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题名蒙古栎抗弯弹性模量多模型共识的近红外检测方法
被引量:5
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作者
张怡卓
苏耀文
李超
门洪生
何睿
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《林业工程学报》
北大核心
2016年第6期17-22,共6页
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基金
国家林业局"948"项目(2015-4-52)
黑龙江省省院合作项目(YS15A03)
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文摘
利用近红外光谱技术预测蒙古栎(Quercus mongolica)抗弯弹性模量(MOE),提出GN(global and neigh-borhood)样本优选与CPLS多模型共识的建模方法。选取近红外光谱谱段为900-1 700 nm,径切面和弦切面采集。首先,采用一阶导数与S-G卷积平滑相结合的方法进行数据预处理;然后,利用GN算法计算光谱样本间的全局和邻域马氏距离,实现蒙古栎MOE异常样本的剔除与校正集、预测集的自动划分;最后,融合具有多个成员样本子集的PLS模型,构建CPLS共识模型,取平均值作为最终预测结果。实验采用135个300 mm×20 mm×20mm的无疵小试样为样本,剔除异常样本12个,并选取其中78个为校正集样本,45个为预测集样本。结果表明,一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰,S-G能消除小峰值无关吸收峰的影响;GN样本优选与CPLS结合的建模方法,预测相关系数为085,相对分析误差(RPD)为193,预测效果比传统PLS建模更好,且稳定性有所提高,但该改进模型方法的RPD依然小于25,因此,可做初步分析,准确地进行定量预测依然存在局限性。
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关键词
蒙古栎
近红外
抗弯弹性模量
GN样本优选
CPLS多模型共识
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Keywords
Quercus mongolica
near-infrared spectroscopy
modulus of elasticity
GN samples selection
CPLS consensus model
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分类号
S781
[农业科学—木材科学与技术]
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题名蒙古栎木材MOR与MOE的近红外光谱预测模型分析
被引量:7
- 2
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作者
张怡卓
苏耀文
李超
门洪生
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期99-105,共7页
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基金
"948"国家林业局引进项目(2015-4-52)
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文摘
蒙古栎是重要的结构用材,对其抗弯强度(MOR)与抗弯弹性模量(MOE)进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材MOR与MOE的快速无损检测,以900~1 700 nm的便携式近红外光谱仪为检测手段,提出一阶导数与S-G卷积平滑处理相结合的数据预处理方法,采用木材径切面与弦切面2个切面近红外光谱的平均值作为建模数据,利用Isomap-PLS算法建立预测模型估计木材的MOR、MOE。试验采用135个300 mm×20 mm×20 mm的无疵小试样为样本,其中90个组成校正集,45个组成预测集。结果表明:一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰,S-G卷积处理能滤除高频噪声;采用径切面与弦切面光谱的平均值,比采用单一切面建模效果好,校正相关系数大,校正标准误差小;Isomap-PLS模型优于PLS、i PLS、MWPLS、CSMWPLS、Bi PLS、LLE-PLS模型,MOR预测相关系数为0.89,预测标准误差(SEP)为11.43,相对分析误差(RPD)为2.55〉2.5;MOE预测相关系数为0.88,SEP为2.73,RPD为2.58〉2.5。可见,所建近红外模型可以完成蒙古栎无疵木材快速有效的无损检测。
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关键词
蒙古栎
抗弯强度
抗弯弹性模量
近红外光谱
Isomap-PLS
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Keywords
Quercus mongolica
modulus of rupture
modulus of elasticity
near infrared spectroscopy
Isomap-PLS
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分类号
S781.3
[农业科学—木材科学与技术]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名机械臂位置控制的研究
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作者
梁娇娇
薛树成
段杰
邱海洋
门洪生
谢永华
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《安徽农业科学》
CAS
2014年第22期7672-7674,共3页
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文摘
该文设计组建了以直流力矩电机为执行元件,LMD18200为电机驱动器件,增量式光电旋转编码盘作为位置检测元件,TMS320F2812为控制器的位置控制系统,实现对机械臂运行模式的简单仿制和模拟。同时根据机械臂位置控制的原理和系统组成,编写了系统的软件测试程序,并从动力学的角度在MATLAB环境下,进行了性能分析仿真,得出了仿真结果。
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关键词
一阶机械臂
位置控制
TMS320F2812
MATLAB
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Keywords
First-order mechanical arm
Position control
TMS320F2812
MATLAB
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分类号
S24
[农业科学—农业电气化与自动化]
TP241
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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