基于智能分类和微波谐振腔的物料水分测量技术

本项目针对微波开口谐振腔进行物料水分测量时所涉及的理论、方法和关键技术进行研究。首先，针对微波开口谐振腔测量易受物料水分分布不均匀的影响，通过微扰原理和时域有限差分法（FDTD）精确研究开口场强分布及能量与物料的相互耦合特性，获得单孔和阵列微波开口谐振腔优化设计参数。其次，针对检测量（谐振频率和品质因数）和水分的多元非线性关系，采用人工智能算法对麦类植物的普适及子类进行测量曲线的拟合，获得智能算法应用过程的参数设置。最后，针对混合物的介电常数模型比较复杂这一问题，建立与密度无关的固-液-气三相混合物介电常数模型，实现与密度无关的水分测量。

本项目完成了计划书中所有预定的工作。通过对项目所涉及的理论、方法和关键技术进行研究，主要完成以下主要工作。首先，针对微波开口谐振腔测量易受物料水分分布不均匀的影响，通过微扰原理和时域有限差分法（FDTD）精确研究开口场强分布及能量与物料的相互耦合特性，获得单孔和阵列微波开口谐振腔优化设计参数，并设计一种具有低损耗以及测量精确度更高的新型微波水分测量传感器，即基于缝隙阵的分裂圆柱体谐振腔。其次，谐振频率和品质因数与水分的多元非线性关系，采用人工智能算法对被测物料的测量曲线进行拟合，获得智能算法应用过程的参数设置。最后，针对混合物的介电常数模型比较复杂这一问题，建立与密度无关的固-液-气三相混合物介电常数模型，实现与密度无关的水分测量。