温度与压力补偿的采棉机籽棉回潮率实时传感技术研究

本文创新性地开发了一种基于电阻测量技术、集成温度与压力补偿的籽棉回潮率（MR）传感器，解决了采棉机作业中因环境温度与棉模密度变化导致的测量误差问题。通过定制化平面探头设计、自适应卡尔曼滤波算法和反向传播神经网络（BPNN）建模，实验室测试显示测定系数（R2）达0.986，均方根误差（RMSE）仅0.297%。田间实验验证其绝对误差<0.46%，为棉花采收质量调控提供了高精度实时监测方案。

　　

Highlight

回潮率传感器的测量原理

籽棉回潮率（MR）指特定条件下棉花所含水分占其质量的百分比（公式1）。电阻测量技术利用MR与籽棉电阻的强相关性实现检测——即使微小水分变化也会显著改变纤维电阻率。

回潮率传感器的穿透深度分析

静电有限元分析（FEA）结果如图8(a)所示，揭示了传感器探头工作时籽棉内部的电流密度空间分布。红色箭头指示的电流矢量场显示：高电流密度（红色区域）集中于探头附近，而低密度区（深蓝）随穿透深度增加快速衰减，证明该设计能有效捕获表层籽棉的电阻特征。

电阻测量的硬件电路

本研究开发了可在3.3V低压下测量1GΩ绝缘电阻的电路。传统方案需高压（如Murphy采用100V）克服棉纤维高阻特性，而本系统通过优化信号调理电路，在低功耗条件下实现高灵敏度检测，更适合车载环境应用。

结论

1. 1.

   首次量化揭示了籽棉MR、环境温度与接触压力对电阻测量的联合影响规律，其中接触压力与电阻值呈显著负相关；

2. 2.

   基于BPNN构建的多参数补偿模型，将田间实测绝对误差控制在0.46%以内，突破现有技术受限于温度漂移和密度波动的瓶颈；

3. 3.

   传感器5.92%-14.06%的宽量程设计，覆盖了夜间高湿采收到日间干燥作业的全场景需求。