基于壓縮感知技術的冷鏈監控系統研究

黃輝++邰于++李哲

摘 要： 基于無線傳感器網絡監控的冷鏈運輸系統可實現產品實時跟蹤和質量管理。傳統監測系統需要運輸車輛將其傳感器數據實時傳輸到控管中心，可能導致數據鏈路和通信系統超載，反而減少數據采集和傳輸效率。本研究旨在為冷鏈運輸設計一套無線傳感器網絡監控系統，使用壓縮感知技術有效降低數據采樣率以減少系統壓力。測試結果表明，該系統能夠準確、高效地恢復傳感器采集的數據，實時反饋貨物在冷鏈各個環節的溫度變化情況，為貨物的運輸提供有效監管和安全保證。

關鍵詞： 無線傳感器網絡； 冷鏈； 壓縮感知技術； 質量管理； 變溫監控

中圖分類號： TN915?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）11?0001?05

Research on cold chain monitoring system based on compressed sensing technology

HUANG Hui1， TAI Yu2， LI Zhe2

（1. College of Technology， Hubei Engineering University， Xiaogan 432000， China；

2. School of Automation， Northwestern Polytechnical University， Xian 710072， China）

Abstract： The cold chain transportation system monitored with wireless sensor network can realize the products real?time tracking and quality control. The traditional monitoring system needs the transport vehicle to transmit its sensor data to the control center in real time， which may cause the overload of data link and communication system， and decrease the data acquisition and transmission efficiency. The purpose of this study is aimed to design a wireless sensor network monitoring system for cold chain transportation. The compressed sensing technology is used to lower the data sampling rate effectively to reduce the system pressure. The test results show this system can recover the data collected by sensor accurately and efficiently， feed back the temperature variation situation of goods in each link of the cold chain in real time， which provides the effective administration and security assurance for goods transport.

Keywords： wireless sensor network； cold chain； compressed sensing technology； quality control； varying temperature monitoring

0 引 言

鮮肉及其加工產品在民生中占有重要地位，國家出臺了多項法律法規嚴格管理，但由于實際生產運輸過程中環節眾多，仍可能出現管理漏洞，從而對民眾健康造成威脅[1]。鮮肉制品，特別是生鮮肉很容易變質，隨著溫度的增加，微生物代謝、氧化反應、酶活性等都會發生變化從而加速變質[2]，存儲要在冷庫、運輸要靠專用冷藏車，長期存儲需要在的低溫冷庫中[3]。在實際管理中，量測產品的“時間?溫度”條件就成為質量保證的關鍵因素[3?4]，傳統量測中多采用人工量測或使用如RFID設備進行離線監測，其主要問題是量測準確性和實時性不足，大量人工會帶來成本問題，因此，需要自動化、高效的監測與信息處理系統才能有效提升冷鏈物流系統的管理質量。

無線傳感器網絡（WSN）是一種低成本、高精確度的實時量測系統，被很多行業采用，如食品冷鏈物流[5?6]、環境監測[7?8]等。在冷鏈運輸如車輛中部署WSN則具有挑戰性，主要原因在于大量傳感器節點實時數據傳輸會導致數據鏈路和通信系統超載，減少傳輸效率并導致功耗增加[9]。壓縮感知利用信號的稀疏特性，在遠小于Nyquist采樣率條件下，隨機采樣獲取信號的離散樣本，然后通過非線性重建算法重建信號[10]。使用壓縮感知能夠有效減少WSN中采樣頻率，符合無線傳感器網絡有限資源約束條件。從而使得監控系統在實時性和準確性之間取得平衡。

本文構建基于WSN的鮮肉冷鏈監控系統（Meat Cold Chain Monitoring System，MCC?MS）有助于實現高透明度和可追溯性的冷鏈物流系統，內建質量?溫度預測模型能夠有效監管鮮肉在運輸途中的安全。通過實現稀疏采樣和數據重構，能夠有效減少WSN系統的運行功耗和成本，為系統向其他領域冷鏈物流提供研究基礎。

