CN114608278A - 一种自动称重的青花椒烘干机及质量校正模型 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动称重的青花椒烘干机及质量校正模型,其中烘干机主要包括干燥箱门、称重机构、排湿口、挡风罩、干燥箱壳体、支撑架、风道1、风道2、风道3、加热组件、风道4、风道5、离心风机;所述称重机构主要由杯型地脚、直线电机、称重传感器底座垫片、铝型材、称重传感器、称重传感器延伸架、M8螺杆、桁架、M4螺杆、物料托盘、底座组成;所述加热组件主要由电炉丝、陶瓷管、支撑座组成;针对温度波动和气流扰动对称重传感器的影响,建立质量校正模型,引入评价因子对校正模型的精度进行评价;本发明机械结构合理,质量校正模型精确,可保证青花椒的自动精准称重和高品质烘干,同时也为自动称重校正模型提供理论支撑。

Description

一种自动称重的青花椒烘干机及质量校正模型
技术领域
本发明涉及一种烘干装备,具体涉及一种具备自动称重功能的烘干机和质量校正模型,尤其适合青花椒等薄层物料的烘干。
背景技术
青花椒是芸香科花椒属落叶植物,因其果实成熟后为青绿色得名,具有广泛的食用和药用价值。青花椒具有采摘周期短、采后保存难、加工工艺粗糙的特点,据统计,颜色鲜艳的青花椒干制品与发生褐变的干制品的价格差可达2~5倍,是青花椒干制成品最重要的评价指标。
干燥是指借助外界能量将物料内部的湿分气化而从物料中脱去的过程,可分为自然干燥和人工干燥两种,是一项高能耗的作业方式。当前生产中常用的青花椒干燥方式为自然晾晒和火炕烘制两种。自然晾晒是将新鲜青花椒平铺在阳光充足的地面上进行晾晒,其生产周期长(往往需要4~5天),易受天气因素影响,生产效率低、并且不符合消费者对于食品安全的需求;火炕烘制采用化石燃料为能源,以热风干燥方式对新鲜青花椒进行干燥处理,但此过程往往费时费力,且对环境不友好,不符合节约资源、保护环境的基本国策。
青花椒干燥过程中的含水率实时变化,含水率的高低对青花椒的干燥效果有重要影响,而青花椒在干燥过程中的质量变化又决定了青花椒的含水率变化,因此在青花椒的干燥过程中对质量变化的检测十分有必要。而传统人工称重方式时效性差、误差大、费时费力,且人为的来回称重对花椒的干燥品质影响极大。
因此,提供一种具备自动称重功能的青花椒烘干机和质量校正方法,实现青花椒干燥过程中的自动且精确称重,进一步提升干制青花椒的成品品质。
发明内容
本发明目的是提供一种具备自动称重功能的青花椒烘干机,在青花椒干燥的过程中实现自动称重,根据质量变化可测得物料的含水率,从而保证更高的干制青花椒的成品品质。含水率变化可由质量变化表示,其计算公式为:
Figure 648301DEST_PATH_IMAGE001
Figure 923425DEST_PATH_IMAGE002
式中,Wt为湿基含水率,%;Mt为干基含水率,%;mt为干燥过程中t时刻物料的质量,g;m0为绝干物质的质量,g。
本发明还有一个目的是提供一种质量校正模型,在实际应用中,称重传感器易受外界环境因素影响,其误差成因可主要分为温度波动和气流扰动两方面,建立称重传感器自动称重时的质量校正模型,可以得到更加精确的质量数据。
为了实现本发明的这些目的和其它优点,提供了一种具备自动称重功能的青花椒烘干机,其特征在于,主要包括干燥箱门、称重机构、排湿口、挡风罩、干燥箱壳体、支撑架、风道1、风道2、风道3、加热组件、风道4、风道5、离心风机、传感器组件。
所述称重机构主要由杯型地脚、直线电机、称重传感器底座垫片、铝型材、称重传感器、称重传感器延伸架、M8螺杆、桁架、M4螺杆、物料托盘、底座组成。
所述加热组件主要由电炉丝、陶瓷管、支撑座组成。
所述传感器组件主要由温度传感器、湿度传感器、风速传感器组成,因上述传感器皆选自于市面标准产品,故此处不再展开叙述。
进一步的,所述离心风机与风道5通过螺栓连接固定,中间夹压毡毛垫片,保证离心风机与风道5连接的气密性。
进一步的,所述风道4与风道5通过螺栓连接固定,风道3与风道4通过螺栓连接固定,风道2与风道3通过螺栓连接固定,风道1与风道2通过螺栓连接固定,且各风道之间夹压毡毛垫片,保证风道之间连接的气密性。
