CN110823343B - 基于底面单圈大小值多项式模型的粮仓检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于底面单圈大小值多项式模型的粮仓检测方法及系统，本发明针对全国储粮数量在线检测的迫切需要和检测的具体要求，根据粮仓压强分布特点，提出了一种基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型。本发明的核心技术包括基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的模型项构造与粮仓储粮数量检测模型两个部分。所提出的模型及检测方法具有检测精度高、便于远程在线粮仓数量检测等特点，适应于多种粮仓结构类型，可满足通常使用粮仓储粮数量远程在线检测的需要。

Description

基于底面单圈大小值多项式模型的粮仓检测方法及系统

技术领域

本发明涉及一种基于底面单圈大小值多项式模型的粮仓检测方法及系统，属于传感器与检测技术领域。

背景技术

粮食安全包括数量安全和原粮安全。粮食数量在线检测技术与系统研究应用是国家粮食数量安全的重要保障技求，开展这方面的研究与应用事关国家粮食安全，具有重要的意义，并将产生巨大的社会经济效益。

由于粮食在国家安全中的重要地位，要求粮食数量在线检测准确、快速和可靠。同时由于粮食数量巨大，价格低，要求粮食数量在线检测设备成本低、简单方便。因此检测的高精度与检测系统的低成本是粮食数量在线检测系统开发必需解决的关键课题。

授权公告号为CN105403294B的中国发明专利文件公开了一种基于多项式展开的粮仓储粮重量检测方法及其装置。该发明专利涉及基于多项式展开的粮仓储粮重量检测方法及其装置。依据粮仓储粮重量的理论检测模型，建立基于多项式展开的粮仓储粮重量检测模型，利用基于回归和多项式最大阶数选择样本集的多项式最大阶数优化方法对模型参数进行优化。

该方法基于粮仓两圈传感器模型，提高了储粮数量(即储粮重量)的检测精确度，还具有较强适应性和鲁棒性。然而，两圈传感器的设置方式成本较高，而且由于粮食的存储性质和传感器精度的限制，储粮数量的检测精度还有待进一步提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于底面单圈大小值多项式模型的粮仓检测方法及系统，以解决如何在现有技术基础上进一步节省成本、提高检测精确度的问题。

为实现上述目的，本发明的方案包括：

本发明的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，包括如下步骤：

1)检测粮仓底面设置的单圈压力传感器的输出值；

2)利用单圈压力传感器的大值传感器输出值的均值

估计粮堆底面压强均值

构建

与

的关系；

3)利用单圈压力传感器的大值传感器输出值的均值

估计粮堆高度H，构建

与H的关系；

4)利用单圈压力传感器的小值传感器输出值的均值

估计粮堆侧面单位面积平均摩擦力

构建

与

的关系；其中，所述单圈压力传感器的小值传感器输出值为小于设定值的单圈压力传感器的输出值，所述单圈压力传感器的大值传感器输出值为大于等于设定值的单圈压力传感器的输出值；

将步骤2)、3)、4)得到的关系代入粮仓储粮数量理论检测模型

得出粮仓储粮数量

与

关系的检测模型，进而根据步骤1)检测的单圈压力传感器的输出值得出粮仓储粮数量

其中，K_c＝C_B/A_B，A_B为粮堆底面面积，C_B为粮堆底面周长。

进一步的，步骤4)中，所述设定值为

为该圈传感器输出值中值及相邻设定数量的输出值的均值。

进一步的，步骤1)中，还对压力传感器的输出值进行筛选，筛选方法为：仅保留与该圈压力传感器输出值的平均值的差在设定范围内的输出值；所述压力传感器输出值的平均值为传感器输出值的中值及其相邻设定数量的输出值的平均值。

