基于两种不同的无线传感技术RFID和WSN 的冷藏果品贮藏监控结合外文翻译资料

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基于两种不同的无线传感技术RFID和WSN

的冷藏果品贮藏监控结合

Ricardo Badia-Melis , Luis Ruiz-Garcia , Javier Garcia-Hierro

摘要：每天生产，运输，储存或分布数百万吨温敏物品，使其温湿度控制至关重要。冷链货物的质量控制和监测是生产者，供应商，后勤决策者和消费者日益关切的问题。在本文中，我们介绍了在具有不同设定点和产品的1848立方米三个商业批发商区进行的一组研究中结合RFID和WSN设备的结果。在每个室内一个星期内，同时安装了多达90个半无源RFID温度记录仪，并附有七个微孔。获得了3D温度映射图，并且实施了ASABE的空气湿度数据模型，用于计算焓变和空气的绝对含水量。因此，感谢RFID和WSN之间的数据反馈，可以估计冷室中的能源消耗，产品的水分损失，并检测存储的商品上的任何冷凝。

关键词：冷链物流;无线传感器网络;RFID

一．简介

冷链生鲜产品的生产，储存，分销和运输在世界各地都时刻发生。对于所有这些产品，温度的控制是必不可少的。“冷链”一词描述了一系列相互依赖的设备和工艺，用于确保易腐食品和其他温度控制产品从生产到消费的温度保持在安全，健康和优质的状态。这种供应链的管理不足可以减少新鲜水果和蔬菜（FFV）的可接受的质量限制，使这些产品中约有三分之一被丢弃。因此，主要挑战是确保生产者和消费者之间连续的冷链，以保证货物的最佳状态。这些产品可能是易腐烂的物品，如水果，蔬菜，鲜花，鱼肉，肉类和乳制品或药品，血液，疫苗，器官，血浆和组织等医疗产品。所有这些都受温度变化的影响。如果偏离最佳冷链条件，敏感产品的保质期将会降低，但是在保质期下降的后果只能在供应链的多个阶段在物理上可见。通过远程监控来了解这种变化是可能的。

由于运输和储存过程中的温度和相对湿度不足，这些产品的质量可能会迅速变化。仓储，搬运和运输过程中可能会发生温度变化。导致食源性疾病的因素列表中温度不足二分之一，超过了食品中最初的微生物群落的存在。联合国粮农组织估计，每年，全世界为人类消费生产的所有食物中约有三分之一已经丧失或浪费。因此，研究和分析冷藏室，集装箱和卡车中的温度梯度数据是行业的主要关注点。任何温度扰动都会破坏整个链的努力。在整个链条上保持适当的条件并不容易，易腐食品的物流疏忽或误操作是非常常见的，包括货物不良或过度冷却。 Jedermann 报道了许多例子，其中温度控制下的管理不足通常导致食物链（收获后，分布和家中）的损失。

除了温度外，失水是降低新鲜水果和蔬菜的可销售性的主要原因之一。蒸腾是活体组织中的水分流失。储存的水果的大部分减肥都是由这个过程造成的。产品的相对湿度（RH），温度（T），周围环境温度和空气流速都会影响易腐食品的水分损失。自由水或冷凝也是一个问题，因为它鼓励微生物感染和生长，并且还可以降低包装材料的强度。

无线技术被认为是关键的技术推动因素，其中智能标签被附加到具有无线链路的网络内的物品，其可以传输诸如温度或湿度的一些物理参数以及诸如位置或移动的其他信息。

一些研究表明，使用RFID记录器对冷链进行适当的控制可以通过使用“先到先得”而不是经典的“先到先得”范例，减少产品浪费，并且还实现了预测温度方法，以提高保质期的估计。RFID标签不限于识别或温度传感器，最近的进步已经产生了能够识别挥发性化学物质如乙烯或氨的RFID单元。

专业无线传感器网络（WSN）监控设备可以在供应商和分销商在整个分发过程中连续准确读取数据，从而彻底改变各种易腐产品的运输和处理。在这个框架下，WSN由于其低能耗和先进的网络功能而被开发为一种非常有前途的技术。通过多项研究提出了两种技术（WSN和RFID）的监测潜力。然而在实际环境中仍然缺乏实施和实验，没有研究结合同时使用两者的优势。

本文着重分析半无源RFID记录仪和无线传感器网络的性能，以便为具有大量记录仪的冷藏室的空间分析提供经济的解决方案。这项工作的目的是展示RFID和WSN的组合的兼容性和反馈，以改善易腐食品的冷藏。作者还希望提供一些建议，以改进当前的无线设备以及一些管理协议或使用冷藏室的规则。

2.材料和方法

2.1 冷藏室

实验在三个商业批发的冷藏库，编号11,29和40进行，每个商品的体积为26 mChi;6 mChi;12 m = 1848 m3，开/关乙二醇冷却系统和绝缘墙由 泡沫夹在两层波纹板之间（总壁厚0.16米）。 设定点实验时间各不相同（见表1）。 每个房间都有一个共同的预制空间，放置一个专用的传感器。 因此，发生两种不同的环境条件：预制室（室外）和具有公知设定点的内室（见表1）。

表1实验条件

11号厅被分为两个相等大小的部分，一个墙壁一直保持开放。 门的尺寸与整个房间外部的主门相同，即足够大以允许带有大托盘的叉车通过。 该房间设有两个冷却系统，每个室的每个部分一个。 里面是房间两侧的两个货架，三个高度，产品被存放。 当房间温度达到8°C时，冰箱被触发冷却至6.5°C。 图1中可以看到腔室方案。

