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鲜食葡萄冷链物流气体传感器响应特征试验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着冷链耦合保鲜/气调技术的发展,气体成分参数已经成为鲜食葡萄冷链物流监测与追溯的重要指标之一。针对现有气体传感器不能满足冷链物流监测与追溯的高精度和微量化需求,选取CO2、O2和SO2为基本参数,利用基于时域特征参数提取方法,研究气体传感器静态、动态响应的特征参数,用线性回归法进行优化,筛选最佳特征参数。研究结果表明,鲜食葡萄冷链物流O2和SO2传感器最佳特征参数分别为空气中的响应基值Xa、稳态响应幅值Xg、响应速度Dres、响应恢复速度Drec、响应时间tres、响应恢复时间trec和响应幅值的累积Int Pres,其中,CO2传感器响应幅值的累积特征低于O2和SO2传感器。最佳特征参数能够对冷链物流中具有累积效应的气体传感信号进行有效地特征分析,进一步提高冷链物流气体传感器应用及监控的精度、灵敏度和稳定性。 相似文献
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针对河蟹运输过程中营养下降快、品质流失严重以及有效监测难的问题,基于STM32芯片设计河蟹生物信号检测装置,实现对运输或贮藏环境中的气体和河蟹阻抗信息数据实时获取。利用生物信号检测装置获取了河蟹在4、15、25℃下气体和生物阻抗的变化信息,通过化学实验检测了相同环境下作为河蟹传统品质指示指标的河蟹挥发性盐基氮含量的变化,根据河蟹贮藏时感官的变化将品质变化阶段粗划分为新鲜到濒死（S1）、濒死到死亡（S2）和死亡后腐败（S3）3个变化阶段。利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行参数优化,分别建立了阻抗-挥发性盐基氮含量、气体-挥发性盐基氮含量、阻抗-气体-挥发性盐基氮含量的耦合模型,并检验了这3种耦合模型的预测精度。结果表明：这3种耦合模型在4、15、25℃下的预测精度均不低于86.32%。该耦合模型基本满足河蟹品质预测的需要,通过耦合挥发性化合物、生物阻抗和化学指标之间的变化关系,实现了通过生物信号对河蟹品质的监测,降低了河蟹品质获取的难度。 相似文献
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基于压缩感知的鲜食葡萄冷链物流监测方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了在冷链物流全程监测中,科学而高效地采集信息,该文应用压缩感知（compressed sensing,CS）技术,构建了面向鲜食葡萄冷链物流过程的监测方法,该方法根据感知数据特征构建了双正交小波变换稀疏矩阵,以更好的实现对传感数据的稀疏表示,根据冷链物流的特点构建了数据传输模型,以更好的完成数据的压缩采样传输。同时在模拟冷链条件下对方法系统进行了重构误差性能及节点能耗情况测试验证。结果表明,所提出的方法具有良好的压缩效果,数据的压缩比约为91%,能够通过对传感数据的压缩采样传输,实现数据的高精度重构,恒温下温湿度重构绝对误差分别为0.07℃和0.05%,变温下的则为0.15℃和0.006%。采样压缩采用传输后的汇聚节点电压衰减速率要低于直接传输方式,能有效的延长网络的生命周期。 相似文献
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