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水分检验论文:小议粮食水分检验的作用

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本文作者:刘金梅 王俊红 韦雪洁 许振忠 工作单位:北华航天工业学院

虚拟仪器LabVIEW

以软件技术为主,添加少部分硬件实现数据的处理,分析,控制,显示等功能。虚拟仪器系统的开发语言除了标准C,VisualC++,VisualBasic等通用程序开发语言外,还有其专用的虚拟仪器开发语言和软件,如NI公司的LabVIEW,LabWindows/CVI。LabVIEW(LaboratoryVirtualInstrumentEng-ineeringWorkbench,实验室虚拟仪器工程平台)是一种基于程序开发的使用图形化编辑语言产生框图形式的应用程序内置功能强大的数据采集和仪器控制等的函数库和开发工具。LabVIEW程序能模仿实际仪器的外观和操作功能,并用于开发专有的应用程序。

传感器部分设计

完全干燥的粮食介电常数一般为2~3,水的介电常数为80,电容检测法就是因干燥粮食的介电常数远小于水,可将被测粮食放入电容式传感器两极板间的介炙空间腔中,并且因为粮食含水率的不同,会使传感器的相对介电常数发生变化,进而引起电容发生改变来测量粮食含水率的。根据电极结构的不同,电容式传感器有平行板式、圆筒式等多种。由于圆筒电容受边缘效应影响较小,并且具有较大的极板有效面积,因此系统采用圆筒形传感器,其电容计算公式为:C=2PExLln(R/r)式中,L为电极的高度;r、R分别为圆筒内、外电极的半径;Ex为介质的相对介电常数。将被测量粮食放入传感器两极板间的介质空间腔,由于粮食含水量的不同,从而使电容式传感器的相对介电常数发生变化,即引起电容值变化,在设计中极板厚度要充分小,以削弱边缘效应,还可以在极板外加装金属屏蔽罩,以减少外部寄生电压的干扰。电容检测电路采用脉冲宽度调制电路,该电路是利用传感器电容的充放电原理,使电路输出脉冲的占空比随电容传感器的电容变化而变化,再通过低通滤波器得到对应于被测量变化的直流信号,通过加载电阻转换为标准的电压信号送NI的数据采集卡。温度传感器AD590可直接输出与热力学温度成比例的电流信号,在输出端串联一个电阻则转换为电压信号。除此之外,AD590还具有测温不需要参考点、抗干扰能力强、互换性好等优点。用AD590测得实时温度值T0,环境温度为25?25e,AD590线性电流输出灵敏度为1LA/K,则输出电流在273.2LA~323.2LA之间变化。选取样标准电阻为1k8,则冷端电压在273.2mV~323.2mV之间,温度每变化1e,输出电压变化1mV,放大器增益设置为15即可。选用美国PMI公司生产的电压运算放大器OP-07。当温度变化0.5e,AD590的输出电流为0.5LA,V590=0.5mV,则OP-07的输出电压为7.5mV,大于采集卡的量化单位,所以满足冷端温度测量分辨率的要求。其次,根据AD590的测温原理,确定测量温度与传感器端电阻输出电压的关系,从而可以得到规定温度测量范围下,传感器端电阻输出电压的范围,假设10-40mV,数据采集卡是(0-10V接口),则调理电路放大倍数(10V/40mV=250倍)。见图1。

BP神经网络

BP人工神经网络由若干层神经元组成,除输入层和输出层外,还有一层或多层隐含层,网络中同层节点间无任何连接,输入与输出间无反馈。BP网络的算法属于D算法,是一种有导师型的学习算法。它由两部分组成:信息在正向传递过程中从输入层经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层没得到期望输出,则计算出误差信号,然后使误差信号沿原来连接通路反向传播,并在反向传播过程中修改各神经元的权值和阀值,降低网络误差使输出结果趋向于期望目标。本设计利用LabVIEW软件中的MatLABScript节点,从MatLAB中调用神经网络工具箱内相应的函数式,实现神经网络算法的计算。该温度补偿系统一共有三层,第一层为输入层,有两个输入点,包括压力电压值与温度电压值;第二层为隐层;第三层为输出层,有一个输出点,为温度补偿后的压力电压值。见图2。图2神经网络算法结构图根据标定实验提供的学习样本,采用BP算法学习修正网络的权值和阈值,直到满足精度要求为止。训练后的神经网络仍不能使用,必须使用附加样本进行性能验证,如不能满足要求,就需要重新训练网络,所以神经网络的训练是一个反复的过程。表1为在不同温度下输出电压与水分的关系。

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