一種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測方法及其裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測方法及其裝置，屬于糧倉檢測技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 糧倉儲糧狀態(tài)分為進糧、儲糧和出糧三種狀態(tài)。進糧狀態(tài)表示糧倉正在裝糧，其主 要特征是糧堆高度逐漸增高，底面壓強逐漸增大；出糧狀態(tài)表示糧倉正在卸糧，其主要特征 是糧堆高度逐漸降低，底面壓強逐漸減少;儲糧狀態(tài)表示糧倉進糧到預(yù)定高度且糧堆頂面 攤平后的狀態(tài)，其高度基本穩(wěn)定，底面壓強波動小。糧倉儲糧狀態(tài)檢測是保證糧食安全的重 要手段，開展這方面的研究與應(yīng)用事關(guān)國家糧食安全，具有重要的意義，并將產(chǎn)生巨大的社 會經(jīng)濟效益。
[0003]由于糧食在國家安全中的重要地位，要求糧倉狀態(tài)在線檢測準(zhǔn)確、快速和可靠。同 時又因為糧食數(shù)量巨大，價格低，還要保證糧倉狀態(tài)在線檢測設(shè)備成本低、簡單方便。因此 檢測的高精度與檢測系統(tǒng)的低成本是糧倉狀態(tài)在線檢測系統(tǒng)開發(fā)必需解決的關(guān)鍵問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提出了一種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測方法，解決了無法兼顧糧倉狀態(tài)檢測精確 度高且簡單易行的問題，本發(fā)明還提出了一種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測裝置。
[0005]本發(fā)明是通過如下方案予以實現(xiàn)的：
[0006] -種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測方法，其特征在于，步驟如下：
[0007] 步驟1，在糧倉底面上分別布置一組內(nèi)圈壓力傳感器和一組外圈壓力傳感器;外圈 壓力傳感器靠近側(cè)面墻間隔布置，內(nèi)圈壓力傳感器均距離側(cè)面墻設(shè)定距離且間隔布置；內(nèi) 圈壓力傳感器與側(cè)面墻距離為D，外圈壓力傳感器與側(cè)面墻距離為d;
[0008]步驟2，利用支持向量機構(gòu)建狀糧倉儲糧狀態(tài)的檢測模型，所構(gòu)建的檢測模型為：
[0009]
[0010]
[0011 ]其中，β(j)、b和γ為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，β(j)矣0;Xj為相應(yīng)的支 持向量點，j=l，...，1，1為支持向量的個數(shù);X為分類特征向量；仏(Λ_.)和分別 為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值的均值分別為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測 值均值在一定時間間隔的變化量；A&(maxΑΧν))為在一定時間間隔所有傳感器中k個最大 壓強檢測值的均值變化量；
[0012]步驟3,將內(nèi)圈和外圈壓力傳感器采集的數(shù)據(jù)作為采集樣本，代入到所建立的糧倉 儲糧狀態(tài)檢測模型中，根據(jù)所述的分類特征向量X的特點和所建立的檢測模型的輸出值即 可判斷糧倉儲糧狀態(tài)。
[0013]進一步的，步驟2中所述構(gòu)建的檢測模型分為進糧分類檢測模型和或出糧分類檢 測模型，如下：
[0014] 1)進糧分類檢測模型，即StEnt = {進糧，其它}，
[0015]
[0016]其中，ft；nt(j)、bEnt和YEnt為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，&nt(j)矣〇;H 為相應(yīng)的支持向量點，j=l, . . .，lEnt，lEnt為支持向量的個數(shù)；
[001 7] 2 )出糧分類檢須彳模型，即St〇ut = {出糧，其它}
[0018]