进一步的,所述加热组件的支撑座与风道4通过螺栓连接固定,电炉丝均匀绕制在陶瓷管上,陶瓷管有绝缘和隔热作用,保证电炉丝加热均匀。
进一步的,所述干燥箱壳体与支撑架通过螺栓连接固定,支撑架对整个烘干机起支撑作用。
进一步的,所述干燥箱壳体与干燥箱门通过铰链连接,干燥作业开始时打开门放入待干燥物料,干燥作业时关上干燥箱门可保证干燥过程中的气密性,避免热量损失,干燥作业结束后,打开干燥箱门取出干燥后的物料。
进一步的,所述干燥箱壳体开一排湿口,用于在干燥作业时排出湿气,干燥效率更高。
进一步的,所述挡风罩由4块相同尺寸的透明塑料板拼接而成,厚度为2mm;挡风罩开一圆口用于安装风速传感器,在实际干燥作业时,挡风罩罩住称重机构,风速传感器测量挡风罩内的实际干燥风速,避免风速传感器因气流扰动产生额外误差。
进一步的,所述杯型地脚与干燥箱壳体通过螺栓连接固定,铝型材内嵌于杯型地脚并通过螺栓限位;所述直线电机安装在铝型材一面,直线电机可上下移动;所述称重传感器底座垫片夹压在直线电机中间,并通过螺栓连接固定。
进一步的,所述称重传感器采用悬臂梁式结构,与称重传感器底座垫片通过螺栓连接固定;所述称重传感器延伸架顶部开方口,底部开螺纹口,称重传感器穿过称重传感器延伸架顶部方口并通过螺栓连接固定;所述M8螺杆与称重传感器延伸架底部螺纹口连接,M8螺杆连接称重传感器和桁架,可通过提升桁架实现称重传感器自动称重。
进一步的,所述桁架与M8螺杆通过螺母和垫片连接固定,桁架由底座、助板和定位端口组成,此结构有利于称重时物料中心不发生偏移;所述M4螺杆连接桁架和底座,M4螺杆共4根,与桁架和底座通过平头铆螺母连接固定。
进一步的,所述物料托盘放置于底座之上,底座放置于干燥箱壳体内部出风口上,物料托盘与底座均采用不锈钢材料制作,从而保证整个结构的刚度,减小晃动对于称重结果的影响;同时为了使干燥气流强制流经物料,底座侧边向外延伸一定宽度以阻挡从四周逸散的气流。
本发明目的还包括一种在自动称重过程中对称重传感器所测的质量数据进行的校正模型,称重误差成因主要分为温度波动和气流扰动两方面。
进一步的,所述温度波动主要包括:称重传感器的零点温度是指在空载状态下,传感器在某一温度下输出电压为零的温度,仅在此温度下获得的测量结果为标准值。当温度发生变化时,传感器基体、贴片胶等材料会由于热胀冷缩,造成变形量变化从而影响传感器的测量精度。当材料在弹性变形阶段内时,弹性模量公式为:
Figure 504579DEST_PATH_IMAGE003
式中,E为弹性模量;σ为应力;ε为产生的应变。在应力不变的情况下,材料的弹性模量会随着温度的升高而减小,此时材料应变会相应增加。这意味着在承受相同载荷的情况下,温度较高时传感器的变形更大。其次,传感器内部栅型金属丝的电阻率也同样会随温度变化。但环境温度对于材料性质的改变是较为缓慢的,因此温度对称重传感器测量精度的影响具有一定的滞后性。
进一步的,所述气流扰动主要包括:称重机构采用悬吊的形式安装在悬臂梁式称重传感器上,在干燥过程中热气流自干燥室下方的热风入口流入,称重机构会受到来自于向上气流产生的压力从而导致称重数值减小;另一方面,当气流流经称重机构和被测物料时,会使整个机构产生震动而造成称重数值波动,直观表现为测量数据的噪声增加。气流扰动造成的影响与温度不同,对于称重数值的影响具有很强的瞬时性。
针对上述误差,提出一种质量校正模型,主要包括:数字滤波、数据归一化处理、线性拟合。
进一步的,所述数字滤波就是采用数字滤波方式对测量结果进行补偿优化,本质上是通过对信号中噪声的剔除,通过设定波动幅值的方式滤除超过该幅值的数据,避免幅值范围外的数值对实际称重结果产生较大误差。
进一步的,所述数据归一化处理就是对原始数据进行特征缩放处理,将所有数据映射到某一个固定区间之内再进行统计分析。归一化处理的实质是一种线性变换,通过将被研究数据映射到[-1,1]区间内,可将有量纲的数据转换成无量纲的标量,同时不会改变数据原有的特征及数据排列方式的关系,可以将不同量纲或量级的数据进行比较。通过这种变化,可以在两种互有因果关系的变量间构建在某个测量点上的数值联系。归一化偏差的计算方法如下式所示:
Figure 839745DEST_PATH_IMAGE004
