91倍而标准动力效率提高1.22倍。该研究可为倒伞曝气机的经济运行提供参考。 相似文献
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果园变量喷雾技术研究现状与前景分析 总被引:2,自引:12,他引:2
果园变量喷雾是提高农药有效利用率、提升果品品质的重要手段之一,已经成为国内外学者研究的热点课题。为明确果园变量喷雾技术与装备已处的研究阶段、所面临的挑战和未来发展的方向,该文从果园变量喷雾技术中冠层结构探测与重构、施药智能决策和变量喷雾执行系统3个主要环节,重点概述了冠层结构探测的主要技术手段及其优缺点,认为机器视觉技术、超声波传感技术、LIDAR(light detection and ranging)探测技术及其相互之间的组合传感技术是未来最主要发展的冠层结构探测技术;综述了当前所采用的基于果园面积GA(ground area)模型、基于冠层高度的LWH(leaf wall height)模型、基于树体面积的LWA(leaf wall area)模型和基于冠层体积的TRV(tree row volum)模型,在此基础上阐述了这4种模型之间的内在联系;在分析了对靶开关决策、离散型决策和连续型决策模型的现状和特点的基础上,提出基于模糊算法的施药量智能连续决策是未来重要的发展方向;从果园变量喷雾机所采用的传感技术、决策模型和所取得的技术指标方面论述了当前世界最典型的装备现状,进一步分析了施药量调控系统、风量调控系统和喷雾位置调控系统的研究现状,提出了风量快速调控系统和喷雾位置快速响应系统的发展方向,以期为果园变量喷雾技术与装备研究提供参考。 相似文献
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为提高果园轻型机动喷雾机的作业性能,设计了一种果园在线混药型静电喷雾机,进行了混药均匀性与稳定性试验和静电喷雾沉积试验。试验测得混药均匀性和混药稳定性的最大变异系数分别为4.46%和3.51%。采用风辅静电喷雾方式的无冠层采样架上采样点正面的雾滴附着率相对于无风辅无静电喷雾方式分别提高了9.3%、46.3%和53.2%,采样点反面的雾滴附着率分别提高了82.9%、164.3%和184.2%。风辅静电喷雾下在仿真柑橘树冠层内部叶片正面的雾滴附着率为48个/cm2左右,叶片反面为37个/cm2,相对于无风辅无静电方式分别提高了166.7%和428.6%。试验结果表明:所设计的在线混药系统具有良好的混药性能,风辅静电式喷雾系统可提高雾滴吸附能力和穿透能力,能够满足25个/cm2的病虫害防治附着率要求。该研究为果园喷雾机的机构设计和性能优化提供参考。 相似文献
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根据1983-2010年江苏省褐飞虱灯诱资料及1982-2010年全球海温场资料和美国国家环境预测中心(NCEP)气象再分析资料,对江苏稻区代表站高邮、通州和宜兴的褐飞虱迁入量与前一年1月-当年6月太平洋海温场、前一年12月-当年6月中南半岛近地表气温场和前一年7月-当年6月北半球大气环流特征量的相关关系进行分析,并运用逐步回归方法建立一系列褐飞虱年总迁入量的预测预报方程。结果表明:(1)高邮、通州和宜兴3站的褐飞虱迁入量在不同时空阈限内与太平洋海温场、中南半岛气温场和北半球大气环流特征量之间存在不同程度的相关性。3站褐飞虱迁入量的对数值与前一年海温场呈负相关,其中与通州和宜兴站褐飞虱迁入量对数值相关显著的海温区主要分布在北、中太平洋,高邮站则在南太平洋;高邮站褐飞虱迁入量的对数值与前一年12月和当年4月中南半岛西南部的近地表气温场呈正相关,通州站与前一年12月和当年2、3月中南半岛北部的近地表气温场呈负相关,宜兴站与当年1、3月中南半岛西南部的近地表气温场呈正相关、与当年4月中南半岛大部的近地表气温场呈负相关;3站褐飞虱迁入量的对数值主要与前一年7月-当年6月的各副高指数、各极涡指数、大西洋欧洲环流型、亚洲纬向环流指数、东亚槽强度、冷空气强度、西太平洋编号台风强度、南方涛动指数等相关显著。(2)从上述海温场、气温场和环流特征量中筛选出显著相关(P<0.05)的因子作为预测因子,建立褐飞虱年迁入量的预测模型,并筛选出回检正确率70%以上、预检正确率66.7%以上模型17个,适用性评估表明,各模型的预报结果与实测值基本吻合,表明模型可应用于单站褐飞虱年迁入量的预测。 相似文献
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黄河流域干旱时空变化特征及其气候要素敏感性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用黄河流域102个气象站点1961-2013年气象数据,选用相对湿润度指数作为干旱指标,探讨年尺度和季节尺度干旱的时空分布特征,并尝试利用偏导数方法计算分析相对湿润度指数的气候要素敏感性及其与气候要素间的相关关系。结果表明:黄河流域上游旱情比中游和下游地区偏重,春夏秋冬各季分别处于中旱、轻旱、中旱和特旱状态,全年尺度处于特旱程度,季节和全年尺度的相对湿润度指数均呈现从西北到东南递增的变化趋势,春季、秋季和全年尺度特旱区域主要分布在陕西、山西、宁夏北部以及内蒙古地区,而气象干旱减缓的站点主要分布在黄河流域上游地区,干旱增强的站点主要分布在黄河流域东南部。相对湿润度指数对太阳辐射和相对湿度呈正向敏感,对温度和风速呈负向敏感。上游和中游地区夏季相对湿润度指数最敏感要素分别为太阳辐射和平均温度,全流域春季、秋季、冬季和全年尺度对相对湿度最敏感。全流域春季和夏季与相对湿润度指数相关性最强的要素均为相对湿度,上游和下游地区秋季的主控要素为太阳辐射,上游、中游和下游地区冬季则分别与温度、风速和风速相关性最强。全年尺度上,上游、中游和下游地区相对湿润度指数变化的主控要素则为太阳辐射、相对湿度和相对湿度。 相似文献
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红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立 总被引:2,自引:5,他引:2
以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。 相似文献