基于微波自由空间法的小麦含水率测量方法研究

发布时间：2020-10-13 18:03

　　 小麦作为世界三大粮食作物之一,提供了人类所需能量的20%,全球约35%的人口以小麦作为主要的粮食来源。小麦中水分含量的多少是评价其品质好坏和匿藏加工中及其重要的一个指标。目前对于小麦含水率的检测方法有直接法和间接法,直接法检测精度高但费时费力,间接法有电阻法、电容法、射线法、红外线法等,然而这些方法都这各自的局限性,与实时在线测量的需求之间存在一定的差距,不适用于在农业应用中推广,与传统的小麦含水率检测法相比,基于自由空间法的小麦含水率测量方法具有精度高、适合实时在线检测等众多优势。本研究以西北农林科技大学自主培育的小偃22号小麦为研究对象,基于微波自由空间测量法研究测量信号频率(1~4GHz)、温度(10~40℃)、含水率(11.35%~17.79%)和容积密度(低、高)对小麦介电特性的影响,进而建立预测小麦含水率的数学模型,并对所建立的数学模型进行评判。取得了如下结论:(1)在测量频率为1~4GHz下,小麦的相对介电常数?'随频率的增大而呈单调递减趋势,小麦的相对介电常数?'随温度、含水率和容积密度的增大而呈单调递增趋势。(2)在测量频率为1~4GHz下,小麦的介电损耗因数?'随频率的增大而呈单调递减趋势,小麦的介电损耗因数?'随温度、含水率和容积密度的增大而呈单调递增趋势。(3)利用Design-Expert8.0.5b软件构建了小麦相对介电常数和介电损耗因数与含水率、容积密度、温度的多项式模型,所构建的小麦介电特性预测模型的显著性均小于0.0001,其数学模型是极其显著的。模型方差分析表表明,影响介电特性值的最主要因素为含水率、温度和容积密度,但三者之间并不是简单地线性关系。(4)小麦介电特性值验证结果表明,所构建的小麦介电特性值的预测值与实测值之间有非常显著的线性关系,其R~2均大于0.95,因此可以得到,由Design-Expert8.0.5b软件所构建出来的小麦介电特性预测模型具有较高的精度。(5)在所建立的小麦含水率预测模型中,单频条件下,ELM预测模型的预测效果最佳,其单频下最好的频点为3.9GHz,预测模型的R_C和R_P分别为0.9662和0.9784;多频条件下,SVM预测模型的预测效果最佳,其多频下最好的频段为1.0~1.5GHz,预测模型的R_C和R_P分别为0.9856和0.9736;全频条件下,SVM模型中的预测效果最佳,预测模型的R_C和R_P分别为0.9834和0.9838。(6)在所用的PLS、SVM和ELM预测模型中,单频下的预测效果没有多频和全频的预测效果好。在PLS预测模型和ELM预测模型下,多频条件下的预测模型结果好于全频条件下的预测模型结果,在SVM预测模型下,全频条件下预测模型结果好于多频条件下预测模型结果。
【学位单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S512.1
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 农产品含水率检测方法
        1.2.1 直接法
        1.2.2 间接法
    1.3 介电特性基本理论
        1.3.1 介电特性和电介质
        1.3.2 介电特性的主要参数
    1.4 国内外农产品介电特性研究进展
        1.4.1 介电特性的测量方法
        1.4.2 谷物介电特性研究现状
        1.4.3 水果介电特性研究现状
        1.4.4 农产品水分检测仪研究现状
        1.4.5 自由空间法测量优点
    1.5 本研究的主要内容
    1.6 论文组织安排
第二章 材料与实验方法
    2.1 自由空间法测量原理
    2.2 材料与处理
    2.3 仪器与设备
    2.4 不同小麦样品的制备
    2.5 测量方法
        2.5.1 介电特性测量方法
        2.5.2 含水率测量方法
        2.5.3 小麦样品温度测量方法
        2.5.4 小麦样品容积密度测量方法
    2.6 测量步骤
    2.7 本章小结
第三章 主要因素对小麦介电特性的影响
    3.1 小麦样品的参数
    3.2 不同因素对小麦含水率影响分析
        3.2.1 频率对小麦复相对介电常数的影响
        3.2.2 容积密度对小麦介电特性的影响
        3.2.3 含水率对小麦复相对介电常数的影响
        3.2.4 温度对小麦介电特性的影响
    3.3 本章小结
第四章 小麦介电特性预测模型的建立与验证
    4.1 多项式回归模型的建立
    4.2 小麦介电特性模型的验证
    4.3 本章小结
第五章 小麦含水率预测模型的建立与验证
    5.1 数据分析及处理方法
        5.1.1 样本划分方法
        5.1.2 建模方法概述
        5.1.3 模型的评估参数
    5.2 结果与分析
        5.2.1 样本划分
        5.2.2 单频建模结果
        5.2.3 多频建模结果
        5.2.4 全频建模结果
        5.2.5 对比分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢
作者简介

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本文编号：2839511