[发明专利]一种生鲜运输智能物流箱的监控系统及其监控方法

权利要求书

1.一种生鲜运输智能物流箱的监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

控制系统(14)建立基于RBF神经网络的生鲜食品挤压损坏程度的预测监控模型和生鲜食品新鲜程度的预测监控模型，具体为：

所述控制系统(14)分别设置生鲜食品新鲜程度与挤压损坏程度的范围和等级；

实验室采集物流箱体(3)内的CO₂浓度、温度矩阵和湿度矩阵信息，并记录生鲜食品新鲜程度；实验室采集所述物流箱体(3)内的压力矩阵信息，并记录挤压破坏程度信息；

数据整合处理，整合后的CO₂浓度、温度矩阵、湿度矩阵和压力矩阵作为训练输入样本；所述生鲜食品新鲜程度和挤压破坏程度信息作为训练输出样本；

建立基于RBF神经网络的生鲜食品新鲜程度的预测监控模型：将CO₂浓度、温度矩阵和湿度矩阵作为RBF神经网络的输入层，输出层为生鲜食品新鲜值y，RBF神经网络的隐含层函数为高斯基函数；

建立基于RBF神经网络的生鲜食品挤压损坏程度的预测监控模型：将压力矩阵作为RBF神经网络的输入层，输出层为生鲜食品挤压损坏值b，RBF神经网络的隐含层函数为高斯基函数；

确定生鲜食品新鲜程度预测神经网络模型的阈值T₁和生鲜食品挤压损坏程度预测神经网络的阈值T₂；

通过MATLAB对基于RBF神经网络的生鲜食品挤压损坏程度的预测监控模型和生鲜食品新鲜程度的预测监控模型进行训练；

所述生鲜食品新鲜程度的预测监控模型根据输入的CO₂浓度检测传感器(15)、温度传感器(6)和湿度传感器(8)信息，输出生鲜食品新鲜值，所述控制系统(14)根据生鲜食品新鲜值控制制冷器(1)；

所述生鲜食品挤压损坏程度的预测监控模型根据输入的压力传感器(7)信息，输出生鲜食品挤压损坏值，所述控制系统(14)根据生鲜食品挤压损坏值发送指令。

2.根据权利要求1所述的生鲜运输智能物流箱的监控方法，其特征在于，所述控制系统(14)分别设置生鲜食品新鲜程度与挤压损坏程度的范围和等级具体为：

将生鲜新鲜程度分为95-100％、90-95％、80-90％和70-80％四个范围，其对应的生鲜食品新鲜等级为非常新鲜、新鲜、不太新鲜和不新鲜；

将生鲜食品挤压损坏程度分为0-5％、5-10％和10-20％三个范围，其对应的生鲜食品挤压损坏程度等级为无挤压损坏，轻微挤压损坏和挤压损坏严重。

3.根据权利要求2所述的生鲜运输智能物流箱的监控方法，其特征在于，确定生鲜食品新鲜程度预测神经网络模型的阈值T₁和生鲜食品挤压损坏程度预测神经网络的阈值T₂，具体为：根据生鲜食品新鲜程度确定生鲜食品新鲜程度预测神经网络模型的阈值T₁；根据生鲜食品挤压损坏程度确定生鲜食品挤压损坏程度预测神经网络的阈值T₂。

4.一种根据权利要求1所述的生鲜运输智能物流箱的监控方法的系统，包括物流箱体(3)，其特征在于，还包括制冷器(1)，传感器组件、CO₂浓度检测传感器(15)和控制系统(14)；所述制冷器(1)安装在物流箱体(3)上，用于给物流箱体(3)降温；所述物流箱体(3)内部阵列排布若干传感器组件，任一所述传感器组件包括温度传感器(6)、压力传感器(7)和湿度传感器(8)；所述控制系统(14)通过读取分析CO₂浓度检测传感器(15)、温度传感器(6)和湿度传感器(8)的检测数据，判断物流箱体(3)内生鲜食品新鲜程度，所述控制系统(14)根据物流箱体(3)内生鲜食品新鲜程度控制制冷器(1)工作；所述控制系统(14)通过读取分析压力传感器(7)的检测数据，判断物流箱体(3)内生鲜食品挤压损坏程度，所述控制系统(14)根据生鲜食品挤压损坏程度发送指令。

5.根据权利要求4所述的生鲜运输智能物流箱的监控方法的系统，其特征在于，所述控制系统(14)通过无线将生鲜食品挤压损坏程度和生鲜食品新鲜程度传递给终端。