基于多目标决策模糊物元法的冷藏车传感器布点优化
来源:    发布时间: 2018-12-11 15:53   1319 次浏览   大小:  16px  14px  12px
  鲜食葡萄冷链运输过程的有效监测是保证其品质的重要手段,有效监测离不开冷藏车厢内传感器的合理布局。冷藏车厢内各处的温度是由产品的呼吸热、车辆维护结构的冷风渗透、车门漏风以及气流循环等因素共同决定的,这种温度分布的差异性决定车厢不同位置的温
  鲜食葡萄冷链运输过程的有效监测是保证其品质的重要手段,有效监测离不开冷藏车厢内传感器的合理布局。冷藏车厢内各处的温度是由产品的呼吸热、车辆维护结构的冷风渗透、车门漏风以及气流循环等因素共同决定的,这种温度分布的差异性决定车厢不同位置的温度、相对湿度以及二氧化硫浓度是不同的,采用单传感器监测冷藏车厢环境参数无法满足系统精度及鲁棒性的要求。但是过多传感器的使用会导致资源的浪费,研究传感器布点优化方法,可实现冷链运输过程监测效果最优,监测成本最低的目的。
  目前关于传感器节点部署方法可以分为随机部署、规则部 署、优 化 点 位 部 署和 模 型 预测部署。农产品冷链物流传感器部署方面的研究还处于起步阶段,相关文献较少。本文提出多目标决策模糊物元法对鲜食葡萄冷链运输过程传感器的布点进行优化,通过建立模糊物元矩阵和权重矩阵,计算各点位之间的关联度,并依据综合关联度对监测点位进行优选,实现既节约成本又准确监测冷藏车厢环境状态的双重要求。
  1 原理与算法
  1.1 重庆冷藏车厢温度场分布的空间差异性
  冷藏车厢内气流循环直接影响鲜食葡萄的品质。冷空气在冷藏车厢内循环流动,会同时与车外环境和车内货物之间进行热交换,并伴随着各种形式能量的转换并遵循能量守恒定律和热力学第二定律[17]。质量流率,即质量流量,指单位时间内流过管道某一截面的物质质量。http://www.cqlcc.net/