式中,Δxnrom表示数值的归一化偏差,xmeas(0)表示标准数值,xmeas(t)表示每个测量点所测得的实测数值。基于该原理可建立称重传感器在不同温度以及不同风速的气流扰动下,实测数值相对于零点温度和无风(无震动)状态下所测得标准数值的偏差关系,从而获得在不同环境条件下质量实测值相对于质量标准值所发生的偏移。
进一步的,所述线性拟合就是通过对上述偏差关系所组成的数据点进行线性关系拟合,即可建立质量值随温度值和风速值变化的数学模型。
进一步的,对上述温度与质量之间的数值关系进行研究,选择测量时间12天、测量间隔为 10 min,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 568667DEST_PATH_IMAGE005
选择测量时间3小时、测量间隔为1s,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 647481DEST_PATH_IMAGE006
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,上述两组回归方程相关系数分别为R1 2 = 0.70339、R2 2= 0.66603,说明质量与温度的归一化偏差值之间有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正。
进一步的,对上述风速与质量之间的数值关系进行研究,建立线性拟合回归方程模型如下式所示:
Figure 145459DEST_PATH_IMAGE007
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,采用线性拟合时的相关系数R2=0.65099,说明风速与质量的归一化偏差有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正。
进一步的,为了对校正效果进行评价,引入平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u,其中平均绝对百分比误差MAPE如下式所示:
Figure 917106DEST_PATH_IMAGE008
式中,n 为测量次数,Xcorr(i)为校正值,Xmeas(i)为实测值;测量不确定度u如下式所示:
Figure 805427DEST_PATH_IMAGE009
式中,xi为校正值,xset为恒载的真实质量值。在实测中,平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u越小越好。
本发明至少包括以下有益效果:1.本发明中干燥箱壳体采用保温设计,在壳体夹层
空腔中填充厚度为 30mm 的硅酸铝耐火纤维,防火性能达 A1 级;干燥箱壳体带有排湿口,有利于排出农作物干燥时所产生的湿份。2.整体结构装置简单、设备成本低廉、构建环境条件稳定。3.整个称重结构包裹在挡风板中,能减少干燥室内形成湍流的情况,提高风速测量的准确度。4.称重机构主要部件采用不锈钢材料制作保证整个结构的刚度,减小晃动对于称重结果的影响。5.桁架、M4螺杆以及底座采用铆接螺母链接,可在四个方向上调整桁架与底座之间的角度,维持机构水平稳定,也降低了底座与干燥室底面之间的距离,有效阻挡从四周逸散的气流,提高称重精度。6.对称重传感器在实际称重时产生的误差原因进行分析,提出了一种质量校正模型,有效降低误差,提高了称重精度。7.引入平均绝对百分比误差和测量不确定度u对校正效果进行评价。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。
在附图中:图1为本发明所述一种自动称重的青花椒烘干机立体结构示意图。
图2为本发明所述称重机构立体结构示意图。
图3为本发明所述加热组件立体结构示意图。
图4为本发明质量校正模型程序流程图。
图1中:1、干燥箱门;2、称重机构;3、排湿口;4、挡风罩;5、干燥箱壳体;6、支撑架;7、风道1;8、风道2;9、风道3;10、加热组件;11、风道4;12、风道5;13、离心风机。
图2中:201、称重传感器;202、称重传感器延伸架;203、M8螺杆;204、桁架;205、M4螺杆;206、物料托盘;207、底座;208、杯型地脚;209、称重传感器底座垫片;210、铝型材;211、直线电机。
