CN111693182B - 基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置 - Google Patents

基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置 Download PDF

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CN111693182B CN202010550579.4A CN202010550579A CN111693182B CN 111693182 B CN111693182 B CN 111693182B CN 202010550579 A CN202010550579 A CN 202010550579A CN 111693182 B CN111693182 B CN 111693182B
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Abstract

本发明属于粮仓数量检测技术领域，具体涉及一种基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置。本发明首先检测粮仓底面设置的两圈压力传感器的输出值，然后分别计算出底面两圈压力传感器输出值均值和侧面压强均值的估计量，进而计算得到底面压强均值和侧面压强均值，并代入至粮仓储粮数量模型，粮仓储粮模型中粮堆高度和粮仓底面等效平均压强呈线性关系，且粮仓底面等效平均压强与底面压强均值和侧面压强均值呈对数关系。本发明提高了粮仓储粮数量检测模型的鲁棒性与泛化能力，适应于平房仓等结构类型，便于远程在线粮仓数量检测等特点，可满足平房仓等粮仓储粮数量远程在线检测的需要。

Description

基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置
技术领域
本发明属于粮仓数量检测技术领域，具体涉及一种基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置。
背景技术
粮食数量在线检测是国家粮食数量安全的重要保障技术，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。
比如，申请公布号为CN110823338A的中国发明专利公开了一种基于底面单圈标准差对数模型的粮仓检测方法及系统，该方法在粮仓底面设置单圈压力传感器，利用传感器输出值确定底面压强均值、粮堆高度、以及侧面单位面积平均摩擦力估计项，确定完这三个参数后便能确定粮仓储粮数量。
又比如，申请公布号为CN110823344A的中国发明专利公开了一种基于底面双圈标准差SVM对数模型的粮仓检测方法及系统，该方法在仓底面设置双圈压力传感器，利用传感器输出值确定底面压强均值、粮堆高度、以及侧面单位面积平均摩擦力估计项，确定完这三个参数后便能确定粮仓储粮数量。
发明内容
本发明提供了一种基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和装置，用以实现对粮仓储粮数量的检测。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案包括：
本发明提供了一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法，包括如下步骤：
1)检测粮仓底面设置的两圈压力传感器的输出值，并确定内圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000011
外圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000012
内圈压力传感器输出值标准差SD(sInner)和外圈压力传感器输出值标准差SD(sOuter)；
2)根据内圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000013
和外圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000014
确定底面压强均值
Figure BDA0002542369740000021
3)根据内圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000022
外圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000023
内圈压力传感器输出值标准差SD(sInner)和外圈压力传感器输出值标准差SD(sOuter)，确定侧面压强均值
Figure BDA0002542369740000024
4)将底面压强均值
Figure BDA0002542369740000025
和侧面压强均值
Figure BDA0002542369740000026
代入至构建的粮仓储粮数量模型中，得到粮仓储粮数量W；所述粮仓储粮数量模型为：
W＝ABQBNF(s)
Figure BDA0002542369740000027
H＝bHQBNF(s)
其中，AB为粮堆底面面积；QBNF(s)为粮仓底面等效平均压强；H为粮堆高度；ρ为粮堆平均比重；Kc为粮堆几何形状参数，Kc＝CB/AB，CB为粮堆底面周长；
Figure BDA0002542369740000028
Figure BDA0002542369740000029
为粮堆远高于特征高度时的底面压强饱和值；fF为粮堆侧面与粮仓侧面之间的平均摩擦系数；K为压力转向系数；bH为比例系数。
上述技术方案的有益效果为：本发明提出了基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型，该模型的主要特点体现在直接引入了粮堆高度和粮仓储粮数量的线性关系，且引入了粮仓储粮数量与粮堆底面压强均值的对数关系，提高了粮仓储粮数量检测模型的鲁棒性与泛化能力，适应于平房仓等结构类型，便于远程在线粮仓数量检测等特点，可满足平房仓等粮仓储粮数量远程在线检测的需要。
