基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法及装置，属于 粮食重量检测技术领域。
【背景技术】
[0002] 粮食安全包括数量安全和质量安全。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，要求粮堆数量 在线检测准确、快速和可靠。同时由于粮食数量巨大，价格低，要求粮堆数量在线检测设备 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仓数量在线检测方法开发 必需解决的关键问题。
[0003] 申请号为201410101693. 5的专利申请，提供了 一种基于结构自适应检测模 型的粮仓储粮数量检测方法，该检测方法在粮仓底面上布置两圈压力传感器，检测各 传感器的输出值，依据所建立的检测模型计算粮仓重量估计，所建立的检测模型为
，该检测模型通过将侧面压强、底面压强分别估计为关于外圈压力传感 器、内圈压力传感器输出均值的多项式得到。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法及 装置，以提供一种新的粮仓重量检测方式。
[0005] 本发明为实现上述目的提供了一种基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检 测方法，该检测方法包括以下步骤：
[0006] 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；
[0007] 2)依据步骤1)中传感器的布置方式，建立基于指数关系估计和支持向量回归的 粮仓重量检测模型为：
[0008]
[0009] 其中AB为粮堆底面面积，λ *CB为底面周长，QBM=(Φ(1)，Φ(2)，Φ⑶），
[0010] 为内圈传感器输出均值，)为外圈传感器输出均值，
3和KF为参数，β_j，b为通过支持向量机训练所获得的参数，β卢0，为相应的支持向量点，1为支持向量的个数j= 1，...，1 ;
[0011] 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#β
[0012] 所述步骤2)所建检测模型中各参数的标定如下：
[0013] Α.在多于6个粮仓中布置压力传感器，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，根据内外圈压力传感器检测值计算出相应内外圈均值 和以及相应项序列'，Α=(ν(]),ν/*(2)，?/(3>)，形成样本集5' = :('凡/4)丨L， 其中为第k次检测的粮仓底面面积，κ为样本数，并将％/<取值以及的各项值分别 规范到[-1，1];
[0014] B.将样本集S分为两个部分，优化与支持向量机建模样本集SM和测试样本Sτ;
[0015] C.任意选定一组参数ΚΡ、心和KF，利用支持向量机建模样本SM和支持向量机训练 算法建立相应的支持向量机模型；
[0016] D.采用百分比误差模型计算KP、KjPKF
[0017]
[0018] 约束条件：KP> 0
[0019] 1-Κ忑一)>0
[0020] KB> 0
[0021] KF> 0
[0022] 其中，篆为样本点i的粮堆重量预测值。
[0023] 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：
[0024]
[0025] 其中，#.为粮堆重量估计，
，AB为粮堆底面面积，CBS底面周 长：
QF(s)分别为粮堆底面和侧面中s点的压强， I?:为粮堆远高于一定高度时的底面压强饱和值。
[0026] 所述底面压强均值ft⑷与内圈传感器输出值均值)具有近似指数关系，同样 侦_压强均值与外圈传感器输出值均值an)也具有近似关系，即
[0027]
[0028]
[0029] 其中bB。、bB1、bF。和bF1分别为估计项的系数。
[0030] 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。
[0031] 本发明还提供了一种基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测装置，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：
[0032] 1)建立基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测模型：
[0033]
[0034] 其中AB为粮堆底面面积，& =3，CB为底面周长，QBM=(Φ(1)，Φ(2)，Φ⑶），
[0035] a(u为内圈传感器输出均值，为外圈传感器输出均值，
和KF为参数，β_j，b为通过支持向量机训练所获得的参数，β卢0，为相应的支持向量点，1为支持向量的个数j= 1，. . .，1 ;
[0036] 2)检测各传感器的输出值，根据步骤1)中的检测模型计算被检测粮仓重量的估 计值r。
[0037] 所述建立的检测模型中各参数的标定如下：
[0038] A.在多于6个粮仓中布置压力传感器，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，根据内外圈压力传感器检测值计算出相应内外圈均 值&0/ "I和&以及相应项序歹
，形成样本集
;中4为第k次检测的粮仓底面面积，κ为样本数，并将％ / 4取值 以及的各项值分别规范到[-1，1];
[0039]B.将样本集S分为两个部分，优化与支持向量机建模样本集SM和测试样本Sτ;
[0040] C.任意选定一组参数ΚΡ、心和KF，利用支持向量机建模样本SM和支持向量机训练 算法建立相应的支持向量机模型；
[0041] D.采用百分比误差模型计算KP、KjPKF
[0042]
约束条件：KP> 0
[0043]
[0044] KB> 0
[0045] KF> 0
[0046] 其中，七为样本点i的粮堆重量预测值。
[0047] 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：
[0048]
[0049] 其中，#为粮堆重量估计，
AB为粮堆底面面积，(^为底面周 长，
QF(S)分别为粮堆底面和侧面中S点的 压强，⑷为粮堆远高于一定高度时的底面压强饱和值。
[0050] 所述底面压强均值色(4与内圈传感器输出值均值具有近似指数关系， 同样侧面压强均值(4.与外圈传感器输出值均值包(％_.)也具有近似关系，即
[0051]
[0052]
[0053] 其中bB。、bB1、bF。和bF1分别为估计项的系数。
[0054] 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。
[0055] 本发明的有益效果是：本发明通过在粮仓底面上布置两组压力传感 器，一组为内圈压力传感器，一组为外圈压力传感器；建立粮仓重量检测模型
;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。本发明所建立的检测模型是基于底面、侧面压强均值分别与内圈压力传感器、 外圈压力传感器输出均值之间的近似指数关系和支持向量回归算法，因此所建模型具有精 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，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。
【附图说明】
[0056] 图1是平房仓底面压力传感器布置模型示意图；
[0057] 图2是筒仓底面压力传感器布置模型示意图；
[0058]图3是本发明所建立的检测模型示意图；
[0059] 图4是本发明检测实例2中采用建模样本进行重量预测的误差示意图；
[0060] 图5是本发明检测实例2中采用所有样本进行重量预测的误差示意图；
[0061] 图6是本发明粮仓重量检测方法的实施流程图。
【具体实施方式】
[0062] 下面结合附图对本发明的【具体实施方式】做进一步的说明。
[0063] 一、基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法的实施例
[0064] 本发明的基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法通过建立相应的粮 仓重量检测模型，依据所建立的粮仓重量检测模型计算粮仓重量，关于该模型获得的理论 前提、对应的粮仓传感器布置、模型推导和参数标定，下面依次具体介绍。
[0065] 1.粮仓重量理论检测模型
[0066] 通常使用的粮仓有平房仓、浅圆仓、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，浅圆仓、筒仓粮堆形状大致上为不同尺寸的 圆柱体，通过粮堆受力分析可知，粮仓粮堆重量与粮仓压强分布具有下式所示的关系。
[0067