28、花生脱壳与钻杆检测设备的参数研究与设计

花生脱壳与钻杆检测设备的参数研究与设计

在农业和工业领域,花生脱壳和钻杆检测是两个重要的环节。花生脱壳的效率和质量影响着农产品的加工和销售,而钻杆的检测则关系到石油钻探等行业的安全和稳定。下面将详细介绍花生脱壳单元的工作参数研究以及钻杆检测设备的机械设计。

花生脱壳单元工作参数研究
拔出块茎所需力的测量结果

通过实验测量了从植株上拔出花生块茎不同位置所需的力,具体数据如下表所示:
| 编号 | 力的位置 | 符号 | 值(N) |
| — | — | — | — |
| 1 | 块茎与根柄之间的位置 | Fdc | 16.76 |
| 2 | 根柄处 | Fdr | 32.45 |
| 3 | 根柄与主根之间的位置 | Fdg | 18.85 |
| 4 | 块茎的断裂力 | Fdv | 35.20 |

实验表明,在从植株上移除块茎的三个可能接触点中,块茎与根柄之间的分离力最小。因此,在使用脱粒方法拔出花生时,击打块茎与根的正确接触位置所需的力最低,仅为 16.76 N。这个力能在根和块茎的位置将块茎与根和植株分离,确保拔出后产品的清洁度,且分离后产品不会粘在根上。但该力与根柄和主根之间的力(18.85 N)非常接近,所以需要在块茎与根茎的接触位置(块茎的肩部)施加冲击力,将花生从根上拔出,而不是将其折断。

工作参数

为了研究花生脱壳单元的工作参数和模式的影响,设计并制造了实验脱壳单元。其主要规格是基于分析、以往研究结果以及花生物理和机械参数的测定结果确定的。具体参数如下表所示:
| 编号 | 参数 | 单位 | 值 |
| — |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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