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脆度和硬度是评价水果类多水分产品的重要指标,表征了产品的成熟度、新鲜度和口感等。但评估样品脆度和硬度的感官评价方法易受干扰,且无法定量分析,力学评价方法常使用的是质构仪试验,很精确但设备昂贵且需对样品进行受损检测。本文通过传感器测量富士苹果传递的振动信号,进行样品的振动特性分析,并通过质构仪试验筛选与样品脆度和硬度相关的质构参数,建立模态参数、时/频域振动特征值与质构特征值之间的估测模型,从而为开发一种无损检测代替有损力学检测的方法奠定了理论基础。本文主要研究内容及结论如下:1.振动信号的采集和质构特征值的选取设计了振动信号的采集装置,并通过预实验和初步的数据分析,选取振动信号采集装置中合适的力锤锤帽材料、信号激励位置、加速度计、响应信号测量位置、以及采样频率、增益、采样触发方式、采样频段等振动信号采样参数。对激励信号和响应信号进行了有效地采集。通过质构仪穿刺试验,从力学曲线获取了与样品硬度和脆度相关的质构参数:断裂数、断裂性、第一压缩循环最大力(MF1)、第二压缩循环最大力(MF2)、第一循环压缩功(CW1)、第二循环压缩功(CW2)。利用单因素方差分析方法分析了各个质构特征值在样品存储过程中的变化。并通过感官试验,对样品的质构参数和感官评分进行相关性分析,断裂数和断裂性与样品脆度感官分值的相关系数R2分别为0.92、0.956,MF1、MF2、CW1、CW2与样品硬度感官分值的相关系数R2分别为0.971、0.655、0.921、0.514,筛选与感官硬度和脆度关系比较显著的断裂数、断裂性、MF1、CW1作为质构研究对象。2.振动信号预处理和模态分析(1)对采集的加速度信号进行了零线调整、消除趋势项和截取有效片段等预处理,得到了在0-800Hz范围内都比较精确的频响函数。通过正交多项式法从样品频响函数识别了样品的12阶固有频率和阻尼比。(2)对样品的断裂数、断裂性、MF1、CW1和各阶响应频率进行Pearson相关性分析,分析发现第一、二、四、五、六阶频率(RF1、RF2、RF4、RF5、RF6)均与4个力学质构特征具有显著相关性。分别作散点图分析断裂数、断裂性、MF1、CW1与相关频率的关系,得到断裂数与单个响应频率的R2最高达到0.933,断裂性与单个响应频率的R2最高达到0.936,MF1与单个响应频率的R2最高达到0.839,CW1与单个响应频率的R2最高达到0.842。(3)对样品的断裂数、断裂性、MF1、CW1和各阶阻尼比进行Pearson相关性分析,分析发现第四阶阻尼比(D4)与4个质构特征均具有显著相关性,第八阶阻尼比(D8)与断裂性、CW1具有显著相关性,第三阶阻尼比(D3)与断裂性具有显著相关性,第五阶阻尼比(D5)与CW1具有显著相关性。分别作散点图分析断裂数、断裂性、MF1、CW1与相关阻尼比的关系,得到断裂数与单个阻尼比的R2最高达到0.599,断裂性与单个阻尼比的R2最高达到0.914,MF1与单个阻尼比的R2最高达到0.623,CW1与单个阻尼比的R2最高达到0.633。(4)分析了样品第一、二、四、五、六阶振型图。第一阶振型为纯扭转振型;第二阶振型为呼吸式振型;第四五阶振型相似,为弯扭振型;第六阶振型为弯曲振型。观察不同存储时间的样品相应阶次的振型无明显差异存在。3.振动信号时/频域特征值提取(1)从输入输出信号的时域波形提取了最大幅值差、最大幅值比、均值比、均方比、方差比、有效值比、最大短时帧能量比,共7个时域特征值。将各个特征值分别与样品断裂数、断裂性、MF1、CW1进行Pearson相关性分析。分析发现,均值比、均方比、有效值比、方差比均与4个质构特征值具有显著相关性。将断裂数、断裂性、MF1、CW1分别与相关的时域特征值进行散点图分析,分析发现,断裂数与单个时域特征值的R2最高达到0.904,断裂性与单个时域特征值的R2最高达到0.813,MF1与单个时域特征值的R2最高达到0.878,CW1与单个时域特征值的R2最高达到0.864。后续数据处理和建立各个质构特征的多元线性回归模型时,把均值比、均方比、有效值比、方差比作为因素进行研究多元线性回归效果。(2)从频响函数的幅频曲线和相频曲线分别提取了 12阶固有频率对应的幅值(A1、A2、A3...A12)和相位(P1、P2、P3...P12),共 24 个频域特征值。将各个频域特征值分别与样品断裂数、断裂性、MF1、CW1进行Pearson相关性分析,分析发现断裂数与A4、A7、P12具有显著相关性,断裂性与A3、A4、P9具有显著相关性,MF1与A4、A8、A11、P12具有显著相关性,CW1与A4、A7、P12具有显著相关性。将断裂数、断裂性、MF1、CW1分别与显著相关的频域特征值进行散点图分析,分析发现,断裂数与单个频域特征值的R2最高达到0.715,断裂性与单个频域特征值的R2最高达到0.576,MF1与单个频域特征值的R2最高达到0.614,CW1与单个频域特征值的R2最高达到0.567。后续数据处理和建立断裂数、断裂性、MF1、MF2的多元线性回归模型时,把所有显著相关的特征值均作为因素进行研究多元线性回归效果。4.振动特性与质构特征的多元线性回归模型建立通过逐步法多元线性回归和主成分回归分别对样品的断裂数、断裂性、MF1、CW1建立了回归模型,并通过对比各个质构特征的两种回归模型的拟合优度、显著性检验结果、相对误差等选取了最优模型。样品断裂数的逐步多元线性回归模型优于主成分回归模型,选取了 RF6作为逐步多元线性回归模型的自变量,拟合效果相当于一元线性拟合效果,模型的调整R2为0.933,平均相对误差为3.51%。样品断裂性的逐步多元线性回归模型优于主成分回归模型,选取了 RF2和D8作为多元线性回归模型的自变量,模型的调整R2达到0.984,比一元线性拟合效果有所提高,模型的平均相对误差为1.21%。样品MF1的逐步多元线性回归模型优于主成分回归模型,选取了方差比和A8作为模型自变量,模型的调整R2为0.949,稍低于一元线性拟合优度,模型的平均相对误差为2.04%。样品CW1的逐步多元线性回归模型优于主成分回归模型,选取了方差比,D3和A7作为模型自变量,模型的调整R2高达0.994,比一元线性拟合效果有所提高,模型的平均相对误差为0.72%。