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公开(公告)号：CN112021001A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010912473.4
申请日：2020-09-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于QL-SI算法的松果采摘装置振动抑制方法，属于采摘机械控制技术领域，为了解决采用击打式松果采摘等装置在采摘结实位置高的松果时因产生振动导致设备定位不准确和运行不稳定，致使无法对松果枝干进行的精准击打。技术要点：以机械臂击打处坐标为Q表横坐标，运动时间即为QL-SI算法的时间间隔，步进电机速度离散值为Q表纵坐标建立表格，选取动作并将计算的Q值存入表格；通过机械臂上姿态传感器测量的振动设计奖励函数和其运动过程中的幅值变化设计奖励函数权重表；多次训练得到QL-SI算法参数并通过时间最小化和合成奖励最优原则得到最优Q表并通过计算得到QL-SI算法的最优参数表。该方法能够在参数不定环境下有效抑制采摘机械臂的振动且鲁棒性较好，用于松果采摘装置的振动抑制。
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公开(公告)号：CN112002377A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010854838.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于集成学习校准模型的松子蛋白质含量预测方法，它属于食品成分检测技术领域。本发明解决了利用现有近红外校准模型对松子中蛋白质含量预测的准确率低的问题。本发明对松子的近红外光谱数据进行预处理，并在预处理结束后选用局部切线空间对齐、等距特征映射、局部线性嵌入与主成分分析对预处理后光谱数据进行特征提取；然后使用提取的特征数据集建立松子蛋白质含量与光谱数据的偏最小二乘模型；最后依据stacking法作为集成策略，以BP神经网络为次级学习器，输出最终松子蛋白质含量结果。本发明方法对光谱数据利用程度更高，充分利用了近红外光谱中复杂的空间特征，提高了校准模型预测的准确率。本发明可以应用于松子中蛋白质含量预测。
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公开(公告)号：CN112002377B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010854838.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于集成学习校准模型的松子蛋白质含量预测方法，它属于食品成分检测技术领域。本发明解决了利用现有近红外校准模型对松子中蛋白质含量预测的准确率低的问题。本发明对松子的近红外光谱数据进行预处理，并在预处理结束后选用局部切线空间对齐、等距特征映射、局部线性嵌入与主成分分析对预处理后光谱数据进行特征提取；然后使用提取的特征数据集建立松子蛋白质含量与光谱数据的偏最小二乘模型；最后依据stacking法作为集成策略，以BP神经网络为次级学习器，输出最终松子蛋白质含量结果。本发明方法对光谱数据利用程度更高，充分利用了近红外光谱中复杂的空间特征，提高了校准模型预测的准确率。本发明可以应用于松子中蛋白质含量预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112021001B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010912473.4
申请日：2020-09-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于QL‑SI算法的松果采摘装置振动抑制方法，属于采摘机械控制技术领域，为了解决采用击打式松果采摘等装置在采摘结实位置高的松果时因产生振动导致设备定位不准确和运行不稳定，致使无法对松果枝干进行的精准击打。技术要点：以机械臂击打处坐标为Q表横坐标，运动时间即为QL‑SI算法的时间间隔，步进电机速度离散值为Q表纵坐标建立表格，选取动作并将计算的Q值存入表格；通过机械臂上姿态传感器测量的振动设计奖励函数和其运动过程中的幅值变化设计奖励函数权重表；多次训练得到QL‑SI算法参数并通过时间最小化和合成奖励最优原则得到最优Q表并通过计算得到QL‑SI算法的最优参数表。该方法能够在参数不定环境下有效抑制采摘机械臂的振动且鲁棒性较好，用于松果采摘装置的振动抑制。
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公开(公告)号：CN111578690B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010340275.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: F26B25/22
Abstract: 基于隐马尔科夫模型与粒子群优化的木材含水率控制方法，它属于木材干燥过程控制技术领域。本发明解决了采用现有方法在减速干燥阶段对木材含水率的控制精度低的问题。本发明首先测量出当前时刻木材的含水率、温度和湿度数据，再将测量的当前时刻数据输入隐马尔科夫模型，获得模型输出的下一时刻木材的含水率、温度和湿度数据。将当前时刻的木材温度、湿度数据、模型输出的下一时刻木材含水率、温度和湿度数据以及含水率基准数据代入适应度函数，对适应度函数进行优化得到当前时刻干燥系统需要设定的最佳温度和湿度，实现对干燥过程中木材含水率的控制，且通过本发明方法可以显著提高减速干燥阶段中对木材含水率的控制精度。本发明可以应用于木材干燥过程含水率控制。
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公开(公告)号：CN111578690A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010340275.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: F26B25/22
Abstract: 基于隐马尔科夫模型与粒子群优化的木材含水率控制方法，它属于木材干燥过程控制技术领域。本发明解决了采用现有方法在减速干燥阶段对木材含水率的控制精度低的问题。本发明首先测量出当前时刻木材的含水率、温度和湿度数据，再将测量的当前时刻数据输入隐马尔科夫模型，获得模型输出的下一时刻木材的含水率、温度和湿度数据。将当前时刻的木材温度、湿度数据、模型输出的下一时刻木材含水率、温度和湿度数据以及含水率基准数据代入适应度函数，对适应度函数进行优化得到当前时刻干燥系统需要设定的最佳温度和湿度，实现对干燥过程中木材含水率的控制，且通过本发明方法可以显著提高减速干燥阶段中对木材含水率的控制精度。本发明可以应用于木材干燥过程含水率控制。
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公开(公告)号：CN208194868U
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201820443086.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种松籽质量检测装置，涉及松籽质量检测领域。本实用新型是为了适应对松籽质量检测的需求，本实用新型提供了一种松籽质量检测装置，它包括检测箱、一号筛网、二号筛网和不锈钢斜板；于检测箱的右侧底角处开有松籽出口；不锈钢斜板倾斜设置，且所述不锈钢斜板的底端朝向该松籽出口；两层筛网水平设置在检测箱的内壁上；且二号筛网位于不锈钢斜板上方；一号筛网位于二号筛网上方。能够将失去水分的干瘪松籽筛出，还能够将外壳表面已经渗油或霉变导致不光滑的松籽筛出，从而实现松籽质量检测，本实用新型充分适应了对松籽质量检测的需求。本实用新型充分适应了对松籽质量检测的需求。
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公开(公告)号：CN210487597U
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201921098119.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/01
Abstract: 一种采用近红外光谱仪检测榛子品质的辅助测量专用工具，它涉及红外光谱检测技术领域。本实用新型解决了现有的近红外光谱仪的探头依靠人工对准检测，存在难以实现对探头与榛子样本之间的距离调整，不便于固定，且遮光效果不好，容易影响检测精度的问题。本实用新型包括探头行走装置、样品容纳架和检测箱，探头行走装置包括内套筒、外套筒、压缩弹簧和定位导向套筒，探头插装在内套筒的第一通孔内，探头通过探头锁紧螺栓与内套筒固接，内套筒插装在外套筒的第二通孔内，压缩弹簧设置在内套筒与外套筒之间，外套筒插装在定位导向套筒的第四通孔内，定位导向套筒通过套筒锁紧螺栓与外套筒固接。本实用新型用于实现对榛子品质的光谱检测。
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