数据融合在种子含水率测量中的研究

【摘要】： 随着现代农业的发展,通过对种子进行分选、烘干、包衣等一系列的加工处理,改善种子的质量和发芽率,成为提高农产品质量和生产效率的重要手段。在此过程中,种子含水率检测和控制是种子烘干处理系统的关键技术和步骤。由于种子自身的特点,目前对种子水分的测量缺乏直接的检测手段,而标准的种子含水率的检测方法又没法实现在线测量,因此限制了种子烘干机的开发和应用。 在本课题设计中,针对种子含水率的测量进行了较为深入研究,从机械和电路等角度分析了系统设计的思想,具体介绍了温度传感电路、重力传感电路的研究和设计方法,以及电容传感电路的选型和AD7746的单端接入方法的选用和设计,并采用多种方法对电容、温度、重量三种传感器测量数据进行了数据融合,提出并比较了种子含水率测量数据融合方法,重点介绍了基于参数估计和人工神经网络的数据融合算法,在种子含水率数据的检测精度、实时性和重复性方面取得了较为满意的效果。本论文的研究工作主要围绕种子烘干机的机械结构、多传感器电路设计和种子含水率数据融合处理等方面展开。 第一,扼要介绍了本课题的研究背景和意义,简单说明了现代种子含水率检测技术尤其是实时检测技术的基本原理和常用方法。 第二,种子烘干机系统的机械部分、传感电路部分设计,主要包括:烘干机机械结构设计及工作原理,温度传感电路和重力传感电路的工作原理及改进设计,对改进后传感电路进行了调试和性能比较。详细分析了原系统采用的电容传感器的不足和问题,对种子烘干机电容传感电路部分进行设计,包括芯片的选择以及外围电路的接法设计。 第三,种子含水率测量数据的采集和处理方案的设计及具体实施,最后通过对影响种子含水率测量的各因素之间的数据分析,说明水分与电压值、温度、重量之间的关系,分析数据处理时误差产生的原因并进行粗大误差剔除、有效数字修约等。 第四,介绍了数据融合技术的应用目的、发展状况和前景以及常用方法。着重使用数据融合的思想和技术来探索分析种子含水率测量数据的方法,在运用多种数据融合方法进行比较分析的基础上提出了种子含水率测量的优选数学模型。采用多维数学回归法、参数估计方法和人工智能神经网络等方法进行数据融合,比较和验证了各种方法对于减小不确定因素影响,提高检测精度、实时性、可靠性的作用。