图3中:1001、电炉丝;1002、陶瓷管;1003、支撑座。
具体实施方式
现结合附图,对本发明进一步阐述。
参阅图1-3,一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,主要包括干燥箱门1、称重机构2、排湿口3、挡风罩4、干燥箱壳体5、支撑架6、风道1(7)、风道2(8)、风道3(9)、加热组件10、风道4(11)、风道5(12)、离心风机13、传感器组件。(如附图1所示)。
所述离心风机13与风道5(12)通过螺栓连接固定,中间夹压毡毛垫片,保证连接的气密性;风道4(11)与风道5(12)通过螺栓连接固定,风道3(9)与风道4(11)通过螺栓连接固定,风道2(8)与风道3(9)通过螺栓连接固定,风道1(7)与风道2(8)通过螺栓连接固定,且各风道之间夹压毡毛垫片,保证风道之间连接的气密性;风道1(7)、风道2(8)、风道3(9)、风道4(11)、风道5(12)可统称为风道组件,风道组件有匀风作用;烘干机工作时,离心风机13将空气吸入风道组件。
所述加热组件10主要由电炉丝1001、陶瓷管1002、支撑座1003组成(如附图3所示),电炉丝1001均匀绕制在陶瓷管1002表面,陶瓷管1002有绝缘和隔热作用,保证电炉丝1001加热均匀,支撑座1003与风道4(11)通过螺栓连接固定;空气流经加热组件10时被电炉丝1001加热并送往风道组件,稳定后的均匀热空气进入干燥箱壳体5内的进风口对物料进行加热。
所述称重机构2主要由杯型地脚208、直线电机211、称重传感器底座垫片209、铝型材210、称重传感器201、称重传感器延伸架202、M8螺杆203、桁架204、M4螺杆205、物料托盘206、底座组成207(如附图2所示)。
所述杯型地脚208与干燥箱壳体5通过螺栓连接固定,铝型材210内嵌于杯型地脚208并通过螺栓限位;直线电机211安装在铝型材210一面,直线电机211可在铝型材210上下移动以提升物料盘;称重传感器底座垫片209夹压在直线电机211中间,并通过螺栓连接固定。
所述称重传感器201与称重传感器底座垫片209通过螺栓连接固定,称重传感器201采用悬臂梁式结构;称重传感器延伸架202顶部开方口,底部开螺纹口,称重传感器201穿过称重传感器延伸架202顶部方口并通过螺栓连接固定;M8螺杆203与称重传感器延伸架202底部螺纹口连接,M8螺杆203连接称重传感器201和桁架204,可通过提升桁架204实现称重;桁架204与M8螺杆203通过螺母和垫片连接固定。
所述桁架204由底座、助板和定位端口组成,此结构有利于称重时物料中心不发生偏移;M4螺杆205连接桁架204和底座207,M4螺杆共4根,与桁架204和底座207通过平头铆螺母连接固定。
所述物料托盘206放置于底座207之上,底座207放置于干燥箱壳体5内部出风口上,物料托盘206与底座207均采用不锈钢材料制作,从而保证整个结构的刚度,减小晃动对于称重结果的影响;同时为了使干燥气流强制流经物料,底座207侧边向外延伸一定宽度以阻挡从四周逸散的气流,从而减少称重传感器201受到的气流扰动。
所述挡风罩4由相同尺寸的透明塑料板拼接而成,厚度为2mm;挡风罩4开一圆口用于安装风速传感器,在实际干燥作业时,挡风罩4罩住称重机构,风速传感器测量挡风罩4内的实际干燥风速,避免风速传感器因气流扰动产生额外误差。
所述干燥箱壳体5与支撑架6通过螺栓连接固定,支撑架6对整个烘干机起支撑作用;干燥箱壳体5与干燥箱门1通过铰链连接,干燥作业开始时打开干燥箱门1放入待干燥物料,干燥作业时关上干燥箱门1可保证干燥过程中的气密性,避免热量损失,干燥作业结束后,打开干燥箱门1取出干燥后的物料;干燥箱壳体5开一排湿口3,用于在干燥作业时排出湿气,干燥效率更高。
所述传感器组件主要由温度传感器、湿度传感器、风速传感器组成,温度传感器负责采集干燥箱内的温度数据,湿度传感器负责采集干燥箱内的湿度数据,风速传感器负责采集干燥箱内的风速数据,因上述传感器皆选自于市面标准产品,故此处不再展开叙述。
一种质量校正模型,包括以下内容:
