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基于嵌入式的仓储环境控制系统应用与研究

刘天琦  
【摘要】:随着物联网技术的发展以及物流中果蔬类产品所占比重的增长,果蔬品的贮存对仓储环境提出了更高的要求,其中影响果蔬类产品存储品质的仓储环境参数已不单单是温湿度,更包含了环境中二氧化碳浓度。传统的仓储环境调节只针对温湿度进行并不将环境中的二氧化碳含量作为主要调节控制目标,而对仓储环境的监测虽已实现监控中心的集中监管方式但仍存在现场布线繁杂或者数据传输实时性差、监测与环境调节协调性差效率低等的实际问题。针对传统仓储环境控制系统存在的上述问题,本文提出了基于嵌入式的仓储环境控制系统智能监测和控制方案。在对ZigBee网络的特点进行研究的基础之上,采用Contex-MO开发板设计了 ZigBee网络的终端环境数据采集和控制节点,并通过ARM处理器将ZigBee协调器与GPRS网络DTU采用RS-232串口方式连接,实现了 ZigBee网络与GPRS网络的数据联通,GPRS网络与控制中心服务器通过基站无线相连实现了仓储环境数据信息的远程传输和远程控制。本文主要完成的研究工作分为以下几点:第一,阐述了仓储环境系统监测与控制的意义,概述了智能仓储环境控制系统在国内外的发展现状及存在的问题,基于工程背景,根据果蔬类商品对仓储环境的贮存要求,设计了仓储环境控制系统的总体方案,包括环境参数检测、环境调节控制、数据远程传输、系统人机交互四部分功能,成功应用于实际工程。第二,概述了物联网的三层结构并对仓储环境控制系统的三层物联网结构进行软件和硬件的设计与实现,包括感知层传感器模块与环境控制模块、网络层ZigBee终端点与ZigBee协调器、网络层GPRS网络模块DTU以及应用层控制中心软件,控制中心软件实现服务控制、系统控制、环境控制、GPRS网络模块管理以及数据库等五项系统功能。第三,根据仓储环境系统控制要求和非线性、大滞后的控制特性,提出了基于神经网络的多变量多层次解耦控制模型,并采用梯度下降—牛顿迭代算法对解耦神经网络的训练进行优化,不仅使系统具有良好的控制性能,而且解决了仓储环境控制系统中温湿度回路、温度二氧化碳回路的耦合问题,达到更好的控制效果。第四,建立仓储环境数学模型,利用MATLAB软件获得仓储环境温湿度回路、温度二氧化碳回路进行解耦前后的仿真曲线,通过仿真曲线的对比分析,验证了解耦神经网络的加入使仓储环境控制系统具有更加良好的稳态精度与动态性能指标,解决了仓储环境控制的多变量强耦合问题,满足了果蔬类商品的贮存要求,具有广泛的应用价值。


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