作为方法的进一步改进，所述底面压强均值
Figure BDA00025423697400000210
的估计
Figure BDA00025423697400000211
为：
Figure BDA00025423697400000212
Figure BDA00025423697400000213
其中，KB为
Figure BDA00025423697400000214
估计项的系数，
Figure BDA00025423697400000215
为底面两圈压力传感器输出值均值。
作为方法的进一步改进，所述侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000216
的估计
Figure BDA00025423697400000217
为：
Figure BDA00025423697400000218
Figure BDA00025423697400000219
其中，bF(n)为
Figure BDA0002542369740000031
估计项的系数，n＝1,...,NF,NF为
Figure BDA0002542369740000032
估计多项式的阶数，KSD为方差之差项系数。
本发明还提供了一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测装置，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现上述介绍的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法。
附图说明
图1是本发明的平房仓底面压力传感器布置的示意图；
图2是本发明的筒仓底面压力传感器布置的示意图；
图3是本发明的利用所有样本建模的粮仓储粮重量计算误差的结果图；
图4是本发明的9至12号样本作为测试样本时粮仓储粮重量计算误差的结果图；
图5是本发明的建模样本的粮仓储粮重量计算误差的结果图；
图6是本发明的所有样本的粮仓储粮重量计算误差的结果图；
图7是本发明的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法的流程图；
图8是本发明的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测装置的结构图。
具体实施方式
本发明的主要特点为直接引入了粮堆高度和粮仓储粮数量的线性关系来构建粮仓储粮数量模型，提高了粮仓储粮数量检测模型的鲁棒性与泛化能力。在构建出粮仓储粮数量模型，便可利用该模型对粮仓储粮数量进行检测。
方法实施例：
本实施例根据粮仓压强分布特点，提出了一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型。核心技术包括粮仓储粮数量与粮仓底面、侧面压强的对数关系模型、基于底面两圈压强统计量对数方程的粮仓储量检测模型两个部分。下面具体介绍。
1、粮仓储量检测理论模型
粮仓有平房仓、筒仓等类型，粮食入仓后，粮堆顶部要求摊平，平房仓粮堆形状大致上为不同尺寸的立方体，筒仓粮堆形状大致上为不同尺寸的圆柱体。根据Janssen模型，可以推出粮仓底面压强与粮堆高度有如下式所示的近似关系：
Figure BDA0002542369740000033
其中，H为粮堆高度；
Figure BDA0002542369740000034
为粮堆远高于特征高度时的底面压强饱和值；
Figure BDA0002542369740000035
为粮仓粮堆特征高度，K为压力转向系数，AB为粮堆底面面积，CB为粮堆底面周长，fF为粮堆侧面与粮仓侧面之间的平均摩擦系数，对于给定的粮仓和粮食种类，fF为常数；
Figure BDA0002542369740000041
为粮堆底面压强均值，如式(2)所示：
Figure BDA0002542369740000042
其中，s为粮堆表面与粮仓表面接触点集合；nB为粮堆底面压强测量点个数，nB→∝；QB(si)为粮堆底面压强测量点si的压强值。
由式(1)可以推出：
Figure BDA0002542369740000043
其中，
Figure BDA0002542369740000044
Kc为粮堆几何形状参数，Kc＝CB/AB。
对实际应用中平房仓和筒仓，其粮堆高度和粮仓储粮数量具有很强的线性关系，因此有：
W≈ρABH (4)
其中，W为粮仓储粮数量/粮仓储粮重量，ρ为粮堆平均比重。
将式(3)代入式(4)则有：
Figure BDA0002542369740000045
式(5)为基于Janssen模型的粮仓储粮数量与粮堆底面压强均值的数学关系。通过分析可以看出，该关系模型的不足在于没有考虑底面压强与侧面压强的相互转化效应，因此需要对该关系模型进行修正。
通过粮堆受力分析也可以推出，粮仓储粮数量与粮仓底面和侧面压强的理论关系模型为：
Figure BDA0002542369740000046
其中，
Figure BDA0002542369740000047
为粮堆侧面压强均值，如式(7)所示：
Figure BDA0002542369740000048
其中，nF为粮堆侧面压强测量点个数，nF→∝；QF(sj)为粮堆侧面压强测量点sj的压强值。
对比式(5)和式(6)，对式(5)引入底面压强与侧面压强的相互转化补偿项，如下式所示：
Figure BDA0002542369740000051
对于实际应用中典型的平房仓和筒仓，其尺寸大小也不相同，因此从粮仓重量检测的角度考虑，定义：
QBNF(s)＝W/AB (9)
其中，QBNF(s)为粮仓底面等效平均压强。
由式(8)和式(9)可得：
Figure BDA0002542369740000052
则粮仓储粮数量为：
W＝ABQBNF(s) (11)
由于粮堆高度和粮仓储粮数量具有很强的线性关系，即有：
H≈bHQBNF(s) (12)