内容1、采用数字滤波方式对测量结果进行补偿优化,本质是对信号中噪声的剔除。设定波动幅值的方式滤除超过该幅值的数据,避免幅值范围外的数值对称重结果产生较大误差。内容2、针对温度波动对称重结果的误差分析,选择测量时间12天、测量间隔为10 min,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 687932DEST_PATH_IMAGE010
选择测量时间3小时、测量间隔为1s,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 40416DEST_PATH_IMAGE011
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,上述两组回归方程相关系数分别为R1 2 = 0.70339、R2 2= 0.66603,说明质量与温度的归一化偏差值之间有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正。内容3、针对气流扰动对称重结果的误差分析,建立线性拟合回归方程模型如下式所示:
Figure 982965DEST_PATH_IMAGE012
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,采用线性拟合时的相关系数R2=0.65099,说明风速与质量的归一化偏差有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正。内容4、为了对校正效果进行评价,引入平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u,其中平均绝对百分比误差MAPE如下式所示:
Figure 561845DEST_PATH_IMAGE013
式中,n为测量次数,Xcorr(i)为校正值,Xmeas(i)为实测值;测量不确定度u如下式所示:
Figure 982462DEST_PATH_IMAGE014
式中,xi为校正值,xset为恒载的真实质量值。在实测中,平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u越小越好。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,主要包括干燥箱门(1)、称重机构(2)、排湿口(3)、挡风罩(4)、干燥箱壳体(5)、支撑架(6)、风道1(7)、风道2(8)、风道3(9)、加热组件(10)、风道4(11)、风道5(12)、离心风机(13);所述称重机构(2)主要由杯型地脚(208)、称重传感器底座垫片(209)、铝型材(210)、直线电机(211)、称重传感器(201)、称重传感器延伸架(202)、M8螺杆(203)、桁架(204)、M4螺杆(205)、物料托盘(206)、底座组成(207);所述加热组件(10)主要由电炉丝(1001)、陶瓷管(1002)、支撑座(1003)组成。
2.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述离心风机(13)与风道5(12)通过螺栓连接固定,中间夹压毡毛垫片,保证连接气密性;所述风道4(11)与风道5(12)通过螺栓连接固定,风道3(9)与风道4(11)通过螺栓连接固定,风道2(8)与风道3(9)通过螺栓连接固定,风道1(7)与风道2(8)通过螺栓连接固定,且各风道之间夹压毡毛垫片,保证风道之间连接的气密性。
3.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述加热组件(10)的支撑座(1003)与风道4(11)通过螺栓连接固定,电炉丝(1001)均匀绕制在陶瓷管(1002)上,陶瓷管(1002)有绝缘和隔热作用,保证电炉丝(1001)加热均匀;所述干燥箱壳体(5)与支撑架(6)通过螺栓连接固定,支撑架(6)对整个烘干机起支撑作用;所述干燥箱壳体(5)与干燥箱门(1)通过铰链连接。
4.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述挡风罩(4)由4块厚度为2mm的透明塑料板拼接而成,挡风罩(4)开一圆口用于安装风速传感器,在实际干燥作业时挡风罩(4)罩住称重机构,风速传感器测量挡风罩内的实际干燥风速。
