【摘要】 在测试开始之前，P9371A和Nano VNA分别使用官方Ecal校准套件和SOLT(短、开、载、通)校准套件进行校准。

水分含量是花生(arachhis hypogaea)豆荚生产中最重要的参数之一。水分含量直接关系到花生荚的贮藏时间和后续加工方法。目前，花生豆荚水分含量的检测方法多数为抽样检测等独立检测方法。为实现花生水分含量的准确、快速无损检测，在Fangyan Ma 等人的工作在设计了一种低成本的矢量网络分析仪(VNA)检测装置。

 

研究的目的是比较低成本VNA与商用VNA的性能，以确定其是否适合作为更经济的替代品。以不同含水率的花生荚样品为研究对象。采用微波自由空间法，采用低成本VNA测量了不同含水量花生荚的散射参数。利用XGBoost算法将测量到的散射参数与花生豆荚的实际含水率进行比较，得到基于散射参数的花生豆荚含水率测量模型。

 

为了减少冗余频率对模型的影响，采用步进、等分和竞争自适应重加权采样(CARS)方法对测量频率进行筛选。其测试装置如图1所示。

图1 测量装置的内部结构

 

为了评估Nano VNA的测量性能，使用了P9371A USB商用VNA (Keysight)进行比较。结果表明，纳米VNA适用于一定范围内的水分测量。为了验证Nano VNA的可靠性，将其测量结果与Keysight P9371A商用USB简化VNA测量同一物体的结果进行了比较。

 

在测试开始之前，P9371A和Nano VNA分别使用官方Ecal校准套件和SOLT(短、开、载、通)校准套件进行校准。校准完成后，使用两个vna测量空气和花生荚样品。对比发现，无论是测量空气还是样品盒，两种VNA的S21趋势相似(图2)，Nano VNA的动态范围满足测量要求。因此，纳米VNA是一个合适的替代商用VNA湿度测量。

 

图2 两种矢量网络分析仪(VNA)对同一物体测量结果的比较。a空气，b样品盒

 

结果表明，等分法和CARS法都能有效地筛选频率。等除法得到的最佳模型变异系数(R2)为0.9990，均方误差(MSE)为0.1064，均方根误差(RMSE)为0.3262，平均绝对误差(MAE)为0.1937。

 

此外，该装置显示了低的误差率，表明其适合于花生豆荚含水量的无损检测。当实际含水率为35.57%时，预测值的最大误差为1.52%，说明该装置满足花生豆荚含水率无损检测的要求。研究结果可为各种应用的改进VNA模型的开发和评价提供参考。

 

[1] Ma, F., Zhang, X., Wang, D. et al. Nano vector network analyzer effectively measures peanut moisture content. Food Measure 17, 6026–6038 (2023). https://doi.org/10.1007/s11694-023-02093-2.

 

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