进一步的，若对应传感器输出值满足

则去除该传感器输出值；其中，Q_B(s(i))为第i个传感器输出值，SD_Med(s)为该圈传感器输出值标准差，T_SD为单圈压力传感器点去除阈值系数。

进一步的，步骤2)中，

与

的关系为：

其中，

为

的估计，b_B(m)为

估计项的系数，N_B为

估计的多项式阶数，m＝0,...,N_B；

步骤3)中，

与H的关系为：

其中，

为H的估计，b_H(j)为H估计项的系数，N_H为H估计的多项式阶数，j＝0,...,N_H；

步骤4)中，

与

的关系为：

其中，

为

的估计，b_F(n)为

估计项的系数、N_F为

估计的多项式阶数，n＝0,...,N_F；

步骤5)中得出粮仓储粮数量

为：

进一步的，还包括步骤6)，步骤6)包括整理步骤5)中的检测模型，限制

项的最大阶数为N_B，限制

项的最大阶数为N_F，得出：

其中，a_B(m)、a_F(n,m)为估计项的系数。

进一步的，整理步骤6)中的检测模型，对第二项按

与

乘积项的阶数和N_n+m的升序排序，N_n+m按

阶数由低到高排序，得出：

其中，N_n+m为检测模型第二项中

与

乘积项的阶数和，取值区间为[1,N_B+N_F]；

本发明的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测系统，包括处理器，所述处理器用于执行实现上述方法的指令。

本发明的有益效果为：

本发明根据粮仓压强分布特点，提出了一种采用基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型的粮仓储粮重量检测方法，本方案相比现有技术进一步提高了检测精度，鲁棒性更强，能够适应多种类型的粮仓结构，同时进一步减少了传感器的使用，降低了系统成本和运维费用。

附图说明

图1是平房仓底面压力传感器布置模型示意图；

图2是筒仓底面压力传感器布置示意图；

图3是小麦平房仓建模样本的粮仓储粮重量计算误差示意图；

图4是小麦平房仓所有样本的粮仓储粮重量计算误差示意图；

图5是稻谷平房仓建模样本的粮仓储粮重量计算误差示意图；

图6是稻谷平房仓所有样本的粮仓储粮重量计算误差示意图；

图7是本发明的粮仓储粮数量检测方法流程图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测系统，该系统包括处理器，该处理器用于执行实现本发明的基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，下面对该方法做详细介绍与说明。

1.检测理论模型

通过粮堆受力分析可以推出，粮仓储粮数量理论检测模型为：

其中，A_B为粮堆底面面积，K_C为模型参数，K_c＝C_B/A_B，C_B为粮堆底面周长，H为粮堆高度，f_F为粮堆侧面与粮仓侧面之间的平均摩擦系数，

为对底面压强均值，

为粮堆侧面压强均值，

令：

其中，

为粮堆侧面单位面积平均摩擦力。则有：

由式(3)可以看出，粮堆重量与且仅与粮堆底面压强均值

侧面单位面积平均摩擦力

以及粮堆高度H有关。因此基于压力传感器的粮仓储粮数量检测的核心在于

和H三参数的检测与估计。

2.传感器布置模型

对于通常使用的平房仓和筒仓，在粮仓底面按单圈布置压力传感器，如图1和图2所示，圆圈为压力传感器布置位置。在保证方便粮食装卸的条件下，各压力传感器与侧面墙距离d一般可取为1-2米。为了保证检测模型的通用性，各粮仓的压力传感器与侧面墙距离d应相同。传感器个数均为10-15，传感器间距应大于1m。

3.传感器均值与标准差计算

对于图1和图2所示的粮仓底面单圈压力传感器布置模型，下面讨论传感器输出值均值计算方法。

3.1传感器去除规则

对于图1和图2所示的粮仓底面单圈压力传感器布置模型，假设传感器输出值序列Q_B(s(i))，i＝1,2,...,N_S，N_S为粮仓底面单圈压力传感器布置个数。对输出值序列依大小排序，求出中值点。取中值点左边相邻N_LM个输出值点，取中值点右边相邻N_RM个输出值点，形成中值邻近点的传感器输出值序列Q_Med(s(i))。一般取N_LM＝2-3，N_RM＝2-3。求出所选取传感器输出值序列Q_Med(s(i))的均值

