一种基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法及系统，包括构建包括五个终端节点的物理层系统；通过物理层系统中的STM32节点获取车厢内温度和车辆经纬度信息，并通过ESP8266将信息发送至云端的MQTT服务器；数字孪生可视化平台通过订阅相关主题来读取MQTT云服务器上的信息，通过用户界面远程控制车厢温度调整，并将调整信息上传至MQTT服务器；使用PSO

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法及系统


[0001]本专利技术涉及冷链运输
，特别是一种基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法及系统
。

技术介绍

[0002]据统计，我国每年约有4亿吨生鲜品进入流通领域，但是绝大多数生鲜品运输销售缺乏必要的冷链保障果蔬类进入冷链系统的比重只有5％，肉类
15
％，水产品约
23
％，导致生鲜产品流通过程中的腐损较为严重，其中果蔬流通腐损率高达
20
％～
30
％，肉类达
12
％，水产品达
15
％
。
近年来，冷链运输的需求越来越大，尤其是现在人们越来越重视食品安全，对于新鲜食品特别是肉制品
、
乳制品
、
水果蔬菜等需要低温保存
、
保质期短
、
易腐烂的食品，其需求量是在不断增加的
。
[0003]但是我国冷链运输行业起步较晚，发展水平仍有待提高，而且现在运行的冷藏车通常控温效果差
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法，其特征在于：包括，构建包括五个终端节点的物理层系统；通过物理层系统中的
STM32
节点获取车厢内温度和车辆经纬度信息，并通过
ESP8266
将信息发送至云端的
MQTT
服务器；数字孪生可视化平台通过订阅相关主题来读取
MQTT
云服务器上的信息，通过用户界面远程控制车厢温度调整，并将调整信息上传至
MQTT
服务器；使用
PSO
‑
BP
‑
PID
算法对车厢温度进行控制
。2.
如权利要求1所述的基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法，其特征在于：所述使用
PSO
‑
BP
‑
PID
算法对车厢温度进行控制包括以下步骤：确定
BP
神经网络的网络结构；采用随机生成的初始矩阵来表示神经网络的连接权值，通过粒子群优化算法进行迭代优化，得到初始连接权值矩阵；将
BP
神经网络的输出与期望值进行比较，使用误差反向传播算法计算梯度，并通过梯度下降法来修正连接权值矩阵，使得网络的输出逼近期望值；不断迭代，直到误差满足要求，得到
PID
控制器的最终参数值
。3.
如权利要求2所述的基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法，其特征在于：所述初始连接权值矩阵的具体公式如下：其中，
i
为粒子群
N
中的第
i
个粒子，
rand()
为区间
[0,1]
中的随机数，
x
i
为粒子当前位置，
k
为迭代次数，
pbest
i
和
gbest
i
分别为个体极值和群体极值，
c1和
c2分别为自身认知项学习因子和群体认知项学习因子，
v
i
为第
i
个粒子的速度；其中，
i
表示粒子群
N
中的第
i
个粒子，
x
i
为粒子当前位置，
k
为迭代次数
。4.
如权利要求2所述的基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法，其特征在于：所述通过梯度下降法来修正连接权值矩阵，其中
BP
神经网络结构包括4个输入层神经元
、5
个隐含层神经元和3个输出层神经元，在
BP
神经网络中，分别在输入层
、
隐含层和输出层选择一个激活函数和一个输出函数
。5.
如权利要求4所述的基于数字孪生的智能冷链运输系统测控方法，其特征在于：所述分别在输入层
、
隐...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛军，高雨，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：