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基于BP神经网络电容法刨花含水率测试仪的研究与开发

何毅  
【摘要】:在木材工业生产中,测量含水率的方法有多种,常用的有电导法、红外法、微波法、电容法等。电容传感器是由两极板组成,极板的形状有多种,两极板一般位于不同的空间平面;而同面散射场电容传感器的驱动电极和感应电极位于同一平面,其电场呈散射状,电场的电力线近似半圆弧形或椭圆形,因而其测量穿透深度(高度)是有一定限制的,是相邻驱动电极和感应电极中心距的2/3。当同面散射场电容传感器的测量介质的组成成分变化时,会引起总介电常数ε_x的变化,从而,测量电容C_x也随之变化。所以,同面散射场电容传感器能间接测量被测物中的特定成分。 本论文分别设计并自制了以调频法为原理、以刨花为测量介质,以同面散射场电容器为测量传感器的高频含水率测试仪和低频含水率测试仪。在刨花的有效铺装面积保持一定(即为电容传感器的有效平面感应区)的前提下,试验表明:当刨花的铺装高度和密度一定时,刨花的含水率5≤MC<25%,测试频率与刨花的含水率成指数关系:刨花的含水率25≤MC<45%时,测试频率与刨花的含水率成线性关系。当刨花的含水率和铺装密度一定时,测试频率与刨花的铺装高度成线性关系。当刨花的含水率和铺装高度一定时,测试频率与刨花的铺装密度无明显的函数关系。 试验数据分析表明:低频测试数据的逐步回归方程,其频率预测值和实际测试值的相对误差较小,并达到一定的精度。而高频测试数据的逐步回归方程,其预测值的相对误差较大;预测值的变化趋势与实际测试值和理论分析的变化趋势相矛盾。 神经网络被人们称为是第六代计算机,又是第二代人工智能,具有智力惊人的自适应自学习能力、理智敏捷的判断思维、高度分散的信息存储方式等特点。BP神经网络是目前应用最为广泛的,有近90%的神经网络的应用是基于BP算法,它可以实现输入和输出间的任意非线性映射。实验表明,刨花的含水率(MC),与测量频率(f)、刨花的铺装高度(h)、密度(p)间的关系是复杂的非线性关系。运用基于MATLAB的BP神经网络仿真测量刨花的含水率,测量效果好,精度高,完全满足含水率测量的要求。


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