即：

由传感器输出值序列Q_B(s(i))和均值

计算底面单圈压力传感器输出值标准差SD_Med(s)：

其中，

为中值点两边邻近输出值点均值。

则单圈压力传感器布置的传感器输出值点去除规则为：

若

则去除Q_B(s(i))点 (6)

其中，T_SD为单圈压力传感器点去除阈值系数，可根据粮仓储粮数量检测模型的误差变化而合理调整。

式(6)所示的单圈压力传感器输出值点去除规则采用基于中值点两边邻近输出值点均值

的标准差SD_Med(s)，以消除较小和较大值区域输出值随机性的影响，并实现单圈压力传感器布置的传感器输出值点去除门限的自适应调整，标准差SD_Med(s)大，则输出值点去除门限增大，反之亦然；同时引入基于粮仓储粮数量检测模型的误差变化的单圈压力传感器点去除阈值系数T_SD，以实现传感器输出值点去除门限的合理调整与优化。

3.2传感器输出值均值计算

对于底面单圈压力传感器输出值序列Q_B(s(i))，i＝1,2,...,N_S，根据式(6)所示的传感器输出值点去除规则，去除满足规则的传感器输出值点后，形成去除后的传感器输出值序列Q_BS(s(i))，i＝1,2,...,N_BS，N_BS为去除后传感器输出值序列数据个数。依据式(7)、(8)所示的划分规则，将去除后的传感器输出值序列Q_BS(s(i))划分为单圈压力传感器的小值传感器输出值序列Q_SS(s(i))和大值传感器输出值序列Q_SL(s(i))：

若

则Q_BS(s(i))∈Q_SS(s(i)) (7)

若

则Q_BS(s(i))∈Q_SL(s(i)) (8)

则单圈压力传感器的小值传感器输出值序列Q_SS(s(i))的均值

为：

其中，N_SS为单圈压力传感器的小值传感器输出值序列Q_SS(s(i))的数据个数。

单圈压力传感器的大值传感器输出值序列Q_SL(s(i))的均值

为：

其中，N_SL为单圈压力传感器的大值传感器输出值序列Q_SL(s(i))的数据个数。

4.模型项构建

根据图1、图2所示的粮仓底面单圈压力传感器布置模型，由式(3)所示的粮仓储粮数量理论检测模型和粮仓粮堆压力特性，显然有：

因此，可以利用

构造粮堆底面压强

和粮堆高度H的估计。

从前述实验结果可知，由于侧面单位面积平均摩擦力

作用，势必导致单圈压力传感器的小值传感器输出值序列均值变化，

增大势必使小值传感器输出值序列均值减少。显然有：

因此，可以利用

构造侧面单位面积平均摩擦力

的估计。

5.检测模型

根据式(3)所示的粮仓储粮数量理论检测模型，采用式(9)所示的底面单圈压力传感器的小值传感器输出值序列的均值

式(10)所示的底面单圈压力传感器的大值传感器输出值序列的均值

的多项式构建

和H的估计为：

其中，b_B(m)、b_H(j)、b_F(n)分别为

H和

估计项的系数，m＝0,...,N_B，j＝0,...,N_H，n＝0,...,N_F，N_B、N_H、N_F分别为

H和

估计的多项式阶数。将式(14)至式(16)代入式(3)，则有：

整理式(17)，并限制

项的最大阶数为N_B，限制

项的最大阶数为N_F，可以得出：

其中，a_B(m)、a_F(n,m)为估计项的系数，m＝0,...,N_B，n＝1,...,N_F，N_B、N_F分别为

项的阶数。显然，式(18)的第一项总项数为N_B+1，最大阶数为N_B；第二项总项数为(N_B+1)N_F，

与

乘积项的最大阶数和为N_B+N_F。为了限制式(18)所示检测模型的非线性程度，应控制第二项中乘积项最大阶数和。因此，为了便于模型总项数优化，整理式(18)，对第二项按