3 系統設計與實現

3.1 硬件設計與實現

系統硬件主要包括傳感器節點和匯聚節點兩部分。其中傳感器節點由低功耗控制器MSP430F14X、溫度傳感器（溫度傳感器選用DS18B20數字型溫度傳感器[17]，量測范圍為-55～125 ℃，精度為）、無線收發單元和電池供電單元構成。匯聚節點由于需要存儲來自各傳感器節點的數據，因此選用功能更強的微處理器STM32F1XX，額外搭載FLASH存儲器（需要計算是否滿足需求），配備GPRS模塊，供電部分采用電池供電（后備電源）與汽車供電（點煙器或其他接口），確保在各種情況下系統的可靠性，系統結構簡圖如圖4所示。

圖4 WSN傳感器節點和匯聚節點硬件結構框圖

3.2 MCC?MS管理系統設計與實現

MCC?MS管理系統采用經典的MVC三層架構設計，如圖5所示。

圖5 MCC?MS系統架構簡圖

圖5中最核心也是最復雜的屬于業務邏輯層（BLL），由系統管理組件和數據處理組件兩個主要部分構成。其中數據處理組件是系統的核心，包括實時數據監控、數據重建和產品質量預測模塊三個主要部分。系統在VS2015平臺上搭配MS SQL Server2008數據庫進行開發，與一般系統不同，中間層增加了WCF接口對業務服務進行封裝，系統因此可以方便地通過XML兼容各種設備和訪問方式，目前系統支持B/S和C/S訪問，未來可根據需要開發移動客戶端程序，實現隨時監管。

4 系統測試與結果分析

4.1 實驗環境

由于實際運輸距離較遠，實驗采用本地模擬實驗進行，恒溫測試時測試車輛停放在倉庫中，環境溫度為變溫時停放于開放無遮擋的停車場，環境溫度為并使用大功率電扇模擬車輛運動中的相對氣流運動。選用的冷鏈運輸車箱體尺寸[18]為4.0 m×1.9 m×1.8 m，內部部署了27個傳感器節點，分別編為三個組和匯聚節點安裝在駕駛室，其部署示意圖如圖6所示。

圖6 冷藏車WSN傳感器節點和匯聚節點部署示意圖

傳感器節點的溫度采樣間隔為1 s，每向聚合節點發送一次數據。標準報文長度為7 B（壓縮格式僅5 B），包括傳感器ID（1 B）、溫度數據（4 B）和電池電壓（2 B）。聚合節點按照1 s采樣周期分別從27個傳感器節點獲取稀疏采樣數據，然后按照的周期通過GPRS模塊將數據發送回控制中心。為了準確評估感知壓縮的質量和效率，每個匯聚節點還需要保留原始的溫度數據。

運輸前需要對產品進行預冷卻降低到基準恒溫條件，在裝車、運輸和卸車過程中溫度會發生變化，稱為變溫條件。

在試驗中，。重建溫度數據的絕對誤差、相對誤差和數據壓縮率如表1所示。

表1 重建數據在變溫和恒溫條件下誤差對比

[條件 NMSE /% MAE / MRE / /% 變溫 7.63 0.61 5.03 87.23 恒溫 0.81 0.17 0.73 87.23 ]

從表1中可知，兩種條件下數據壓縮率相同，但在變溫條件下誤差大幅度增加，其主要原因是變溫條件下溫度連續頻繁波動引起的（也就是說難以使用一般模型如線性模型進行預測，從而導致誤差增加），從而使得稀疏采樣的效果變差，即便如此，數據重構的結果仍然滿足冷鏈運輸的實際需要。

4.2 溫度分布分析

通過傳感器實時采集的溫度數據，可以在監控中心重建車廂內溫度分布情況，在恒溫環境下箱內溫度剖面視圖如圖7所示。

圖7中，貨箱門口附近的溫度為，而靠近里面的溫度為，主要原因是制冷設備出風口一般位于車廂里面，而車門遠離出風口且存在密閉不嚴的可能性，所以導致整個箱體內的溫度空間差異化分布。

圖7 恒溫環境下空載的箱體內部溫度切片視圖

5 總 結

本文提出并設計了一種基于無線傳感器網絡和壓縮感知技術的冷鏈物流監控系統（MCC?MS），使用壓縮感知方法使得傳感器只需要采集并傳輸較少的數據樣本就可獲得較高的精度，提高了冷鏈物流系統中無線傳感器網絡的實時性和監測效率，能夠更有效地控制物品安全和冷鏈物流質量。