图1冷室和传感器分布图

室号29具有相同的尺寸，但中间没有分隔壁，温度设定在7℃并降至5.5℃。 这两个房间都被指定为主要储存柠檬水果和不同品种的坚果。

最后一个房间（40号）分为两个部分，隔墙与半自动盲门; 第一部分被指定用于储存蔬菜，另一部分被指定用于水果和蔬菜包装。

2.2无线传感器网络

使用了两个ZigBee / IEEE 802.15.4小时（发射机）和一个基站（接收机）。 一个微尘安装在室外，靠近门，另一个在里面，在墙的另一边。 采样率设定为180秒。

这些微粒由Crossbowreg;（美国加利福尼亚州米尔皮塔斯）制造，它们具有微控制器板（IRIS，Milpitas，CA，USA）以及独立的换能器板（MTS400，Andover，MA，USA），通过52 引脚连接器。它的处理器和无线电平台是基于Atmel ATmega1281的XM2110CA。 RF功率配置为3 dBm（比以前的MICA Motes高60％）。 电源由两节AA锂电池供电。MTS400板载有各种传感器：温度和相对湿度（Sensirion SHT，Staefa，瑞士），气压和温度（Intersema MS5534B，Hampton，VA，USA），光强度（TAOS TSL2550D，Plano，TX，USA）和一个双轴加速度计（ADXL202JE，Norwood，MA，USA）。使用笔记本电脑作为接收器，并通过安装在MIB520 ZigBee / USB网关板上的Micaz与节点进行通信;此设备还提供USB编程接口。在本研究中，仅使用了Sensirion和Intersema单位的数据。Sensirion SHT是一种单芯片相对湿度和温度多传感器模块，可提供校准的数字输出。每个SHT在精密湿度室中单独校准。校准系数被编程到一次性可编程（OTP）存储器中。这些系数在测量期间内部使用来校准来自传感器的信号。

对于与25°C显着不同的温度，根据制造商建议进行湿度和温度补偿，使用等式（1）和（2）：

其中SORH =传感器输出相对湿度。

MS5534B是一款SMD混合器件，包括压阻式压力传感器和ADC接口IC。 它提供从压力和温度（-40至 125°C）相关电压的16位数据字。 此外，该模块包含六个可读系数，用于传感器的高精度软件校准。 MS5534B是具有自动关机（ON / OFF）切换功能的低功耗低电压设备。 3线接口用于与微控制器的所有通信。 传感器包装选项是塑料或金属盖。

2.3半无源RFID标签

RFID标签可以是主动的，被动的或半无源的。 被动和半无源RFID通过读取器发射的电磁场的反射或调制来发送数据。 半无源RFID电池仅用于为传感器和记录逻辑供电[1]。 在这项研究中，我们使用了半无源标签。

每个室内安装了多达90个RFID半无源记录器，标签分为四层或高层; 每个层如图1所示。标签由Sealed Air（New York，NJ，USA）制造，并且使用两种不同类型，Turbo Tag T700（-30℃至 55℃）和T702 -B（-70℃〜 80℃）。 每个标签在13.56（符合ISO 15693-3标准）的MHz频段内工作，具有信用卡尺寸，精确到plusmn;0.5°C，并且都有KSW Microtec（德国德累斯顿）温度传感器，可以存储多达 702温度测量。

2.4数据分析

在WSN系统的特定情况下，由于其任务包括以连续流向网关发送数据，因此已经开发了专门的Matlab程序，用于通过计算数字来估计传输中丢失分组的百分比（％）的给定采样率（SR）的多个发送故障。每当两条消息之间的经过时间在1.5X mChi;SR和2.5Chi;mChi;SR之间时，就会发生“m”个消息的多重故障。例如，采样率为11 s时，只要连续数据包的时间间隔超过16.5 s（1.5Chi;1Chi;11）且短于27.5 s（2.5Chi;1Chi;11），则发生单次故障（m = 1） ）。基于每种故障类型的频率计算丢失分组的总数。因此，丢失分组的总百分比被计算为丢失分组总数与发送分组数之间的比率。

与丢失分组比率相关联的标准误差（SE）基于公式（3）中所示的二项分布计算，其中n是发送的分组总数，p是实验中丢失分组的比率：

（3）

第二个专用的Matlab代码用于绘制3D温度梯度。 该程序利用线性空间插值，以获得室内归一化温度和方差的三维表示。 由于西班牙夏季外部条件的显着变化，温度分析使用相对于设定值和外部温度计算的归一化温差（Delta;Tn）（见等式（4））。 该值给出了关于实验变化的环境条件的归一化测量：

（4）

其中Delta;Tn（无量纲）代表归一化温度差，Tm是每个RFID记录器的平均温度值（℃），Ts是温度设定值（℃），Te是指平均外部温度（° C）。

最后，记录关于室外温度变化的室内温度变化的3D图，以便表示关于环境实验条件变化而校正的室内温度变化（参见等式（5））：

（5）

其中Vn是实验的归一化室内方差，Vi是每个记录器的室内温度方差，Ve是外部方差。 室内变异性预计会低于房间内的变化，这个值将给出我们两个环境温度差异的估计值。 标准化室内方差越接近单位，两个方差越接近。 这可以提供户外温度影响的想法，而不考虑设定点，因此可以评估员工的过境和冷藏室本身的隔离，而在标准化温度差下，冷却单元出现 作为方程式的一个因素。 每个实验包括完整的数据集。

2.5气温数据

1979年4月定义并于2006年审查的ASAE D271.2标准用于计算空气的气候特性[20]。 等式（6）--（8）和表2可以计算空气中所有的空气湿度数据，只要空气 - 水蒸汽混合物的独立的空气湿度特性除了大气压力是已知的：

（6）

273.16 Kle;Tle;533.16 K. T =温度（K），Ps =饱和蒸气压（Pa）。

（7）

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