【摘 要】
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近年来,随着我国物流的快速发展。物品数量增加导致物品在仓储中的停滞情况经常发生,而一些粮食、食品、药物、烟草、果蔬和容易腐烂的物品对仓储的环境有较高的要求。要求仓储系统实现采集、显示、控制环境参数,并且满足更快速、更简便、更稳定的特点。为了解决上述问题,本文构建了一种基于WSN的仓储环境监测与预警系统。一方面采用了基于WSN的物联网技术监测的方式,实时准确采集影响仓储状态的重要参数,进而有效监测环
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近年来,随着我国物流的快速发展。物品数量增加导致物品在仓储中的停滞情况经常发生,而一些粮食、食品、药物、烟草、果蔬和容易腐烂的物品对仓储的环境有较高的要求。要求仓储系统实现采集、显示、控制环境参数,并且满足更快速、更简便、更稳定的特点。为了解决上述问题,本文构建了一种基于WSN的仓储环境监测与预警系统。一方面采用了基于WSN的物联网技术监测的方式,实时准确采集影响仓储状态的重要参数,进而有效监测环境中的温湿度、气体烟雾、二氧化碳浓度、氧气浓度、乙烯浓度和光照强度等参数。另一方面,建立了一个预测模型,来有效且准确地预测WSN所监测到的环境信息。首先,为解决监测效率不高、节点覆盖率不高的问题,本文提出了一种基于PSO-IWOA的算法对无线传感器网络节点部署进行优化,PSO算法和WOA算法两者优势互补组合为一个新的PSO-IWOA算法,从节点覆盖率与收敛性能测试两方面进行实验分析。最终提高了网络的覆盖率和收敛速度,增加传感器网络的使用寿命,使得WSN监测到的环境数据更加准确。其次,对传感器采集到的数据进行预处理,并针对BP神经网络中存在的不足,通过WOA算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法进行改进,建立WOA-BP神经网络预测模型,更准确地预测下一时刻的温度。最后,通过使用各种传感器与ESP32开发板搭载焊接获取环境信息并保存,使用ZigBee技术将采集到的实时环境信息数据通过连接计算机并上传至本地服务器。PC终端上位机部分采用了C语言开发,能够实现动态显示贮存环境信息的数据。同时设计并实现了基于WSN的仓储环境监测与预警系统,该网页系统能够直观地展现实时环境信息及安全状态。
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