与

乘积项的阶数和N_n+m的升序排序，N_n+m相同时按

阶数由低到高排序，则有：

其中，N_n+m为检测模型第二项中

与

乘积项的阶数和，取值区间为[1,N_B+N_F]；m_b、m_e取值如下二式所示：

显然，式(19)第二项的乘积项总数为(N_B+1)N_F，模型项总数N_Item的最大值为N_B+(N_B+1)N_F+1。为了限制式模型的非线性程度，可从模型尾部(第N_B+(N_B+1)N_F+1乘积项)项开始，去除若干乘积项，以减少模型项总数N_Item。式(19)为所提出的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型。

计算机根据对压力传感器的检测结果及粮仓底面积的相关参数的采集，利用式(19)的模型，能够很容易的计算出对应粮仓的储粮数量。

6.检测实例与结果分析

6.1检测实例1

对于山东齐河粮库、武汉粮库、广东新安粮库的3个小麦平房仓，储粮重量分别为2220.253吨、4441吨和3236吨。粮仓采用双圈压力传感器布置，以内圈压力传感器作为单圈压力传感器，从检测数据中选取351个样本。取240个样本同时作为多元回归样本和参数优化样本，其它作为测试样本。对于式(19)所示的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型，优化后的建模参数如表1所示，获得的参数如表2和3所示。建模样本的粮仓储粮重量计算误差如图3所示，所有样本的粮仓储粮重量计算误差如图4所示。从这些结果中可以看出，建模样本和测试样本的粮仓储粮重量计算误差均小于0.368％。

表1优化后的建模参数

表2模型系数a_B(m)

表3模型系数a_F(n,m)

表3(续)模型系数a_F(n,m)

6.2检测实例2

对于通州粮库的4个稻谷粮仓和洪泽的2个稻谷粮仓，储粮重量分别为6450吨、4420吨、3215吨、64500吨、2455.6吨和2099.9吨。粮仓采用双圈压力传感器布置，以内圈压力传感器作为单圈压力传感器，从长时间检测数据中选取样本1231个。选取922个同时多元回归样本和参数优化样本，其它作为测试样本。对于式(19)所示的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型，优化后的建模参数如表4所示，获得的参数如表5和6所示。建模样本的粮仓储粮重量计算误差如图5所示，所有样本的粮仓储粮重量计算误差如图6所示。从这些结果中可以看出，建模样本和测试样本的粮仓储粮重量计算误差均小于0.185％。

表4优化后的建模参数

表5模型系数a_B(m)

表6模型系数a_F(n,m)

表6(续)模型系数a_F(n,m)

本发明所提出的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓重量检测模型与粮仓重量检测方法可按图7所示实施方式实施，具体步骤实施如下：

(1)系统配置

选定具体压力传感器，并配置相应的数据采集、数据传输等系统。

(2)底面压力传感器安装

平房仓传感器布置如图1所示，筒仓如图2所示，底面压力传感器按单圈布置，压力传感器均与侧面墙距离为d＞0且d＜1米。传感器个数均为10-15，传感器间距应不小于1m。

(3)系统标定与模型建模

对于给定的传感器、粮食种类以及仓型，如果系统尚未有标定，则在多于6个粮仓中布置压力传感器，进粮至满仓，压力传感器输出值稳定后，采集各仓的压力传感器输出值，形成样本集

其中，k为样本点号，k＝1,2,3,...,M，M为样本个数；

为第k个样本点的底面单圈压力传感器输出值序列，i＝1,2,...,N_S，N_S为粮仓底面单圈压力传感器布置个数；W^k为样本点k的实际进粮重量，

为相应的粮仓底面面积。

对于给定的样本集S，不失一般性，对于式(19)所示的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型，可以看出，式(19)所示的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮储粮数量检测模型建模参数包括

