图3和图4所示。其中图3为采用建模样本进 行重量预测的误差示意图，图4为采用所有样本进行重量预测的误差示意图。
[0130]表 13
[0131]
[0132]表 14
[0133]
[0134] 从图3和图4可以看出，所有检测点的预测误差均小于0. 4%，可以满足粮仓储粮 重量检测的要求，这也证明了所提出的式（11)模型和建模方法的有效性。
[0135] 具体的，本发明所提出的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法及装 置可按图5所示实施方式实施，具体步骤实施如下：
[0136] (1)系统配置
[0137] 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。
[0138] (2)底面压力传感器安装
[0139] 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lm。
[0140] (3)系统标定与模型建模
[0141] 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5 =你(^""".，0，&(^","，0冗/4^，其中1为样本点号，1 = 1，2,3，...，]\1，]\1为样 本个数；&分别为第i个样本点的.胃)和值;样本点i 的实际进粮重量，4为相应的粮仓面积。将样本集S分为三个部分，优化与多元回归样本集 sM、和项最大阶数选择样本s。以及测试样本sτ。根据优化与多元回归样本 集sM，利用优化算法，确定优化参数κΡ。根据优化与多元回归样本集sM，利用回归方法确定 式（11)中的回归参数bB(m)和匕(11)，并根据所建立的回归模型和最大阶数选择样本集S。， 优化&(&_.)、多项式的最大阶数队和nf，从而构造出式（11)所示的粮仓重量检 测模型。
[0142] (4)实仓重量检测。
[0143] 如果系统已标定，检测底面压力传感器输出并利用式（11)所示模型进行粮仓储 粮数量检测。
[0144] 以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式，本发明的基 本思路在于基本的建模和标定方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计 出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动，在不脱离本发明的原理和精神的 情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法，其特征在于，该检测方法包括 以下步骤： 1) 在粮仓底面上布置两组压力传感器，一组为内圈传感器，一组为外圈传感器，外圈传 感器靠近侧面墙间隔布置，内圈传感器距离侧面墙设定距离且间隔布置； 2) 依据步骤1)中传感器的布置方式，建立粮仓重量检测模型：其中Ab为粮堆底面面积，Cb为底面周长，为内圈传感器输出均值，为外圈传感器输出均值，bB(m)和卜⑷分别为估计项的系 数，m = 0,. . .，ΝΒ，η = 0,. . .，NF，队和NAv别为估计的多项式阶数，3) 检测步骤1)中各传感器的输出值，依据步骤2)中的检测模型计算被检测粮仓重量 的估计值r。2. 根据权利要求1所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法，其特征 在于，所述步骤2)中粮仓重量检测模型中各参数的标定如下： A. 在多于6个粮仓中按照步骤1)的方式布置压力传感器，进粮至满仓，待压力传感器 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i为样本点号，i = 1，2, 3,. . .，M，M为样本个数；分别为第i个样本 点的I值;W1S样本点i的实际进粮重量，4为相应的粮仓面积； B. 将样本集S分为三个部分，优化与多元回归样本集项最大阶 数选择样本S。以及测试样本S τ; C. 给定一个Κρ，利用优化与多元回归样本集SM，通过多元回归方法确定回归参数bB (m) 和 bF (η); D. 根据优化与多元回归样本集SM，采用以下优化模型优化参数ΚΡ，约束条件：Kp> 0Ε.依据百分比误差模型计算样本集S。和S Μ的预测误差E (Ν B，Nf)设定队选择范围[1，1&〇^]，乂选择范围[1，1&?^]，若贝iJ(a:,.y;)即为检测模型的&(^,.)和&(^".)项所求的最佳最大阶数。3. 根据权利要求2所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法，其特征 在于，所述步骤E中的MaxNjP MaxN F的值为4-10。4. 根据权利要求3所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法，其特征 在于，所述的检测模型是在粮仓重量理论检测模型的基础上得到的，粮仓重量理论检测模 型为：其中，#为粮堆重量估计，Ab为粮堆底面面积，Cb为底面周长，分别为粮堆底面和侧面中s点的压强， W为粮堆远高于一定高度时的底面压强饱和值。5. 根据权利要求1所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法，其特征 在于，所述外圈传感器距离侧面墙距离d大于0小于1米，内圈传感器距离侧面墙距离D大 于2米。6. -种基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测装置，其特征在于，该检测装置 包括检测单元以及与检测单元连接且设置在粮仓底面的压力传感器，所述压力传感器分两 组布置，一组为内圈传感器，一组为外圈传感器，外圈传感器靠近粮仓侧面墙间隔布置，内 圈传感器距离粮仓侧面墙设定距离且间隔布置，所述检测单元中执行有一个或多个模块， 所述一个或多个模块用于执行以下步骤： 1) 建立粮仓重量检测模型：其中Ab为粮堆底面面积，Cb为底面周长，为内圈传感器输出均值， 为外圈传感器输出均值，bB(m)和卜⑷分别为估计项的系 数，m = 0,. . .，ΝΒ，η = 0,. . .，NF，队和N「分别为1估计的多项式阶数，2) 检测各传感器的输出值，依据所建立的粮仓重量检测模型计算被检测粮仓重量的估 计值#。7. 根据权利要求6所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测装置，其特征 在于，所述的粮仓重量检测模型中各参数的标定如下： A. 在多于6个粮仓中按照权利要求6的方式布置压力传感器，进粮至满仓，待压力传感 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i为样本点号，i = 1，2, 3,. . .，M，M为样本个数；分别为第i个样 本点的值;样本点i的实际进粮重量，4为相应的粮仓面积； B. 将样本集S分为三个部分，优化与多元回归样本集项最大阶数 选择样本S。以及测试样本S τ; C. 给定一个Κρ，利用优化与多元回归样本集SM，通过多元回归方法确定回归参数bB (m) 和 bF (η); D.根据优化与多元回归样本集SM，采用以下优化模型优化参数ΚΡ，约束条件：Kp> OΕ.依据百分比误差模型计算样本集S。和S Μ的预测误差E (Ν B，Nf)设定队选择范围[1，1&〇^]，乂选择范围[1，1&?^]，若贝即为检测模型的项所求的最佳最大阶数。8. 根据权利要求7所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测装置，其特征 在于，所述步骤E中的MaxNjP MaxN F的值为4-10。9. 根据权利要求8所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测装置，其特征 在于，所述的检测模型是在粮仓重量理论检测模型的基础上得到的，粮仓重量理论检测模 型为：其中，步为粮堆重量估计，。Ab为粮堆底面面积，Cb为底面周长，分别为粮堆底面和侧面中s点的压强， 仏-,Μ为粮堆远高于一定高度时的底面压强饱和值。10. 根据权利要求1所述的基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测装置，其特 征在于，所述外圈传感器距离侧面墙距离d大于0小于1米，内圈传感器距离侧面墙距离D 大于2米。
【专利摘要】本发明涉及一种基于粮堆高度与底面压强关系的粮仓重量检测方法及装置，属于粮食重量检测技术领域。本发明通过在粮仓底面上布置两组压力传感器，建立粮仓重量检测模型<maths num="0001"></maths>检测各传感器输出值，依据所建立的检测模型，实现对粮仓重量的检测。本发明所提出的检测方法具有检测精度高，对传感器性能要求低、适应性和鲁棒性强、便于远程在线粮仓数量检测和粮仓状态监测等特点，可满足通常使用粮仓储粮数量远程在线检测的需要，本发明的检测方法适应于多种粮仓结构类型的储粮数量检测，具有巨大的应用价值，为保障国家粮食数量安全提供了新的技术手段。
【IPC分类】G01G17/00
【公开号】CN105424147
【申请号】CN201510766195
【发明人】张德贤, 张苗, 郭小波, 刘灿, 张庆辉, 张建华, 司海芳, 王高平, 樊超, 邓淼磊, 李磊, 王贵财, 金广锋, 费选, 刘娇玲, 程尚坤, 梁慧丹, 杨铁军, 张元
【申请人】河南工业大学
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年11月11日