Método y dispositivo de detección en línea para la medición del contenido de humedad de pacas en una empacadora cuadrada
Autores: Liu, Huaiyu; Meng, Zhijun; Zhang, Anqi; Cong, Yue; An, Xiaofei; Fu, Weiqiang; Wu, Guangwei; Yin, Yanxin; Jin, Chengqian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Con el objetivo de abordar los problemas de baja precisión de detección y poca estabilidad debido a la débil capacidad antiinterferencias del circuito del puente y el circuito del amplificador operacional, y la influencia en la capacitancia de la densidad a granel y la temperatura de la paca de paja, se desarrolló un dispositivo de detección en línea para el contenido de humedad de las pacas de paja en una empacadora cuadrada basado en el método de capacitancia. El dispositivo integra un sensor de capacitancia, un sensor de presión y un sensor de temperatura. El tamaño estructural óptimo de la placa del capacitor se determinó a través de la prueba de simulación de la estructura de la placa del sensor de capacitancia. Se construyó un sistema de monitoreo del contenido de humedad basado en el lenguaje MATLAB, y se construyó el modelo de detección de contenido de humedad basado en el algoritmo de red neuronal de retropropagación (BPNN). Finalmente, se diseñó un banco de pruebas para una máquina empacadora cuadrada, y se realizó una prueba de verificación de rendimiento del dispositivo de detección de contenido de humedad. Los resultados de la simulación de la placa del capacitor muestran que cuando la longitud, el ancho y el espaciado de la placa del capacitor son de 148,6, 47,7 y 5,1 mm, respectivamente, la sensibilidad de detección de la placa del capacitor es la más alta. Los resultados del modelado muestran que el , , y del modelo BPNN son 0,986, 0,008998 y 5,99, respectivamente, con capacidad sólida de ajuste de datos y alta precisión de predicción. Los resultados de la prueba de banco muestran que para las muestras con un contenido de humedad entre 13,1 y 28,04%, el coeficiente de determinación de la curva de ajuste entre el valor predicho del contenido de humedad y el valor real es de 0,949. El rango de error relativo del valor predicho del contenido de humedad es de -6,51-8,66%, y el rango de error absoluto es de -1,63-1,72%. El dispositivo de detección en línea para el contenido de humedad de las pacas de paja tiene una buena precisión y estabilidad.
Descripción
Con el objetivo de abordar los problemas de baja precisión de detección y poca estabilidad debido a la débil capacidad antiinterferencias del circuito del puente y el circuito del amplificador operacional, y la influencia en la capacitancia de la densidad a granel y la temperatura de la paca de paja, se desarrolló un dispositivo de detección en línea para el contenido de humedad de las pacas de paja en una empacadora cuadrada basado en el método de capacitancia. El dispositivo integra un sensor de capacitancia, un sensor de presión y un sensor de temperatura. El tamaño estructural óptimo de la placa del capacitor se determinó a través de la prueba de simulación de la estructura de la placa del sensor de capacitancia. Se construyó un sistema de monitoreo del contenido de humedad basado en el lenguaje MATLAB, y se construyó el modelo de detección de contenido de humedad basado en el algoritmo de red neuronal de retropropagación (BPNN). Finalmente, se diseñó un banco de pruebas para una máquina empacadora cuadrada, y se realizó una prueba de verificación de rendimiento del dispositivo de detección de contenido de humedad. Los resultados de la simulación de la placa del capacitor muestran que cuando la longitud, el ancho y el espaciado de la placa del capacitor son de 148,6, 47,7 y 5,1 mm, respectivamente, la sensibilidad de detección de la placa del capacitor es la más alta. Los resultados del modelado muestran que el , , y del modelo BPNN son 0,986, 0,008998 y 5,99, respectivamente, con capacidad sólida de ajuste de datos y alta precisión de predicción. Los resultados de la prueba de banco muestran que para las muestras con un contenido de humedad entre 13,1 y 28,04%, el coeficiente de determinación de la curva de ajuste entre el valor predicho del contenido de humedad y el valor real es de 0,949. El rango de error relativo del valor predicho del contenido de humedad es de -6,51-8,66%, y el rango de error absoluto es de -1,63-1,72%. El dispositivo de detección en línea para el contenido de humedad de las pacas de paja tiene una buena precisión y estabilidad.