碎米检测装置及碾米机控制方法与流程

本发明涉及大米加工，尤其涉及一种碎米检测装置及碾米机控制方法。

背景技术：

1、在大米加工过程中，碎米率是衡量加工质量的重要指标。过高的碎米率不仅降低成品米的商品价值，也反映出碾米工艺参数设置不合理，可能导致能源浪费和设备过度磨损。因此，实时、准确地检测碎米并据此优化碾米工艺，对于提高大米加工质量和经济效益具有重要意义。

2、目前，碎米检测方法主要包括以下几类：

3、（1）称重法：通过筛分后分别称重来计算碎米率。该方法准确性较高，但操作繁琐、耗时较长，无法满足在线实时检测的需求。

4、（2）光电视觉法：利用光学成像和图像处理技术识别碎米。该方法能够获得米粒的外观信息，但在高粉尘、高湿度的碾米加工环境中，光学镜头易受到污染，影响检测稳定性，且对米粒表面光泽度变化较为敏感。

5、（3）振动检测法：利用米粒撞击检测薄板产生的振动信号来区分不同粒径的米粒。该方法具有响应速度快、不受粉尘和光照影响等优点，适用于在线检测场景。

6、然而，现有的技术方案存在以下技术问题：

7、第一，现有检测薄板通常采用均匀刚度设计，不同粒径的米粒撞击后产生的振动信号在频域上重叠严重，难以有效区分碎米等级，导致分类精度受限。

8、第二，现有系统多采用单点传感器或少量传感器，无法获取振动信号在检测薄板上的时空传播信息，丢失了碎米产生位置等关键空间特征，难以实现碎米源的精确定位。

9、第三，现有系统多采用预训练模型进行米粒等级识别，但碾米加工过程中工况变化频繁（如进料量波动、米质变化等），预训练模型难以适应这些变化，导致检测精度随时间推移而下降。

10、第四，现有系统多采用被动反馈控制策略，即检测到碎米率异常后再进行工艺参数调整，这种控制方式存在固有的滞后性，无法及时抑制碎米率的上升。

11、第五，压电传感器的灵敏度受温度影响显著，碾米加工过程中温度变化较大，温度漂移会导致振动信号幅值变化，进而影响检测精度，而现有系统未充分考虑温度补偿。

12、综上所述，现有碎米检测技术在检测精度、环境适应性、实时性和控制品质等方面仍存在不足，亟需一种能够克服上述缺陷的新型碎米检测装置及碾米机控制方法。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：克服现有技术中检测薄板均匀刚度导致不同粒径米粒信号重叠难以区分、单点传感器无法获取时空传播信息、预训练模型无法适应工况变化、被动反馈控制存在滞后性、温度漂移影响检测精度以及多物理场信息未充分利用等不足，提供一种基于检测薄板、压电传感器线阵列、温度自适应补偿、时空特征提取、在线自适应学习以及模型预测控制的碎米检测装置及碾米机控制方法。

2、为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案包括以下两个方面。

3、一方面，本发明提供一种碎米检测装置，包括：

4、检测薄板，沿米粒滑落方向具有连续变化的刚度梯度；

5、压电传感器线阵列，设置于所述检测薄板下方，用于采集米粒撞击产生的振动信号，所述压电传感器线阵列包括至少三个压电传感器；

6、风速检测单元，设置于检测区域上方，用于采集风速信号；

7、温度传感器阵列，与所述压电传感器一一对应设置，用于采集温度信号；

8、主控制单元，与所述压电传感器线阵列、所述风速检测单元和所述温度传感器阵列信号连接，所述主控制单元包括温度自适应补偿模块、时空特征提取模块和在线自适应学习模型，其中所述温度自适应补偿模块用于对所述振动信号进行温度漂移补偿，所述时空特征提取模块用于从补偿后的振动信号中提取时域特征和空域特征，所述在线自适应学习模型用于根据所述时域特征和空域特征识别米粒等级；以及

9、固定基座，用于支撑所述检测薄板。

10、进一步地，所述检测薄板的刚度梯度通过厚度渐变实现，所述检测薄板沿米粒滑落方向的厚度逐渐减小。

11、进一步地，所述时空特征提取模块包括：短时能量计算单元，用于计算每个压电传感器通道的振动信号短时能量；通道间相关性分析单元，用于分析不同通道间的信号相关性；和特征融合单元，用于将所述短时能量和通道间相关性特征融合为时空特征向量。

12、进一步地，所述温度自适应补偿模块包括：温度-灵敏度标定单元，用于建立压电传感器灵敏度与温度的标定关系；和实时补偿单元，用于根据所述温度传感器采集的实时温度和所述标定关系，对所述振动信号进行灵敏度补偿。