项的最大阶数N_B、

项的最大阶数N_F、模型项总数N_Item以及单圈压力传感器点去除阈值系数T_SD以及多项式项系数a_B(m)和a_F(n,m)等建模参数。令

C_R＝(N_B,N_F,N_Item,T_SD) (22)

其中，C_R为参数组。

从式(19)可以看出，若给定参数组C_R的取值，则a_B(m)和a_F(n,m)可利用多元线性回归方法获得。因此可采用参数组C_R的参数优化和回归相结合的方法实现式(19)所示的基于底面单圈压力传感器输出值序列均值的粮仓储粮数量检测模型建模。

(4)实仓重量检测

如果系统已标定，检测底面压力传感器输出值并利用式(19)所示模型进行粮仓储粮数量检测。

Claims (7)

1.一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)检测粮仓底面设置的单圈压力传感器的输出值；

2)利用单圈压力传感器的大值传感器输出值的均值

估计粮堆底面压强均值

构建

与

的关系；

与

的关系为：

其中，

为

的估计，b_B(m)为

估计项的系数，N_B为

估计的多项式阶数，m＝0,...,N_B；

3)利用单圈压力传感器的大值传感器输出值的均值

估计粮堆高度H，构建

与H的关系；

与H的关系为：

其中，

为H的估计，b_H(j)为H估计项的系数，N_H为H估计的多项式阶数，j＝0,...,N_H；

4)利用单圈压力传感器的小值传感器输出值的均值

估计粮堆侧面单位面积平均摩擦力

构建

与

的关系；其中，所述单圈压力传感器的小值传感器输出值为小于设定值的单圈压力传感器的输出值，所述单圈压力传感器的大值传感器输出值为大于等于设定值的单圈压力传感器的输出值；

与

的关系为：

其中，

为

的估计，b_F(n)为

估计项的系数、N_F为

估计的多项式阶数，n＝0,...,N_F；

5)将步骤2)、3)、4)得到的关系代入粮仓储粮数量理论检测模型

得出粮仓储粮数量

与

关系的检测模型，进而根据步骤1)检测的单圈压力传感器的输出值得出粮仓储粮数量

其中，K_c＝C_B/A_B，A_B为粮堆底面面积，C_B为粮堆底面周长。

2.根据权利要求1所述的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，步骤4)中，所述设定值为

为该圈传感器输出值中值及相邻设定数量的输出值的均值。

3.根据权利要求2所述的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，步骤1)中，还对压力传感器的输出值进行筛选，筛选方法为：仅保留与该圈压力传感器输出值的平均值的差在设定范围内的输出值；所述压力传感器输出值的平均值为传感器输出值的中值及其相邻设定数量的输出值的平均值。

4.根据权利要求3所述的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，若对应传感器输出值满足

则去除该传感器输出值；其中，Q_B(s(i))为第i个传感器输出值，SD_Med(s)为该圈传感器输出值标准差，T_SD为单圈压力传感器点去除阈值系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，还包括步骤6)，步骤6)包括整理步骤5)中的检测模型，限制

项的最大阶数为N_B，限制

项的最大阶数为N_F，得出：

其中，a_B(m)、a_F(n,m)为估计项的系数。

6.根据权利要求5所述的一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测方法，其特征在于，整理步骤6)中的检测模型，对第二项按

与

乘积项的阶数和N_n+m的升序排序，N_n+m按

阶数由低到高排序，得出：

其中，N_n+m为检测模型第二项中

与

乘积项的阶数和，取值区间为[1,N_B+N_F]；

7.一种基于底面单圈压力传感器的粮仓储粮检测系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行实现如权利要求1～6任一项方法的指令。

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