粮库粮情智能监测系统的设计与实现

摘要：

设计了一种基于嵌入式ARM9的低成本传感平台的粮库粮情智能监测系统,实现储粮温度、湿度和CO2等参数实时采集.采用格拉布斯算法处理剔除区域采样中的粗大误差,然后通过加权融合获得储粮安全数据信息,运用BP神经网络算法对数据进行训练和预测,建立了储粮安全级别霉变模型.研究结果表明,粮库内外气体环境差值作为粮情判定因子,系统预测的最大绝对误差为0.02,最大相对误差为5.56％,有效地降低了外界环境对粮情判定带来的影响.

关键词：粮情安全、模块化监测、嵌入式ARM9、BP神经网络

所属期刊栏目：54

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFD0801204

在线出版日期：2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：237-242