基于BP神经网络的畜禽粒状饲料水分测定系统设计

摘要：

为了解决传统畜禽粒状饲料水分含量测定过程中存在的成本耗费大、测定效率低、无法实现快速在线检测等问题,设计了间接式新型水分含量测定系统,用于畜禽粒状饲料在线快速测量.根据GB/T 6435—2014要求及测定系统总体结构,以嵌入式芯片STM32F103C8T6为主控核心,选取差频式圆柱形电容传感器检测粒状饲料样品电容,使用温度传感器DS18B20测定样品测试环境温度,基于BP神经网络融合算法实现多传感器数据融合以补偿温度、紧实度等因素所造成的测定误差,根据多元回归分析方法建立粒状饲料样品水分测定模型,并利用MATLAB曲线拟合.结果表明,设计的测定系统能够在5～8 s内测定粒状饲料水分含量,测定绝对误差低于1.2％,测量重复性误差小于0.2.可见,设计的粒状饲料水分含量测定系统符合养殖业饲料生产精准管理且有效降低饲养成本的要求.

关键词：畜禽粒状饲料;水分含量;测定系统;无损在线检测;水分模型;BP网络融合算法;MATLAB曲线拟合

所属期刊栏目：50

分类号：S126;TP393(农业物理学)

资助基金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目2021KY0857

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：163-171