[0019] 其中，0〇ut(j)、bciut和γOut為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，&)Ut(j)矣0; 為相應(yīng)的支持向量點，j=l, . . .，lciut，lciut為支持向量的個數(shù)。
[0020] 進一步的，步驟3中所述的分類特征向量X的特點為:若糧倉儲糧狀態(tài)為進糧，分類 特征向量X中的夂〇))值均大于0;若糧倉儲糧狀態(tài)為出 糧，分類特征向量X中的Δ仏(心_.)、Δ仏(\__)和A.0a(maxΑΓ〇))值均小于0;若糧倉儲糧 狀態(tài)為儲糧，分類特征向量X中的Κ(λ'))值在〇值上下波 動，貝>J判斷糧倉儲糧狀態(tài)Statatus(X)的依據(jù)為：
[0021]
[0022] -種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測裝置，該裝置包括:壓力傳感器和檢測單元，其中，在糧 倉底面上分別布置一組內(nèi)圈壓力傳感器和一組外圈壓力傳感器，檢測單元與壓力傳感器單 元的輸出連接，檢測單元中執(zhí)行有一個或多個模塊，所述模塊用于執(zhí)行以下步驟：
[0023]1)利用支持向量機構(gòu)建狀糧倉儲糧態(tài)的檢測模型，所構(gòu)建的檢測模型為：
[0024]
[0025]
[0026]其中，β(j)、b和γ為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，β(j)矣0;Xj為相應(yīng)的支 持向量點，j=l，...，1，1為支持向量的個數(shù);X為分類特征向量；分別 為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值的均值；(&"".)和(?^.)分別為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測 值均值在一定時間間隔的變化量；Κ(λ〇)為在一定時間間隔所有傳感器中k個最大 壓強檢測值的均值變化量；
[0027] 2)將內(nèi)圈和外圈壓力傳感器采集的數(shù)據(jù)作為采集樣本，代入到所建立的糧倉儲糧 狀態(tài)檢測模型中，根據(jù)所述的分類特征向量X的特點和所建立的檢測模型的輸出值即可判 斷糧倉儲糧狀態(tài)。
[0028] 進一步的，所述的外圈壓力傳感器靠近側(cè)面墻間隔布置，所述的內(nèi)圈壓力傳感器 均距離側(cè)面墻設(shè)定距離且間隔布置；內(nèi)圈壓力傳感器與側(cè)面墻距離為D，外圈壓力傳感器與 側(cè)面墻距離為d。
[0029] 進一步的，所述構(gòu)建的檢測模型分為進糧分類檢測模型和或出糧分類檢測模型， 如下：
[0030] 1)進糧分類檢測模型，即StEnt = {進糧，其它}，
[0031]
[0032] 其中，&nt(j)、bEnjPγEnt為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，&nt(j)判；尤釔 為相應(yīng)的支持向量點，j=l, . . .，lEnt，lEnt為支持向量的個數(shù)；
[0033] 2)出糧分類檢測模型，S卩StQut ={出糧，其它}
[0034]
[0035] 其中，0QUt(j)、bciut和γout為通過支持向量機訓(xùn)練所獲得的參數(shù)，0QUt(j)矣0; 為相應(yīng)的支持向量點，j=l, . . .，lciut，lciut為支持向量的個數(shù)。
[0036] 進一步的，其特征在于，所述的分類特征向量X的特點為:若糧倉儲糧狀態(tài)為進糧， 分類特征向量X中的Δ'〇?Μ6#) _、和足(功值均大于0;若糧倉儲糧狀態(tài) 為出糧，分類特征向量X中的和A&(maX尤⑷)值均小于0;若糧倉 儲糧狀態(tài)為儲糧，分類特征向量X中的么這^胃）、和么這扣墟尤祕)值在0值上 下波動;則判斷糧倉儲糧狀態(tài)Statatus(X)的依據(jù)為：
[0037]
[0038] 本發(fā)明和現(xiàn)有技術(shù)相比的有益效果是：
[0039] 現(xiàn)有技術(shù)中對糧倉儲糧狀態(tài)的檢測過程中很難同時兼顧檢測既精確又簡單易行， 本發(fā)明提出了一種糧倉儲糧狀態(tài)檢測方法，還針對該方法建立了糧倉儲糧檢測裝置。本發(fā) 明分別將糧倉儲糧狀態(tài)作為特征向量，根據(jù)支持向量機構(gòu)造的儲糧狀態(tài)檢測模型求得糧倉 的具體儲糧狀態(tài)。該方法可以實現(xiàn)在線遠(yuǎn)程同時檢測多個糧倉的儲糧情況，檢測精確度高， 操作簡單，對傳感器性能要求低，可以降低檢測成本。
