Asosiy kontentga oʻtish
AkademIndex

Mahsulotlar

Ishlab chiquvchilar uchun

AkademBasetez oradaEkotizim uchun ochiq API
Maqola

Improving the accuracy, stability, and reliability of moisture measurement results for bulk materials: a modern approach based on regression models

Palvan KalandarovNational Research University “Tashkent Institute of Irrigation and Agricultural Mechanization Engineers”B. P. IskandarovNational Research University “Tashkent Institute of Irrigation and Agricultural Mechanization Engineers”
ABI

Annotatsiya

Рассмотрено повышение точности измерения влажности сыпучих материалов, имеющей критическое значение для обеспечения качества, сохранности продукции и эффективности технологических процессов в сельском хозяйстве, пищевой промышленности и строительстве. Дан краткий обзор методов измерения влажности и показано, что традиционные методы, включая гравиметрический анализ, хотя и отличаются высокой точностью, не обеспечивают оперативный и непрерывный контроль. Разработанметод измерения влажности с использованиемизмерительной системы, состоящей из сенсорной и интеллектуальной частей. Сенсорная часть – влагомер, содержащий ёмкостные датчики, регистрирует диэлектрическую проницаемость материала, сигналы датчиков поступают в блок сбора и предварительной обработки, где выполняется фильтрация и нормализация данных. Сенсорная часть обеспечивает стабильные измерения влажности пшеницы, кукурузы и песка в диапазоне 6–25 %. Интеллектуальная часть системы включает регрессионную модель, которая учитывает влияние диэлектрической проницаемости, объёмной плотности материала и температуры окружающей среды на точность измерений влажности и представляет собой многопараметрическую линейную модель, реализованную с помощью библиотеки scikit-learn (Python). Для оценки устойчивости модели применена десятикратная перекрёстная проверка. При экспериментальных исследованиях получены средняя абсолютная погрешность измерения влажности менее 1,8 % и коэффициент детерминации более 0,89, что подтверждает стабильность и воспроизводимость системы. Представленный подход демонстрирует, что интеграция ёмкостных сенсорных систем с интеллектуальными системами на основе регрессионных моделей позволяет повысить надёжность контроля и автоматизировать мониторинг влажности в производственных условиях. Разработанный метод измерения влажности и реализующую его систему можно адаптировать для различных сыпучих материалов и технологических сред.

Hali tarjima qilinmagan

Mavzular

Identifikatorlar

Iqtiboslar va manbalar

Koʻrsatkichlar — AkademScholar · Tez orada