5.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述杯型地脚(208)与干燥箱壳体(5)通过螺栓连接固定;所述铝型材(210)内嵌于杯型地脚(208)并通过螺栓限位;所述直线电机(211)安装在铝型材(210)一面,直线电机(211)可上下移动;所述称重传感器底座垫片(209)夹压在直线电机(211)中间,并通过螺栓连接固定。
6.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述称重传感器(201)采用悬臂梁式结构,与称重传感器底座垫片(209)通过螺栓连接固定;所述称重传感器延伸架(202)顶部开方口,底部开螺纹口,称重传感器(201)穿过称重传感器延伸架(202)顶部方口并通过螺栓连接固定;所述M8螺杆(203)与称重传感器延伸架(202)底部螺纹口连接,M8螺杆(203)连接称重传感器(201)和桁架(204),可通过提升桁架(204)实现自动称重;所述桁架(204)与M8螺杆(203)通过螺母和垫片连接固定,桁架(204)由底座、助板和定位端口组成,此结构有利于称重时物料中心不发生偏移。
7.根据权利要求1所述的一种自动称重的青花椒烘干机,其特征在于,所述M4螺杆(205)连接桁架(204)和底座(207),通过平头铆螺母连接固定,可在四个方向上调整桁架(204)与底座(207)之间的角度以维持机构水平稳定;所述物料托盘(206)放置于底座(207)上,底座(207)放置于干燥箱壳体(5)内部出风口上,物料托盘(206)与底座(207)均采用不锈钢材料制作,从而保证整个结构的刚度,减小晃动对于称重结果的影响;同时为了使干燥气流强制流经物料,底座(207)侧边向外延伸一定宽度以阻挡从四周逸散的气流。
8.一种质量校正模型,其特征在于,包括以下内容:
内容1、采用数字滤波方式对称重数值进行优化,数字滤波本质是对噪声剔除;设定波动幅值以滤除超过该幅值的数据,避免幅值范围外的数值对称重结果产生较大误差;内容2、针对温度波动对称重结果的误差分析,选择测量时间12天、测量间隔为 10 min,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 481610DEST_PATH_IMAGE001
选择测量时间3小时、测量间隔为1s,建立质量与温度的归一化偏差模型,回归方程模型如下式所示:
Figure 398750DEST_PATH_IMAGE002
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,上述两组回归方程相关系数分别为R1 2 = 0.70339、R2 2= 0.66603,说明质量与温度的归一化偏差值之间有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正;内容3、针对气流扰动对称重结果的误差分析,建立线性拟合回归方程模型如下式所示:
Figure 240804DEST_PATH_IMAGE003
式中,Δmnrom(t)为质量的归一化偏差,ΔTnrom(t)为温度的归一化偏差,采用线性拟合时的相关系数R2=0.65099,说明风速与质量的归一化偏差有较强的相关关系,可以用于对质量测量值的实时校正;内容4、为了对校正效果进行评价,引入平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u,其中平均绝对百分比误差MAPE如下式所示:
Figure 636013DEST_PATH_IMAGE004
式中,n 为测量次数,Xcorr(i)为校正值,Xmeas(i)为实测值;测量不确定度u如下式所示:
Figure 512702DEST_PATH_IMAGE005
式中,xi为校正值,xset为恒载的真实质量值,在实测中,平均绝对百分比误差MAPE与测量不确定度u越小越好。
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