[发明专利]一种联合收割机谷物含水率在线检测装置及方法有效
申请号: | 201610655109.8 | 申请日: | 2016-08-10 |
公开(公告)号: | CN106198885B | 公开(公告)日: | 2019-04-30 |
发明(设计)人: | 陈进;王月红;李耀明 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01N33/00 | 分类号: | G01N33/00;G01N1/10 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种联合收割机谷物含水率在线检测装置及方法,包括上薄板和下薄板能够打开或闭合的取样盒、伺服电机、位于取样盒内部的传感器以及单片机等。工作时,单片机控制伺服电机转动,使得上薄板打开,下薄板闭合,利用取样盒从出粮口取出定容积的谷物,再控制伺服电机转动使得上薄板闭合,单片机接收传感器信息并进行数据处理得出含水率。测量完成后,控制伺服电机转动使得下薄板打开,使谷物自由落入粮箱中。之后重复控制将上薄板打开,下薄板闭合进行下一次的采样检测,实现在线实时检测。本发明采用多信息融合技术,排除在检测过程中受到环境温度及谷物堆密度的影响,提高了含水率检测的可靠性。 | ||
搜索关键词: | 一种 联合收割机 谷物 含水率 在线 检测 装置 方法 | ||
【主权项】:
1.联合收割机谷物含水率在线检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:将检测装置通过机座(1)的侧面垂直板与粮箱的内壁固定,安装在粮箱中靠近出粮口的位置,使得谷物从出粮口输出落入到取样盒(2)中;当谷物高度达到距取样盒底端3/4处时,启动伺服电机A(6),伺服电机A(6)正转,使取样盒(2)的上薄板(14)闭合,电容式含水率传感器(9)、温度传感器(10)以及压力传感器(11)开始进行测量,并将测量信号输出给单片机进行数据处理,并将处理结果通过显示屏(13)显示;S2:单片机处理结束后,启动伺服电机B(7),伺服电机B(7)反转,使取样盒(2)的下薄板(15)移开,取样盒中的谷物利用自身重力下落;延时一段时间后,接着控制伺服电机B(7)正转使下薄板合上、控制伺服电机A(6)反转使上薄板(14)移开,进行下一次取样检测,以此反复;所述检测方法借助于检测装置实现,所述检测装置包括谷物取样装置和含水率测量装置;所述谷物取样装置包括取样盒(2)和取样控制机构;所述取样盒(2)包括盒体、位于盒体上面的上薄板(14)和位于盒体下面的下薄板(15);所述取样控制机构包括伺服电机A(6)和伺服电机B(7)、曲柄连杆机构A(4)和曲柄连杆机构B(5);所述曲柄连杆机构A(6)的两端分别连接所述上薄板(14)和所述伺服电机A(6);所述伺服电机A(6)正转时能够通过所述曲柄连杆机构A(4)带动所述上薄板(14)闭合,反转时带动所述上薄板(14)移开;所述曲柄连杆机构B(5)的两端分别连接所述下薄板(15)和所述伺服电机B(7);所述伺服电机B(7)正转时能够通过所述曲柄连杆机构B(7)带动所述下薄板(15)闭合,反转时带动所述下薄板(15)移开;所述含水率测量装置包括传感器单元和单片机,所述传感器单元与所述单片机相连;所述传感器单元布置在所述取样盒(2)内部,包括温度传感器(10)、压力传感器(11)、含水率传感器(9)和物位传感器(3);所述单片机一方面通过电机控制系统(8)控制所述伺服电机A(6)和所述伺服电机B(7)转动,另一方面接收传感器单元的信号并进行处理得出谷物含水率;所述取样盒(2)的前后面板内侧的上下位置分别开一字槽,所述上薄板(14)、所述下薄板(15)在曲柄连杆机构的作用下能够在所述一字槽内进行直线抽拉式运动;所述上薄板(14)的板面设置为弧形,当上薄板闭合时出粮口输出的粮食顺着弧形面落入粮箱中,不在上薄板上堆积;所述电机控制系统为伺服驱动器;所述检测装置还包括机座(1),所述机座(1)为一体化的水平板和垂直板;所述取样盒(2)通过螺栓(16)固定在所述水平板上;所述伺服电机A(6)、所述伺服电机B(7)、以及所述电机控制系统(8)和所述单片机均固定在所述垂直板上;所述物位传感器(3)设置在距离取样盒(2)底部3/4位置处;所述压力传感器(11)设置在所述下薄板上;所述温度传感器(10)设置在所述取样盒内壁;所述含水率传感器(9)设置在所述取样盒(2)内壁;所述检测装置通过所述机座(1)的垂直板固定在收割机粮箱内壁并使得出粮口对准所述取样盒(2);所述检测装置还包括显示屏(13),所述显示屏(13)与所述单片机相连,用于实时显示处理结果;所述显示屏安装在驾驶室内;所述步骤S1中所述的单片机进行数据处理的方法为:采集温度传感器(10)、压力传感器(11)和含水率传感器(9)所检测到的信号,利用数据融合技术中的模糊神经网络预测算法对数据进行处理;具体处理过程如下:S1.1:网络初始化、模糊神经网络训练;所述网络初始化包括:建立样本数据库、设置网络结构、初始化模糊神经网络参数、初始化模糊隶属度参数、对样本数据进行归一化处理;所述模糊神经网络训练包括:在归一化的数据样本中提取训练样本、对输入参数进行模糊化处理、计算每个参数的模糊隶属度、输出计算、对模糊隶属度函数宽度修正值进行计算、对模糊隶属度函数中心修正值进行计算、最后得到最终修正的隶属度参数;S1.2:用训练好的模糊神经网络对谷物含水率进行检测,其过程包括:输入数据归一化处理、对输入参数进行模糊化处理、网络隶属度参数计算、根据隶属度参数得到含水率。
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