其中，bH为粮堆高度和粮仓储粮数量之间的比例系数。
将式(12)代入式(10)，则有：
Figure BDA0002542369740000053
式(13)为本发明提出的粮仓储粮数量与粮仓底面、侧面压强的对数关系方程。其描述了在一定装粮高度下，粮仓储粮数量W与粮堆底面压强均值
Figure BDA0002542369740000054
侧面压强均值
Figure BDA0002542369740000055
的理论关系。由式(13)可以推出：
Figure BDA0002542369740000056
将式(14)代入式(11)则有：
Figure BDA0002542369740000057
式(15)为本发明提出的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测理论模型。
2、传感器布置模型
为了有效降低
Figure BDA0002542369740000059
与
Figure BDA0002542369740000058
的检测成本，针对粮仓粮堆的压强分布特点，对于通常使用的平房仓和筒仓，在粮仓底面按外圈和内圈两圈布置压力传感器，如图1和图2所示，圆圈为压力传感器布置位置，外圈压力传感器均与侧面墙距离为d，内圈传感器均与侧面墙距离为D。可取d＞0米且d＜1米，取D＞2米，一般取3米左右。为了保证检测模型的通用性，各粮仓的内外圈压力传感器与侧面墙距离和应相同。两圈传感器个数均为6-10，传感器间距应不小于1m。
3、粮仓储粮数量检测模型
对于图1、图2所示的粮仓底面两圈传感器布置模型，假设外圈传感器输出值均值为
Figure BDA0002542369740000061
内圈压力传感器输出值均值为
Figure BDA0002542369740000062
令：
Figure BDA0002542369740000063
其中，
Figure BDA0002542369740000064
为底面两圈传感器输出值均值。显然
Figure BDA0002542369740000065
实际检测结果表明，
Figure BDA0002542369740000066
与粮仓储粮数量具有很强的线性关系，且检测重复性强，检测成本低。因此可以采用
Figure BDA0002542369740000067
多项式构建粮堆底面压强均值
Figure BDA0002542369740000068
的估计
Figure BDA0002542369740000069
为：
Figure BDA00025423697400000610
其中，KB为
Figure BDA00025423697400000611
估计项的系数。
由于粮堆侧面压强分布具有明显的不均匀性和随机性，侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000612
检测需要较多的压力传感器。同时从理论上讲，对于图1、图2所示的粮仓底面两圈传感器布置模型，由于侧面压强作用，势必导致内外圈压力传感器输出值均值、标准差的变化，
Figure BDA00025423697400000613
增大势必使内外圈压力传感器输出值均值、标准差的差别程度增大。因此内外圈压力传感器输出值均值的差、标准差以及标准差的差的大小可以体现
Figure BDA00025423697400000614
的大小，可以利用这些统计量构造侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000615
的估计。令：
Figure BDA00025423697400000616
其中，ID(s)为侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000617
的估计量；SD(sInner)、SD(sOuter)分别为内、外圈压力传感器输出值标准差；KSD为方差之差项系数。因此可以采用ID(s)多项式构建侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000618
的估计为：
Figure BDA00025423697400000619
其中，bF(n)为
Figure BDA00025423697400000620
估计项的系数，n＝1,...,NF,NF为
Figure BDA00025423697400000621
估计多项式的阶数。
将式(17)、式(19)代入式(10)，合并相关系数，则有：
Figure BDA0002542369740000071
其中，aB为合并后的对数项系数；KP为均值项的系数；aF(n)为合并后的补偿项的系数。整理式(20)，则有：
Figure BDA0002542369740000072
式(21)为本发明提出的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型。
利用式(21)，便可实现本发明的基于底面两圈压强对数模型的粮仓储量检测方法和系统。
4、建模算法
1)建模样本集构建
从实验数据中选择并构建建模样本集SΛ：
Figure BDA0002542369740000073
其中，k为样本点号，k＝1,2,3,...,M，M为样本个数；
Figure BDA0002542369740000074
为第k个样本点的内圈传感器输出值序列，i＝1,2,...,NI，NI为内圈传感器个数；
Figure BDA0002542369740000075
为第k个样本点的外圈传感器输出值序列，j＝1,2,...,NO，NO为外圈传感器个数；Wk为样本点k的实际进粮重量，
Figure BDA0002542369740000076
为相应的与粮堆接触粮仓底面面积。则根据样本集SΛ，由式(2)、式(7)、式(9)、式(16)和式(18)构建建模样本集SΓ：
Figure BDA0002542369740000077
其中，
Figure BDA0002542369740000078
