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基于物联网技术的烟叶仓储环境智能监测系统研究

张竞超  
【摘要】:当前,随着云计算、物联网等新一代信息技术的不断发展,各行各业都在利用信息化技术来提高整个企业的工作效率和综合竞争力,烟草行业也在CIMS、ERP等方面不断加大信息化技术方面的投资力度。在烟草行业,烟叶在制成成品烟之前,需要经过自然醇化的过程。在醇化过程中,仓储烟叶发生霉变的问题多年来一直困扰着各大烟草公司,每年造成的损失非常巨大。当前,在烟草行业生产过程以及仓储环节中针对烟叶霉变的检测手段仍是通过人工感官的鉴别或利用插针式温度传感器结合检测人员经验判断是否发生霉变。人工感官评价具有较强的主观性和局限性,容易受到检测人员的自身状态和外界环境的干扰,且检测范围有限,很难找到并根除所有发霉的烟叶。因此,本课题探索开发一种客观、可靠、快速的监测系统实现对仓储烟叶状态的实时监测。为了实现对大面积仓储烟叶环境参数的实时采集,完成对仓储烟叶环境的实时监测和霉变预警,克服传统有线数据传输距离较短、数据处理能力有限的问题,结合物联网技术与人工神经网络技术搭建了一套烟叶仓储环境参数的监测平台。首先,根据烟叶醇化过程中发生的温湿度及各种特殊气体变化,以STM32微处理器为核心,结合温湿度、二氧化碳、酒精传感器,设计了一套环境数据采集终端,用于采集烟叶仓储环境参数。同时利用STM32微处理器结合无线射频模块与GPRS数据传输模块,设计了一套手持无线中继器,手持无线中继器用于唤醒数据采集终端,并利用无线的方式收集各个终端采集的环境数据信息,通过GPRS将数据发送到服务器。之后,基于BP神经网络算法建立了烟叶状态识别模型,通过对所采集环境参数进行处理,得出了烟叶的存储状态,并通过仿真试验验证了模型的有效性。最后,基于Python语言和django框架开发完成了烟叶仓储环境智能监测后台信息管理系统,可以实现对仓储烟叶环境参数的接收、存储、分析处理、趋势查询等功能,并可以在信息管理系统上实现烟叶参数异常和烟叶霉变状态的直观显示和报警。测试结果表明,本系统利用物联网技术结合BP神经网络算法,能够有效的完成烟叶仓储环境参数和烟叶霉变状态的实时监测,取得了较好的效果。


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