烘干设备:基于超弱发光的干燥种子活力预测模型

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吉林省科技发展计划项目（项目编号：吉科合字第19980535号）吴文福吉林大学生物与农业工程学院副教授博士， 130025长春市夏艳辉吉林大学生物与农业工程学院硕士赵学笃吉林大学生物与农业工程学院教授博士生导师陈晓光吉林大学生物与农业工程学院教授博士生导师前言生物超弱发光是一种自发的、微弱的光辐射，强？ s） ，波长范围是200～[1 ].超弱发光是一切生物体普遍具有的特性，反映了生物体细胞内和细胞间的新陈代谢、功能调解和信息交换，是生物体生长代谢的动态指标，可以作为生物生理、生化的灵敏指标。干燥过程中，高温造成了种子内部活性物质的变性，湿热应力造成了种子组织结构的破坏，从而加速了种子的劣变和死亡。不同的工艺条件导致种子劣变的程度不同，为寻找*佳工艺参数，需要做大量的实验，既费时又费力[2 ].因此探索快速无损检测和预测种子活力的方法具有十分现实的意义。本文旨在探索种子在加工、储藏过程中，基于超弱发光的快速、无损、灵敏的种子活力预测方法和模型。

1薄层干燥后种子活力指标的预测模型对于干燥过程后种子活力的预测源于对种子储藏寿命的研究。实验表明在恒定的储藏条件（定温、定湿）下，种子的残存曲线为S形。Roberts（ 1972）的研究认为，种子在恒定环境条件下残存曲线为负累积正态分布，由此得出了种子发芽率预测方程Nakamura（ 1981）提出了分段指数模型要依据是种子在不同的储藏阶段活力损失速率差别较大，但用单一的模型不能充分表达这种变化。

朱文学等人通过实验建立和验证了基于一阶动力方程的种子发芽率的指数预测方程[2 ]，该方程的物理意义十分明晰。但根据本文的实验，该模型在固定时间条件下温度与发芽率之间趋势关系接近实际，而干燥时间和发芽率之间的关系与实际有一定的出入，不断改变模型的参数也不能取得理想效果。

根据人工神经网络传递函数提出一种新的模型。单极性的Sigmoid函数值域是[ 0， 1 ]，与一阶动力方程相同，曲线形态和一阶动力方程相似，一阶动力模型是单调递减函数， Sigmoid函数是单调递增函数。对Sigmoid函数做调整后得到预测模型为其中式中L??种子活力指标，可以是发芽率（ ） ，也可以是超弱发光强度T??干燥的温度，℃W??湿基水分含量，z??中间变量A、B、C、D、T、U、V??常数，通过实验结合参数估计法来确定实验结果的模拟表明，该模型与实验结果更接近，方程形式更简明。

2模型的参数估计算法首先给定待求参数的一组供给值，由前面的模型可得到与之相应的种子活力指标。将理论值与实验值相比较，如果二者不一致（在一定的评价标准下） ，则修正参数的数值，并求出与之相应的种子活力指标，再将模型计算值与实验测量值比较，直到模型计算值和实验测量值相一致为止。此时的参数值即为所求的参数值。

假定种子在干燥过程中，干燥工艺参数的取值情况为：温度T等间距取值，分别为T = iΔT.时间t等间距取值，分别为t = jΔt.初始水分含量W等间距取值，分别为W = kΔW.在上述取值点上相应的干燥后种子活力指标测量值为现在可以利用上述测量值确定式（ 1）中的参数等。为了讨论方便，用p…，N ）表示要确定的N个参数。

将种子干燥后的活力指标表示为待求参数的连续函数将式（ 3）做Taylor级数展开，并取其前N项，则有式中L）处取的近似值p??相应的敏感系数[4 ]，表征对参数p的变化率为了确定参数p n，引入下列目标函数式中k??加权系数由= 0可得令式中P、L、X、ω??待求的参数向量、种子活力指标、相应的敏感系数矩阵和权矩阵则有由式（ 9）得到式中P??一次估计后得到的新参数向量当式（ 10）所求出的参数满足式（ 11）时，则认为算出的参数就是待求参数的值，参数估计的任务完成。