Figure BDA0002542369740000079
分别为第k个样本点的内外圈压力传感器输出值均值
Figure BDA00025423697400000710
侧面压强均值的估计量ID(s)以及粮仓底面等效平均压强QBNF(s)的取值。将样本集SΓ分为多元回归样本集SM和测试样本集ST。
2)建模优化方法
对于给定的多元回归样本集SM与测试样本集ST，由式(17)、式(19)可以看出，式(21)所示的粮仓储粮数量检测模型建模参数包括ID(s)项的最大阶数NF、侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000711
的估计量系数KSD、均值项的系数KP以及多项式项系数aB和aF(n)等建模参数。令：
CR＝(NF,KSD,KP) (24)
其中，CR为参数组。
从式(20)中可以看出，若给定参数组CR的取值，则式(21)所示模型的建模问题可简化为下式所示的多元线性回归问题。
Figure BDA0002542369740000081
回归自变量包括
Figure BDA0002542369740000082
和
Figure BDA00025423697400000813
共NF+2项。因此，式(21)所示模型的建模问题可转化为下式所示的优化问题，可以采用优化和回归相结合方式实现检测模型建模。
Figure BDA0002542369740000083
5、具体实施
本发明的一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法的流程图如图7所示，步骤如下：
步骤一，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。
步骤二，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，底面压力传感器按外圈和内圈两圈布置，外圈压力传感器均与侧面墙距离为d＞0且d＜1米，内圈传感器均与侧面墙距离D＞2米。两圈传感器个数均为6-10，传感器间距应不小于1m。
步骤三，对于给定的传感器、粮食种类以及仓型，如果系统尚未标定，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，构建建模样本集
Figure BDA0002542369740000084
其中，k为样本点号，k＝1,2,3,...,M，M为样本个数；
Figure BDA0002542369740000085
为第k个样本点的内圈传感器输出值序列，i＝1,2,...,NI，NI为内圈传感器个数；
Figure BDA0002542369740000086
为第k个样本点的外圈传感器输出值序列，j＝1,2,...,NO，NO为外圈传感器个数；Wk为样本点k的实际进粮重量，
Figure BDA0002542369740000087
为相应的与粮堆接触粮仓底面面积。利用建模样本集完成系统中各个建模参数的标定，粮仓储粮数量检测模型构建完成。
步骤四，根据粮仓底面设置的两圈压力传感器的输出值，便可确定内圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000088
外圈压力传感器输出值均值
Figure BDA0002542369740000089
内圈压力传感器输出值标准差SD(sInner)和外圈压力传感器输出值标准差SD(sOuter)，进而根据公式(16)确定底面两圈压力传感器输出值均值
Figure BDA00025423697400000810
根据公式(18)确定侧面压强均值
Figure BDA00025423697400000811
的估计量ID(s)，将
Figure BDA00025423697400000812
和ID(s)代入式(21)所示模型，便可得到粮仓储粮数量。
6、检测实例
下面将本发明的方法应用于具体检测实例中以说明本发明方法的有效性。
检测实例1：
实验采用的平房仓长9m，宽4.2m，面积为37.8m2，CB/AB＝0.698。粮仓均属于小型粮仓，CB/AB相对较大。根据图1所示的压力传感器布置模型，压力传感器分2圈布置，内圈6个，外圈16个，共22个压力传感器。稻谷粮堆高度约6米，进粮时，从3米开始每1米取一次数据，重复5次实验共获得20个样本。
对于式(21)所示的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型，将全部20个样本作为建模样本。优化后的建模参数如表1所示，获得的参数如表2所示。粮仓储粮重量计算误差如图3所示，所建模型的最大百分比误差为2.56％。
表1优化后的模型参数
Figure BDA0002542369740000091
表2模型系数
Figure BDA0002542369740000092
对于式(21)所示的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型，以实验3的9至12号样本作为测试样本，利用实验4的13至16号样本作为参数优化样本，其余12个样本作为建模样本。优化后的建模参数如表3所示，获得的参数如表4。粮仓储粮重量计算误差如图4所示，粮仓储粮数量预测误差均小于2.4％。由于建模样本过少，使得最大测试误差较大，如果增大建模样本数量，则可进一步减少预测误差。
表3优化后的模型参数
Figure BDA0002542369740000093
Figure BDA0002542369740000101
表4模型系数
Figure BDA0002542369740000102
检测实例2：
对于通州粮库的4个稻谷粮仓，储粮重量分别为6450吨、4420吨、3215吨和64500吨。从长时间检测数据中选取样本773个。选取563个样本作为建模样本(其中208个样本作为项最大阶数选择样本)，其它作为测试样本。对于式(21)所示的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测模型，优化后的建模参数如表5所示，获得的参数如表6。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2.5％。
