基于自回归模型和高阶矩分析的阔叶材原木质量分等开题报告

 2021-08-08 12:08

全文总字数:1346字

1. 研究目的与意义

我国在世界上是一个森林资源十分匮乏的国家。我国森林覆盖率为21.63%,远低于全球31%的平均水平。人均森林面积仅为世界人均水平的1/4,人均森林蓄积只有世界人均水平的1/7。森林资源仍存在着总量相对不足,质量不高和分布不均的问题。而且随着我国经济发展、城市化进程的加快以及人民生活水平的提高,木材的需求量逐年上升。据统计,我国的木材综合利用率仅为60%,而发达国家已达到80%以上,如能提高一个百分点,我国每年将节约木材75万立方米。

阔叶材原木的质量随树种、产地等变化较大。空洞、节子、外伤或其他生长缺陷降低了原木的强度并影响其外观,因此降低了其产品的价值。通常一块较好的单板原木,其价格是工厂普通一级锯木价格的1.5~6倍,如未能及时检测到木材内部隐藏的缺陷,往往会给木材制造商或企业造成重大的经济损失。阔叶材原木早期缺陷检测的另一重要目的是从待加工的原木流中去除无利润收益的原木。理想上,为实现利润的最大化,这些原木应出售给更低加工成本的企业,制作成如枕木、木托盘、纸浆和燃料等产品。

2. 国内外研究现状分析

目前应用于木材缺陷检测的方法主要有超声波法、微波检测法、X射线检测法、核磁共振法、脉冲电阻法和声学法(应力波法、声发射法)等。超声波虽然能简便快速地检测木材的缺陷,但是需要解决快速扫描以及被测木材与超声波探头之间的孔隙问题。微波检测法速度快、成本低且操作简单,但是在检测过程中容易受到木材含水率的影响。X射线法检测精度高,但速度慢,只适用于直径较小的原木且成本高,操作过程中需要采取保护措施。核磁共振法速度快、清晰、易于分析处理,但成本高且操作工程中需要采取保护措施。脉冲电阻法可以较准确地检测出木材中的腐朽,但不能确定其严重程度。声学法由于操作简单、实时性强等优点一直被广泛应用于木材的质量检测中。但由于阔叶材缺陷种类繁多,声学法对其内部缺陷进行探测研究的能力还非常有限。Wang等应用声共振法测试了几种阔叶材原木,并根据声速对原木质量进行了粗略的分等。研究指出声速与原木板材的弹性模量、等级和缺陷等之间存在相关性]。尽管声速简单分等已被证明是可行的方法,但声速与原木质量间的相关性并不显著,其决定系数一般位于0.38-0.54]之间,原木分等效果远低于期望的精度。

3. 研究的基本内容与计划

内容:本课题提出一种基于自回归模型和高阶矩分析的声信号特征参数提取方法。首先应用自回归(AR)模型预测声信号的周期平稳成分,接着将该周期平稳成分从声信号中移除,得到包含噪声和缺陷信号的残差信号,然后对残差信号中的缺陷信号用最小熵反褶积(MED)技术进行增强,即信号中的噪声被抑制,再计算该信号的峭度值并把它作为表征声信号的特征参数,最后由峭度值对样本原木进行质量分等。

计划:2019.3-2019.4 研究AR模型的最优阶数选择和最小熵反褶积技术

2019.4-2019.5 研究信号的峭度计算并实现基于峭度的原木分等

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4. 研究创新点

本研究将数字信号处理技术与传统的木材产业相结合,针对木材稀缺和运输成本高的特点,提出系统地理论和可行的方法,以提高木材利用率和经济效益。

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