式中X??某一给定的充分小的正数??相邻两次估计所得的参数值下面给出敏感系数的计算方法。敏感系数是相应点的种子活力参数对参数P的变化率。对于某一参数n，给它一个扰动使之变为（ 1 W） p为充分小的正数。由前面的讨论可知，由参数p可求出对应的种子活力指标L可求出相应的种子活力指标农业机械学报限差分的方法可得到敏感系数的计算式3实验研究和分析3. 1实验仪器和设备生物超弱发光的强度极弱，所以生物超弱发光一般在背景噪声的环境下利用灵敏度极高的光电探测仪进行探测。本研究使用日本HAM AM ATSU公司生产的光子计数摄像系统（ C2400 30 ICCD） ，系统包括图像增强器、图像处理器（ Argus 20）、微机数据采集系统（自配）等部件。

3. 2实验材料及方法实验玉米种子由吉林农业大学提供，品种为直丹。选择籽粒饱满、色泽光亮、大小均匀、无病斑、无裂纹的种子为实验样品。

实验过程为：①对种子进行预处理，如利用薄层干燥实验台进行不同温度和时间的干燥。②随机取80粒种子放入玻璃器皿，并在暗室保存2 h后探测超弱发光强度（ 5次，每次30 s，测量面积为510 mm×500 mm）。③在玻璃器皿中加入适量的蒸馏水，用湿布蒙盖，放入恒温恒湿光照箱（ 30℃） ， 7天后检查发芽率。

3. 3活力参数之间的关系从图1可知，玉米种子在薄层干燥后种子的超弱发光衰减（L /L）与发芽率衰减的趋势相同，在干燥时间为30 min和90 min时种子的劣变起始点也相同。

3. 4模型参数的确定根据实验数据，采用以上所述参数估计方法，得出玉米种子（直丹）薄层干燥超弱发光强度的预测模型的参数估计值为3. 5模型的建立和对比由上述参数估计值得模型1，即式中L??超弱发光强度??原始超弱发光强度由于超弱发光强度和发芽率具有相同的衰减趋势，采用Bruce、朱文学等人使用的发芽率预测模型与模型1对比，对其中参数作了调整，调整后为预测模型2式中E??成分活化度， k J /mol??常数干燥温度的对比关系曲线。图3是模型1、模型2和实测的种子发光强度与干燥时间的对比关系曲线。

4结论（ 1）超弱发光可以作为种子的活力指标应用于种子干燥的加工和储藏过程。

（ 2）玉米种子在薄层干燥后的超弱发光强度和发芽率具有相同的衰减趋势。本文提出了一种预测这种衰减过程的模型并用参数估计法测定和确定了吴文福等：基于超弱发光的干燥种子活力预测模型20. 8 g，应加在44. 3°处高速时上校正面的不平衡质量为21. 4 g，应加在18. 9°处，下校正面不平衡质过程低速高速幅值/μm原始振动试重后振动平衡后振动测试结果表明：①经一次初平衡后，低速时振动总量下降率已达93. 0 ，高速时达89. 1.若要求更高，还可用该影响系数，进一步作精确平衡。②由实验结果可知高速动平衡效果比低速时略差，这主要来源于传感器等系统误差。③虽然实验中的不平衡量是人为的，且为明确平衡效果，数值设置偏大，但并不影响对实际平衡过程和效果的理解。

4结论方法具有很好的针对性和精确性，可以有效地提高动平衡机的精度和效率。尤其是有效地解决了人机界面、测试数据库管理和高速实时处理等问题。

（ 2）采用本文设计的可拓化、智能化仪器系统，不仅具备动平衡机功能，而且借助于高速DSP芯片和数字信号处理算法模块，可以实现复杂故障诊断功能。

2胡正荣。平衡机的设计与应用。北京：国防工业出版社， 1988.

3应怀樵。虚拟仪器与PC卡泰技术的现状与发展。计算机自动测量与控制， 2000， 8（ 2）： 1～13 4张正松，傅尚新。旋转机械振动监测及故障诊断。北京：机械工业出版社， 1991.

5张雄伟，曹铁勇。 DSP芯片的原理与开发应用。北京：电子工业出版社， 2000.

模型的参数，该模型与实际测量曲线较一阶动力方程要吻合，为干燥过程中预测种子活力提供了新的预测模型。

1聂继云，彭运生。生物超弱发光及其应用研究概述。激光生物学报， 1998， 7（ 2）： 124～130 2朱文学，张玉先，曹崇文。干燥过程中种子发芽率预测模型的建立与验证。洛阳工学院学报， 1998， 19（ 4）： 50～53 5柳重堪。信号处理的数学方法。南京：东南大学出版社， 1992.

6韩吉田，施明恒，虞维平等。同时测定含湿多孔介质热湿迁移特性的参数估计法。计量学报， 1995， 16（ 2）： 153～160杨健等：基于VI技术的农用动平衡机测量系统