表5优化后的模型参数
Figure BDA0002542369740000103
表6模型系数
Figure BDA0002542369740000104
本发明直接引入了粮堆高度和粮仓储粮数量的线性关系，提高了粮仓储粮数量检测模型的鲁棒性与泛化能力，适应于平房仓等结构类型，便于远程在线粮仓数量检测等特点，可满足平房仓等粮仓储粮数量远程在线检测的需要。
装置实施例：
本发明的一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测装置实施例，如图8所示，包括存储器、处理器和内部总线，处理器、存储器之间通过内部总线完成相互间的通信。
处理器可以为微处理器MCU、可编程逻辑器件FPGA等处理装置。
存储器可为利用电能方式存储信息的各式存储器，RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的各式存储器，例如硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘等；利用光学方式存储信息的各式存储器，例如CD、DVD等。当然，还可为其他方式的存储器，例如量子存储器、石墨烯存储器等。
处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以实现一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法。在方法实施例中对该方法做了详细介绍。

Claims (3)

1.一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)检测粮仓底面设置的两圈压力传感器的输出值，并确定内圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000011
外圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000012
内圈压力传感器输出值标准差SD(sInner)和外圈压力传感器输出值标准差SD(sOuter)；
2)根据内圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000013
和外圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000014
确定底面压强均值
Figure FDA0003099225250000015
的估计
Figure FDA0003099225250000016
3)根据内圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000017
外圈压力传感器输出值均值
Figure FDA0003099225250000018
内圈压力传感器输出值标准差SD(sInner)和外圈压力传感器输出值标准差SD(sOuter)，确定侧面压强均值
Figure FDA0003099225250000019
的估计
Figure FDA00030992252500000110
Figure FDA00030992252500000111
Figure FDA00030992252500000112
其中，bF(n)为
Figure FDA00030992252500000113
估计项的系数，n＝1,...,NF,NF为
Figure FDA00030992252500000114
估计多项式的阶数，KSD为方差之差项系数；
4)将底面压强均值
Figure FDA00030992252500000115
的估计
Figure FDA00030992252500000116
作为底面压强均值
Figure FDA00030992252500000117
侧面压强均值
Figure FDA00030992252500000118
的估计
Figure FDA00030992252500000119
作为侧面压强均值
Figure FDA00030992252500000120
并代入至构建的粮仓储粮数量模型中，得到粮仓储粮数量W；所述粮仓储粮数量模型为：
W＝ABQBNF(s)
Figure FDA00030992252500000121
H＝bHQBNF(s)
其中，AB为粮堆底面面积；QBNF(s)为粮仓底面等效平均压强；H为粮堆高度；ρ为粮堆平均比重；Kc为粮堆几何形状参数，Kc＝CB/AB，CB为粮堆底面周长；
Figure FDA00030992252500000122
Figure FDA00030992252500000123
为粮堆远高于特征高度时的底面压强饱和值；fF为粮堆侧面与粮仓侧面之间的平均摩擦系数；K为压力转向系数；bH为比例系数。
2.根据权利要求1所述的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法，其特征在于，所述底面压强均值
Figure FDA0003099225250000021
的估计
Figure FDA0003099225250000022
为：
Figure FDA0003099225250000023
Figure FDA0003099225250000024
其中，KB为
Figure FDA0003099225250000025
估计项的系数，
Figure FDA0003099225250000026
为底面两圈压力传感器输出值均值。
3.一种基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如权利要求1～2任一项所述的基于底面两圈压强统计量对数关系方程的粮仓储量检测方法。
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