13、进一步地，所述碎米检测装置还包括声学子系统，所述声学子系统包括声学传感器，用于采集米粒撞击的声学信号，所述主控制单元还与所述声学子系统信号连接，所述在线自适应学习模型还根据所述声学信号识别米粒等级。

14、另一方面，本发明提供一种基于上述碎米检测装置的碾米机控制方法，包括以下步骤：

15、s1，多模态信号采集：通过所述压电传感器线阵列采集米粒撞击检测薄板的振动信号，通过所述风速检测单元采集风速信号，通过所述温度传感器阵列采集温度信号；

16、s2，温度自适应补偿：根据所述温度信号，利用所述温度自适应补偿模块对所述振动信号进行温度漂移补偿，得到补偿后的振动信号；

17、s3，时空特征提取：从所述补偿后的振动信号中提取时域特征和空域特征，得到时空特征向量；

18、s4，在线自适应学习识别：利用所述在线自适应学习模型根据所述时空特征向量识别米粒等级，所述米粒等级包括完整米、较大碎米、中等碎米、较小碎米和小碎米；

19、s5，模型预测控制：基于所述米粒等级和预设的质量目标，采用模型预测控制方法生成未来控制时域内的最优控制序列；和

20、s6，生成控制指令：根据所述最优控制序列生成碾米机的运行参数控制指令。

21、进一步地，所述步骤s4还包括：概念漂移检测：当检测到新采集的振动信号分布与历史数据分布的差异超过预设阈值时，判定发生概念漂移；增量学习更新：当判定发生概念漂移时，利用新采集的样本数据对所述在线自适应学习模型进行增量更新。

22、进一步地，所述步骤s5包括：建立碾米过程的动态预测模型，根据当前米粒等级预测未来控制时域内的米粒等级变化；以碾米精度和碎米率为优化目标，采用多目标优化算法求解所述最优控制序列。

23、进一步地，所述碾米机控制方法还包括破筛时空定位诊断步骤：根据所述时空特征向量，确定碎米产生源在所述检测薄板上的空间位置分布；当特定空间位置的碎米产生速率超过预设阈值时，判定该区域对应的碾米单元发生破筛。

24、进一步地，所述步骤s6中，所述碾米机的运行参数包括压力门开度、进料门开度、风门开度和主轴转速，所述控制指令按照以下优先级顺序生成：优先调节压力门开度，其次调节进料门开度，再调节风门开度，最后调节主轴转速。

25、其中，所述米粒等级的粒径标准如下：完整米粒径≥3mm；较大碎米为2.5mm≤粒径<3mm；中等碎米为2mm≤粒径<2.5mm；较小碎米为1.5mm≤粒径<2mm；小碎米为粒径<1.5mm。

26、采用本发明的技术方案，可以达到的有益效果：

27、（1）通过采用梯度刚度检测薄板，使不同粒径的米粒在薄板不同刚度区域撞击时产生特征性的差异化响应。完整米由于质量较大、刚度较高，在薄板上游较厚区域撞击时产生低频、高幅的振动响应；较大碎米和中等碎米在中部区域撞击时产生中频响应；较小碎米和小碎米在薄板下游较薄区域撞击时产生高频、低幅的响应。这种刚度梯度设计显著增强了五个米粒等级之间的信号可区分性，从根本上解决了均匀薄板信号重叠的问题。

28、（2）通过采用压电传感器线阵列，获取了弹性波在薄板上的时空传播信息。同一撞击事件在不同传感器位置产生的响应在到达时间、振幅衰减和波形模式上存在差异，这些传播特征与激发源的粒径和位置密切相关，为粒径判别提供了额外的独立维度，显著提高了碎米识别的准确率。

29、（3）通过温度传感器阵列和温度自适应补偿模块，实时监测薄板和传感器的温度状态，并基于预先标定的温度-灵敏度曲线对原始信号进行幅值校正，有效消除了温度漂移对检测精度的影响。

30、（4）通过在线自适应学习模型，结合漂移检测和增量学习更新机制，模型能够自动检测工况变化并在少量新样本上进行快速自适应更新，无需人工干预和完整的重新训练，大幅提高了系统的环境适应性和维护便利性。

31、（6）通过多目标优化，为操作人员提供了在质量、产量和能耗之间进行权衡选择的灵活决策空间，有助于实现碾米加工的综合效益最大化。

32、（7）通过破筛时空定位方法，利用传感器阵列获取的时空分布信息，能够精确定位碾白室筛网的破损位置，及时发出维修告警，避免因破筛导致的加工品质持续恶化和原料浪费。