通過物流車輛內部分布的傳感器可構建實時反應箱體內部溫度變化和空間溫度差異，從而了解各部分貨物的存儲情況，相比傳統的整箱質量管理，可進行精準管理，對那些處于溫度波動比較頻繁的產品進行二次抽檢，確保更高質量。

雖然目前已經構建了一套冷鏈監控系統，但未來需要進一步在MCC?MS的基礎上進行增強，例如將更多類型的傳感器如加入到監控系統中，此外，還可以根據不同種類的運輸物品如生鮮、蔬菜、醫藥分別建立管控模型，加強系統的適用性和價值。

參考文獻

[1] 劉華，周明，李姝.生豬運輸監督管理存在的法律漏洞及建議[J].河南畜牧獸醫（綜合版），2008（12）：37?38.

[2] PISACANE V， CALLEGARI M L， PUGLISI E， et al. Microbial analyses of traditional Italian salami reveal microorganisms transfer from the natural casing to the meat matrix [J]. International journal of food microbiology， 2015， 207： 57?65.

[3] 田寒友，鄒昊，劉飛，等.運輸時間和溫度對生豬應激和豬肉品質的影響[J].農業工程學報，2015（16）：284?288.

[4] 陸昌華，何振峰，甘泉，等.豬肉生產過程中質量損耗分析與預冷過程優化[J].江蘇農業學報，2015（2）：468?470.

[5] QI Lin， XU Mark， FU Zetian， et al. C2SLDS： a WSN?based perishable food shelf?life prediction and LSFO strategy decision support system in cold chain logistics [J]. Food control， 2014， 38（1）： 19?29.

[6] 齊林，韓玉冰，張小栓，等.基于WSN的水產品冷鏈物流實時監測系統[J].農業機械學報，2012（8）：134?140.

[7] 唐海燕，余成波，張一萌.基于WSN的礦井環境監測系統[J].重慶理工大學學報（自然科學版），2011（5）：105?109.

[8] 萬傳飛，杜尚豐，趙亮，等.基于WSN的水產養殖環境監測系統[J].農機化研究，2010（2）：170?173.

[9] RAZA U， BOGLIOLO A， FRESCHI V， et al. A two?prong approach to energy?efficient WSNs： wake?up receivers plus dedicated， model?based sensing [J]. Ad Hoc networks， 2016， 45： 1?12.

[10] LI Yuanmin， WEI Deyun. Signal reconstruction of compressed sensing based on recurrent neural networks [J]. Optik： international journal for light and electron optics， 2016， 127（10）： 4473?4477.

[11] 張天凡.基于CortexM3架構的智能存儲管理系統[D].武漢：武漢大學，2012.

[12] XU Wenbo， LI Zhilin， TIAN Yun， et al. Perturbation analysis of simultaneous orthogonal matching pursuit [J]. Signal processing， 2015， 116（C）： 91?100.

[13] 鄒毅峰，林朝朋.鮮豬肉在不同物流模式下的新鮮度變化研究[J].廣東農業科學，2011（7）：113?114.

[14] WU Min， SHI Yimin. Bayes estimation and expected termination time for the competing risks model from Gompertz distribution under progressively hybrid censoring with binomial removals [J]. Journal of computational and applied mathematics， 2016， 300（C）： 420?431.

[15] DANTIGNY Philippe， MOLIN Paul. Influence of the modelling approach on the estimation of the minimum temperature for growth in Belehradek?type models [J]. Food microbiology， 2000， 17（6）： 597?604.

[16] CANTALEJO M J， ZOUAGHI F， P?REZ?ARNEDO I. Combined effects of ozone and freeze?drying on the shelf?life of broiler chicken meat [J]. LWT： food science and technology， 2016， 68： 400?407.

[17] Dallas Semiconductor. DS18B20 datasheet [EB/OL]. [2012?03?14]. http：//www.alldatasheet.com/datasheet?pdf/pdf/58557/DALLAS/DS18B20.html.

[18] 趙冉.國內部分冷藏車產品介紹[J].商用汽車，2013（14）：46?49.