物联网-智慧交通-冲量式谷物测产传感器及试验台研制.pdf

《物联网-智慧交通-冲量式谷物测产传感器及试验台研制》是关于智能农业与交通领域中物联网技术应用的深入研究。该研究聚焦于冲量式谷物测产传感器的设计、标定以及试验台的开发，旨在提高农业产量测量的精度和效率。 在物联网与智慧交通的交叉领域，这种传感器的应用能够实现粮食生产过程的自动化和智能化，为农业生产提供精准的数据支持。3.3.1章节介绍了称重传感器的标定过程，这是确保传感器测量精度的关键步骤。标定过程中，研究人员可能采用了标准重量和精确的测量设备，通过多次实验校准传感器的响应曲线，确保其在不同重量下的输出信号与实际重量一致。 3.3.2章节则涉及粮箱出粮口流量的标定，这涉及到传感器对于流体流量的敏感性和动态响应能力。标定流量通常需要控制一定的流速，并通过比较实际流量与传感器读数来调整和优化传感器的性能。 3.4章节中，双平行梁流量传感器的性能试验和结果分析揭示了传感器在实际工作条件下的表现。数据采集和处理流程包括数据记录、数据清洗和数据分析，以评估传感器的稳定性和准确性。标定试验结果和验证试验结果分别展示了传感器在理想状态和真实环境下的性能，而误差分析（3.5章节）则对测量结果的偏差进行了深入探讨，有助于进一步改进传感器设计。 4.1章节介绍了单平行梁流量传感器的测量原理，这是一种基于力学平衡原理的测量方法，利用梁的微小变形来感知流量变化。4.2章节探讨了BP神经网络在消除振动干扰中的应用，通过神经网络的学习能力，可以建立输入信号与输出信号之间的非线性关系模型，以减少外界振动对测量结果的影响。在4.3章节，神经网络的参数选择，如训练样本获取、输入层和隐藏层神经元的数量，都是决定模型准确性和泛化能力的重要因素。 5.1和5.2章节针对安装角度对流量传感器的影响进行了实验研究，发现安装角度会改变传感器的响应特性，从而影响测量结果。5.1.2和5.2.2的试验结果分析表明，无论是双平行梁还是单平行梁结构，安装角度都会对测量精度产生显著影响，需要进行适当的调整和校正。 总结来说，这项研究详细阐述了物联网技术在智慧交通中的具体应用，特别是在谷物测产中的创新，通过冲量式传感器和神经网络技术解决了测量精度和抗干扰的问题，为农业生产和交通管理提供了重要的技术支持。同时，对安装角度的敏感性研究也强调了实际应用中的注意事项，进一步完善了物联网解决方案。