[0040] 而且，本發(fā)明具有較強的魯棒性和適應(yīng)性，適合多種糧倉儲糧結(jié)構(gòu)類型的儲糧狀 態(tài)檢測。
【附圖說明】
[0041] 圖1本發(fā)明平房倉底面壓力傳感器布置模型；
[0042] 圖2本發(fā)明筒倉底面壓力傳感器布置模型；
[0043] 圖3本發(fā)明糧倉儲糧狀態(tài)的分類器的結(jié)構(gòu)框圖；
[0044] 圖4本發(fā)明樣本中各種糧倉儲糧狀態(tài)的分布情況；
[0045]圖5本發(fā)明樣本中進糧狀態(tài)的支持向量分類器的計算值分布；
[0046] 圖6本發(fā)明樣本中出糧狀態(tài)的支持向量分類器的計算值分布；
[0047]圖7本發(fā)明的實施過程流程圖。
【具體實施方式】
[0048]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步詳細(xì)的說明。
[0049](一）、一種糧倉儲糧狀態(tài)的檢測方法
[0050]本發(fā)明是基于支持向量機的糧倉儲糧狀態(tài)檢測方法，下面分別就糧倉傳感器布 置、糧倉儲糧狀態(tài)的檢測模型和糧倉儲糧狀態(tài)的判斷依據(jù)進行依次說明。
[0051 ] (1)糧倉傳感器布置
[0052]如圖1和圖2所示，通常使用的糧倉為平房倉和筒倉，糧食放入糧倉后，糧堆頂部被 攤平，平房倉的糧堆形狀大致為不同尺寸的立方體，筒倉糧堆的形狀大致為不同尺寸的圓 柱體。選擇配有數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸功能的壓力傳感器，在糧倉底面上分別布置一組內(nèi)圈 壓力傳感器和一組外圈壓力傳感器;外圈壓力傳感器靠近側(cè)面墻間隔布置，內(nèi)圈壓力傳感 器均距離側(cè)面墻設(shè)定距離且間隔布置；內(nèi)圈壓力傳感器與側(cè)面墻距離為D>2米，外圈壓力傳 感器與側(cè)面墻距離為〇〈d〈l米，內(nèi)圈和外圈傳感器的個數(shù)均為6-10個，各個傳感器之間的距 離不小于1米。
[0053] (2)糧倉儲糧狀態(tài)的檢測模型：
[0054]將糧倉儲糧狀態(tài)分為三類:進糧、儲糧、出糧，S卩Status={進糧，儲糧，出糧}。分別 用0、1和2分別表示進糧、儲糧和出糧狀態(tài)，則糧倉儲糧狀態(tài)Status= { 0，1，2}。
[0055]根據(jù)糧倉中傳感器的分布情況，糧倉內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值的均值較大，且在 一定時間間隔的均值變化量也較小;進糧狀態(tài)下糧倉內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值均值在一定 時間間隔的變化量為正且變化量大；出糧狀態(tài)下糧倉內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值均值在一定 時間間隔的變化量為負(fù)且變化量大。因此，建立分類特征向量X為：
[0056]
[0057]其中，和仏(·％_.)分別為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值的均值；八05(.心__)和 八包0〇,咖)分別為內(nèi)外圈傳感器壓強檢測值均值在一定時間間隔的變化量;八氐_尤〇)) 為在一定時間間隔所有傳感器中k個最大壓強檢測值的均值變化量。
[0058]本發(fā)明將糧倉狀態(tài)檢測的3類別分類問題轉(zhuǎn)換成2類別分類問題，即進糧分類問題StEnt= {進糧，其它}和出糧分類問題StQut= {出糧，其它}，對于進糧分類問題StEnt= {進糧， 其它}，令進糧狀態(tài)的Statusk=l，令其他狀態(tài)的Statusk=_l;對于出糧分類問題Stciut= {出 糧，其它}，令出糧狀態(tài)的Statusk = -1，其他狀態(tài)的Statusk = 1。利用支持向量機針對進糧分 類問題和出糧分類問題，分別構(gòu)建糧倉儲糧狀態(tài)檢測模型為：
[0059] 1)進糧分類檢測模型，即StEnt = {進糧，其它}，
[0060]
[0061 ]其中，ftint(j)、bEnt和γEnt為通過支持向量機訓(xùn)練