為了提高飛行提升機中顆粒流動的光學測量精度，分析顆粒堆積形狀對質量的影響具有重要意義。提出了一種利用近紅外光電傳感器測量晶粒堆積厚度的方法。

根據光強在不連續介質中的衰減特性，建立了輸出電壓與晶粒積累厚度的高斯回歸模型。

標定結果表明，當紅外波長為940 nm時，測量誤差小于0.5 mm。

然后，將3個傳感器并聯排列，測量吊運過程中飛行過程中谷粒積累厚度的變化過程;提出了一種以輸出電壓時間序列為輸入的BP神經網絡預測顆粒質量的方法。

在單次飛行升降機試驗臺上進行了測量實驗。利用實驗數據進行訓練后，當顆粒質量為0 ~ 600 g時，BP神經網絡的測量誤差小于±18.2 g，平均誤差小于7.6 g。

最后，在糧流試驗臺上進行了糧流測量試驗，結果表明:當糧流從0.5 kg/s增加到2.8 kg/s時，相對誤差從5.6減小到1.4%。與傳統方法相比，該方法的精度有了明顯提高。

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