外文翻译-ZigBee检测探头在冷藏蔬菜运输现实条件下的测试

PAGE1中文4250字学校代码：10128学号：学校代码：10128学号：本科毕业设计外文文献及翻译本科毕业设计外文文献及翻译英文题目英文题目：TestingZigBeeMotesforMonitoringRefrigeratedVegetableTransportationunderRealConditions中文题目：ZigBee检测探头在冷藏蔬菜运输现实条件下的测试学生姓名：学院：信息工程学院系别：电子信息工程专业：班级：指导教师：教授二〇一年月AbstractQualitycontrolandmonitoringofperishablegoodsduringtransportationanddeliveryservicesisanincreasingconcernforproducers,suppliers,transportdecisionmakersandconsumers.Themajorchallengeistoensureacontinuous„coldchain‟fromproducertoconsumerinordertoguarantyprimeconditionofgoods.Inthisframework,thesuitabilityofZigBeeprotocolformonitoringrefrigeratedtransportationhasbeenproposedbyseveralauthors.However,uptodatetherewasnotanyexperimentalworkperformedunderrealconditions.Thus,themainobjectiveofourexperimentwastotestwirelesssensormotesbasedintheZigBee/IEEE802.15.4protocolduringarealshipment.Theexperimentwasconductedinarefrigeratedtrucktravelingthroughtwocountries(SpainandFrance)whichmeansajourneyof1,051kilometers.Thepaperillustratesthegreatpotentialofthistypeofmotes,providinginformationaboutseveralparameterssuchastemperature,relativehumidity,dooropeningsandtruckstops.Psychrometricchartshavealsobeendevelopedforimprovingtheknowledgeaboutwaterlossandcondensationontheproductduringshipments.1.IntroductionPerishablefoodproductssuchasvegetables,fruit,meatorfishrequirerefrigeratedtransportation.Foralltheseproducts,Temperature(T)isthemostimportantfactorforextendingshelflife,beingessentialtoensurethattemperaturesalongthecoldchainareadequate.However,localtemperaturedeviationscanbepresentinalmostanytransportsituation.Reportsfromtheliteratureindicategradientsof5°Cormore,whendeviationsofonlyafewdegreescanleadtospoiledgoodsandthousandsofEurosindamages.Arecentstudyshowsthatrefrigeratedshipmentsriseabovetheoptimumtemperaturein30%oftripsfromthesuppliertothedistributioncentre,andin15%oftripsfromthedistributioncentretothestores.Royetal.analyzedthesupplyoffreshtomatoinJapanandquantifiedproductlossesof5%duringtransportationanddistribution.Thermalvariationsduringtransoceanicshipmentshavealsobeenstudied.Theresultsshowedthattherewasasignificanttemperaturevariabilitybothspatiallyacrossthewidthofthecontaineraswellastemporallyalongthetrip,andthatitwasoutofthespecificationmorethan30%ofthetime.Inthoseexperimentsmonitoringwasachievedbymeansoftheinstallationofhundredsofwiredsensorsinasinglecontainer,whichmakesthissystemarchitecturecommerciallyunfeasible.Transportisoftendonebyrefrigeratedroadvehiclesandcontainersequippedwithembeddedcoolingsystems.Insuchenvironments,temperaturesriseveryquicklyifareeferunitfails.Commercialsystemsarepresentlyavailableformonitoringcontainersandtrucks,buttheydonotgivecompleteinformationaboutthecargo,becausetheytypicallymeasureonlytemperatureandatjustonepoint.Apartfromtemperature,waterlossisoneofthemaincausesofdeteriorationthatreducesthemarketabilityofperishablefoodproducts.Transpirationisthelossofmoisturefromlivingtissues.Mostweightlossofstoredfruitiscausedbythisprocess.Relativehumidity(RH),Toftheproduct,Tofthesurroundingatmosphere,andairvelocityallaffecttheamountofwaterlostinfoodcommodities.Freewaterorcondensationisalsoaproblemasitencouragesmicrobialinfectionandgrowth,anditcanalsoreducethestrengthofpackagingmaterials.Partiesinvolvedneedbetterqualityassurancemethodstosatisfycustomerdemandsandtocreateacompetitivepointofdifference.Successfultransportinfoodlogisticscallsforautomatedandefficientmonitoringandcontrolofshipments.Thechallengeistoensureacontinuous„coldchain‟fromproducertoconsumerinordertoguarantyprimeconditionofgoods.TheuseofwirelesssensorsinrefrigeratedvehicleswasproposedbyQingshanetal.asanewwayofmonitoring.SpecializedWSN(WirelessSensorNetwork)monitoringdevicespromisetorevolutionizetheshippingandhandlingofawiderangeofperishableproductsgivingsuppliersanddistributorscontinuousandaccuratereadingsthroughoutthedistributionprocess.Inthisframework,ZigBeewasdevelopedasaverypromisingWSNprotocolduetoitslowenergyconsumptionandadvancednetworkcapabilities.Itspotentialformonitoringthecoldchainhasbeenaddressedbyseveralauthorsbutwithoutrealexperimentation,onlytheoreticalapproaches.Forthisreason,inourworkrealexperimentationwiththeaimofexploringthelimitsofthistechnologywasapriority.ThemainobjectiveofthisprojectistoexplorethepotentialofwirelessZigBee/IEEE802.15.4motesfortheirapplicationincommercialrefrigeratedshipmentsbyroad.Asecondaryobjectivewastoimprovetheknowledgeabouttheconditionsthataffecttheperishablefoodproductsduringtransportation,throughthestudyofrelevantparametersliketemperature,relativehumidity,light,shockingandpsychrometricproperties.2.MaterialsandMethods2.1.ZigBeeMotesFourZigBee/IEEE802.15.4motes(transmitters)andonebasestation(receiver)wereused.AllofthemweremanufacturedbyCrossbow.Themotesconsistofamicrocontrollerboard(Micaz)togetherwithanindependenttransducerboard(MTS400)attachedbymeansofa52pinconnector.TheMicazmotehostsanAtmelATMEGA103/128LCPUrunningtheTinyOperatingSystem(TinyOS)thatenablesittoexecuteprogramsdevelopedusingthenesClanguage.TheMicazhasaradiodeviceChipconCC24202.4GHz250KbpsIEEE802.15.4.PowerissuppliedbytwoAAlithiumbatteries.Thetransducerboardhostsavarietyofsensors:TandRH(SensirionSHT11),Tandbarometricpressure(IntersemaMS5534B),lightintensity(TAOSTSL2550D)andatwo-axisaccelerometer(ADXL202JE).Alaptopcomputerisusedasthereceiver,andcommunicateswiththenodesthroughaMicazmountedontheMIB520ZigBee/USBgatewayboard.EachSensirionSHT11isindividuallycalibratedinaprecisionhumiditychamber.Thecalibrationcoefficientsareusedinternallyduringmeasurementstocalibratethesignalsfromthesensors.TheaccuraciesforTandRHare±0.5°C(at25°C)and±3.5%respectively.TheIntersemaMS5534BisaSMD-hybriddevicethatincludesapiezoresistivepressuresensorandanADC-InterfaceIC.Itprovidesa16bitdatawordfromapressureandT(−40to+125°C)dependentvoltage.Additionallythemodulecontainssixreadablecoefficientsforahighlyaccuratesoftwarecalibrationofthesensor.TheTSL2550isadigital-outputlightsensorwithatwo-wire,SMBusserialinterface.Itcombinestwophotodiodesandananalog-todigitalconverter(ADC)onasingleCMOSintegratedcircuittoprovidelightmeasurementsovera12-bitdynamicrange.TheADXL202Emeasuresaccelerationswithafull-scalerangeof±2g.TheADXL202Ecanmeasurebothdynamicacceleration(e.g.,vibration)andstaticacceleration(e.g.,gravity).2.2.ExperimentalSetUpTheexperimentwasconductedinarefrigeratedtrucktravelingduring23h41m21sfromMurcia(Spain)toAvignon(France),adistanceof1,051km.Thetrucktransportedapprox.14,000kgoflettucevar.LittleGemin28palletsof1,000×1,200mm.Thelettucewaspackedincardboardboxeswithopeningsforaircirculation.Thelengthofthesemi-trailerwas15mwithaCarrierVector1800refrigerationunitmountedtothefrontofthesemi-trailer.Forthisshipmentthesetpointwas0°C.Thetruckwasoutfittedwiththewirelesssystem,coveringdifferentheightsandlengthsfromthecoolingequipment,whichwasatthefrontofthesemi-trailer.Fourmotesweremountedwiththecargo(seeFigure1):mote1wasatthebottomofthepalletsinthefrontsideofthesemi-trailer,mote2wasinthemiddleofthesemi-trailer,mote3wasintherearatthetopofthepallet,andmote4waslocatedasshowninFigure1,aboutathirdofthedistancebetweenthefrontandtherearofthetrailer.Motes1,2and3wereinsidetheboxesbesidethelettuce.Theprograminstalledinthemotescollectsdatafromallthesensorsatafixedsamplerate(7.2s),witheachtransmissionreferredtoasa“packet”.TheRFpowerintheMicazcanbesetfrom−24dBmto0dBm.Duringtheexperiment,theRFpowerwassettothemaximum,0dBm(1mWapproximately).2.3.DataAnalysisAspecializedMATLABprogramhasbeendevelopedforassessingthepercentageoflostpackets(%)intransmission,bymeansofcomputingthenumberofmultiplesendingfailuresforagivensamplerate(SR).Amultiplefailureofmmessagesoccurswhenevertheelapsedtimebetweentwomessagesliesbetween1.5×m×SRand2.5×m×SR.Forexample,withasamplerateof11s,asinglefailure(m=1)occurswheneverthetimeperiodbetweenconsecutivespacketsislongerthan16.5s(1.5×1×11)andshorterthan27.5s(2.5×1×11).Thetotalnumberoflostpacketsiscomputedbasedonthefrequencyofeachfailuretype.Accordingly,thetotalpercentageoflostpacketsiscalculatedastheratiobetweenthetotalnumberoflostpacketsandthenumberofsentpackets.Thestandarderror(SE)associatedtotheratiooflostpacketsiscomputedbasedonabinomialdistributionasexpressedinEquation1,wherenisthetotalnumberofpacketssent,andpistheratiooflostpacketsintheexperiment.2.4.AnalysisofVarianceFactorialAnalysisofVariance(ANOVA)wasperformedinordertoevaluatetheeffectofthetypeofsensorintheregisteredmeasurements,includingT(bymeansofSensirionandIntersema),RH,barometricpressure,lightintensityandaccelerationmodule.ANOVAallowspartitioningoftheobservedvarianceintocomponentsduetodifferentexplanatoryvariables.TheSTATISTICAsoftware(StatSoft,Inc.)wasusedforthispurpose[14].TheFishers‟sFratiocomparesthevariancewithinsamplegroups(“inherentvariance”)withthevariancebetweengroups(factors).Weusethisstatisticforknowingwhichfactorhasmoreinfluenceinthevariabilityofthemeasurements.2.5.PsychrometricDataPsychrometrystudiesthethermodynamicpropertiesofmoistairandtheuseofthesepropertiestoanalyzeconditionsandprocessesinvolvingmoistair.PsychrometricchartsshowagraphicalrepresentationoftherelationshipbetweenT,RHandwatervaporpressureinmoistair.Theycanbeusedforthedetectionofwaterlossandcondensationovertheproduct.Inourstudy,theASAEstandardD271.2wasusedforcomputingthepsychrometricpropertiesofair.Equations2–5andTable1enablethecalculationofallpsychrometricdataofairwhenevertwoindependentpsychrometricpropertiesofanair-watervapourmixtureareknowninadditiontotheatmosphericpressure:wherePsstandsforsaturationvaporpressure(Pa),Tisthetemperature(K),Pvisthevaporpressure(Pa),Htheabsolutehumidity(g/kgdryair),Patmisatmosphericpressure(Pa)andA,B,C,D,E,F,GandRareaseriesofcoefficientsusedtocomputePs,accordingtoEquation3.ResultsandDiscussion3.1.ReliabilityofTransmissionSignalpropagationthroughthelettuceleadtoabsorptionofradiosignals,resultingingreatattenuationsinRFsignalstrengthandlinkqualityatthereceiver.Duringtheexperiment,onlymotes3and4wereabletotransmittothecoordinator.Nosignalswerereceivedfrommotenumber1,atthebottomofthefirstpallet,andnumber2,inthemiddleofthepallet.Mote3wasclosertothecoordinatorthanmote4,butmote3wassurroundedbylettucewhichblockstheRFsignal.Howeverbetweenmote4andthecoordinatortherewasfreespacefortransmission.Thus,themaximumratiooflostpacketsfoundwas100%fortwoofthemotesandtheminimum4.5%±0.1%,formote4.SimilarratioswerereportedbyseveralauthorswhoperformedexperimentswithWSNunderrealconditions,likeforexampleinmonitoringvineyards.Also,BaggioandHaneveld,afteroneyearofexperimentationinapotatofieldusingmotesoperatingatthebandof868/916MHz,reportedthat98%ofdatapacketswerelost.However,duringthesecondyearthetotalamountofdatagatheredwas51%,whichrepresentsaclearimprovement.Ipemaetal.monitoredcowswithCrossbowmotes,andfoundthatthebasestationdirectlyreceivedlessthan50%oftemperaturemeasurementsstoredinthemotebuffer.Nadimietal.,whoalsomonitoredcowswiththistypeofmotes,showedpacketlossratesofabout25%forwirelesssensordatafromcowsinapastureeventhedistancetothereceiver(gateway)waslessthan12.5maway.Radiopropagationcanbeinfluencedbytwomainfactors:thepropertiesofpropagationmediaandtheheterogeneouspropertiesofdevices.Inacommercialshipment,ifthemotesareembeddedwithinthecargo,asignificantportionoftheFresnelzoneisobstructed.Thisisabigchallengeinourapplication.Changingthemotes‟location,forexampletheoneatthebottomofthepallets(mote1,atthefrontofthesemitrailer)ortheoneinthemiddleofthecompartment(mote2),mighthaveyieldedinbetterdatareceptionratesbutwouldhaveresultedinalossofspatialinformationnearthefloororatmid-height.Thesensorsshouldbeascloseaspossibletotheproductstransported;otherwisethemeasurementswouldnotgivepreciseinformation.Thus,onesolution,ifthesamemotesaretobeused,couldbetoincludeintermediatesmotesthatallowpeertopeercommunicationtothebasestation.Anothersolutioncouldbetouselowerfrequencies;howeverthisisnotpossibleusingZigBee,becausetheonlyradiofrequencybandavailableforZigBeeworldwideisthe2.4GHzone.TheotherISM(Industrial,ScientificandMedical)bands(868MHzand915MHz)differfromUSAtoEurope.OtheroptionsincludedevelopingmoteswithmoreRFpowerthatcanachievelongerradioranges.Thetransmissioncouldalsobeimprovedbyoptimizingantennaorientation,shapeandconfiguration.ThestandardantennamountedintheMicazisa3cmlong1/2wavelengthdipoleantenna.Thecommunicationscouldbeenhancedusingceramiccollinearantennasorwithuseofasimplereflectingscreentosupplementaprimaryantenna,whichcanprovidea9dBimprovement.Linkasymmetryandanirregularradiorangecanbecausedbytheantennaposition.Inarealenvironment,thepatternofradiotransmittedattheantennaisneitheracircularnorasphericalshape.Radioirregularityaffectsthemotesperformanceanddegradestheirabilitytomaintainconnectiontoothernodesinthenetwork.However,inourexperimentMicazmotesweredeployedinitsbestpositionaccordingtoarecentstudy.Anotherissueisthereceivedsignalstrengthindicator(RSSI),itshouldberecordedinfurtherexperimentsinordertodetectnetworkproblemsandestimatetheradiolinkquality.RSSIisawayfortheradiotoreportthestrengthoftheradiosignalthatitisreceivingfromthetransmittingunit.Sampleratesconfiguredinthemoteswereveryshortinordertogetthemaximumamountofdataabouttheambientconditions.Inpractice,areductioninthesamplingfrequencyofrecordingandtransmissionshouldbeconfiguredinordertoextendbatterylife.AccordingtoThiemjarusandYangthisalsoprovidesopportunitiesfordatareductionatthemotelevel.Itisexpectedthatfuturewirelesssensormoteswillhaveon-boardfeaturestoanalyzerecordeddataanddetectcertaindeviations.Thelevelofadeviationdetermineswhethertherecordingortransmittingfrequencyshouldbeadapted.Oneimportantfeatureinthemotescamefromtheminiaturizedsensorsmountedonthemotesthatallow,inasmallspace(2.5×5×5cm),toprovidedatanotjustabouttemperature,butalsoRH,accelerationandlight,accordingtotheproposalofWangandLi.Thosevariableswerealsomeasuredandanalyzed.3.2.TransportConditionsFortheanalysisofTconditions,theaveragevalueofthetwosensorsmountedineachmoteisconsidered.Theset-pointofthetransporttrailer‟scoolingsystemwas0°C,buttheaveragetemperatureregisteredduringtheshipmentwas5.33°C,withamaximumof8.52°Candaminimumof−3.0°C.Onaverage,98%ofthetimethetemperaturewasoutsideoftheindustryrecommendedrange(set-point±0.5°C).Figure2showsthetemperaturefluctuationsregisteredduringtheshipment,wherefourdifferentmarkersareusedcorrespondingtotwoTsensorspermote.Therearelargedifferencesbetweenthetemperaturesrecordedwitheachsensoronthesamemoteeventhoughtindividualcalibrationcurveswereused.TheSHT11measuresconsistentlyhighertemperaturesthantheIntersema.ThisbehaviourcouldbeduetothecloserlocationoftheSHT11tothemicrocontroller,causingsensorself-heatingeffects.Inotherstudies,likeforexampleTannerandAmos,itwasobservedthatthecargowaswithintheindustryrecommendedTintervalforapproximately58%oftheshipmentduration.Rodriguez-Bermejoetal.comparedtwodifferentcoolingmodesina20‟reefercontainer.Formodulatedcoolingthepercentageoftimewithintherecommendationrangedbetween44%and52%oftheshipmentduration,whereasforoff/oncontrolcoolingitrangedbetween9.6%and0%.Inthoseexperiments,lowerpercentagesoftimewithinindustryrecommendedintervalsarefoundforhighTsetpoints.TheanalysisofvarianceoftheTdatashowsthatthevariabilityintemperaturedependedbothinthetypeofsensorandonthemoteused.TheinteractionbetweenthesetwofactorsalsohasanimpactontheTmeasurements.ThecriticalvalueofFat95%probabilitylevelismuchlowerthantheobservedvaluesofF,whichmeansthatthenullhypothesisisfalse.Themoteisthefactorthathasmostinfluenceonthevariabilityofthemeasurements(highestFishers‟sF);thisfactseemstobeduetothelocationofthenode.Mote4isclosertothecoolingequipmentwhichresultsinlowertemperaturemeasurements.Thenodeisaverysignificantfactorinthemeasurementsregistered.InthecaseofRH,pressure,lightandacceleration,thenodelocationhasgreatinfluenceindatavariability.However,nodelocationhasmoreimpactonthemeasuredRHthanontheothervariables.Insidethesemi-trailerRHrangedfrom55to95%(seeFigure3).TheoptimalRHforlettuceis95%.Humiditywasalwayshigheratmote4(atthetopmiddleofthesemi-trailer;averageRH74.9%)thanatmote3(locatedattherear;averageRH62.1%).摘要生产商、供应商、运输决策者和消费者越来越关心易腐货物在运输和交付服务中对质量的掌握和把控。最大的挑战是确保从生产商到消费者持续的“冷链”以保证货物。在这个框架内，几位作者提出用于监测冷藏运输ZigBee协议的适用性。然而，到目前为止没有任何真实条件下进行的实验工作。因此，我们实验的主要目的是测试基于ZigBee/IEEE802.15.4协议的无线传感器在实际装运中的应用。本次实验是一辆穿过两个国家（法国和西班牙）的冷藏车的一个1051公里的旅程。本文阐述了这种类型的传感器的巨大潜力，提供信息的几个参数，如温度，相对湿度，门洞口停车等。焓湿图也被开发，提高对产品在运输和冷凝水损失知识的了解。关键词：ZigBee；无线传感；冷链物流；食品1介绍蔬菜，水果，肉类或鱼这些易腐蚀食品需要冷藏运输。对于这些产品延长保质期，以确保冷链保持足够长的温度（T）是必不可少的。然而，局部温度偏差会出现在大部分的运输情况中。从文献报告显示梯度为5°C以上时，只要温度存在几度的偏差，就可能会导致商品的腐蚀和数千欧元的赔偿。最近的一项研究表明，从供应商到配送中心的车次冷藏运输的温度会上升30％以，而从配送中心到门店的则上升15％。Royetal分析了，在日本供应新鲜的西红柿在运输和分配时会给产品带来5％亏损，对远洋运输的温度变化也进行了研究。结果表明，整个容器的宽度随着时间而逐渐上升，并超过标准时间的30％，所以存在显着的温度变化。在这些实验中，在一个容器里安装了数百个监测有线传感器的装置，这样的系统架构是不可能实现的。在冷藏公路车辆和集装箱运输中会配备嵌入式冷却系统，在这样的环境中，如果冷藏系统发生故障会导致温度上升的速度非常快。商业系统主要应用于检测集装箱和卡车中，由于它们仅仅测量一个点的温度，所以他们给不出货物的完整信息。除了温度的影响，水分的流失也是导致食物易腐烂的主要原因之一。蒸腾作用使水分子大量的流失，这个过程被称为水果减肥。相对湿度、大气周围的温度和空气的流速都会影响食品水分的流失。通过冷凝方式减少水分的流失，这样不仅促进了微生物的生长，同时也减少了材料的包装。参与各方需要严格的保证产品质量，以满足客户的需求。成功的运输需要食品在运输过程中具有有效的监测和控制出货量的能力。其挑战是从生产者到消费者保持持续的冷链状态，从而保证货物的质量。青山等人提出在冷藏车使用无线传感器这种新的监控方式。专业WSN监控设备改变了易腐蚀产品，给供应商和分销商在整个分销过程中提供了连续且又准确读数范围的运输和装载能力。由于ZigBee技术其能耗低和先进的网络功能的特点，已成为现在非常有前途的无线传感器网络协议。其冷链监测能力虽然有效，但没有进行的实验，出于这个原因，我们工作的目的是探索这项技术的优势。这个项目的主要目的发掘ZigBee/IEEE802.15.4无线技术，为他们在商业冷藏运输公路上的应用。第二个目标是改善其条件，通过学习相关的参数，如温度，相对湿度，光照等性能，了解易腐食品在运输过程中的知识。2材料和方式2.1ZigBee技术应用四个ZigBee/IEEE802.15.4微尘（发射器）和一个基站（接收器）。微尘由一个微控制器板（Micaz）和一个具有52针连接器独立连接的传感器板（MTS400）组成。Micaz微尘主板是爱特梅尔ATMEGA103/128LCPU处理器，使执行程序使用的是TinyOS微型操作系统开发的nesC语言。Micaz是Chipcon公司的IEEE802.15.4无线电设备具有CC24202.4GHz和250Kbps其电源由两节AA锂电池构成。传感器主板承载了各种传感器：温度和相对湿度（SHT11Sensirion的），T和气压（MS5534BINTERSEMA）的，光强度（TAOSTSL2550D）的两轴加速度计（ADXL202JE）。一台笔记本电脑被用作接收器，MIB520的ZigBee/USB网关板安装在Micaz上并与各个节点进行通信。每个经过SENSIRIONSHT11单独校准精确的湿度室。在测量过程中，在内部使用校准系数来校准来自传感器的信号。温度和相对湿度的精度为±0.5°C（25°C）和±3.5％。INTERSEMAMS5534B是SMD的一个特殊装置，其包括一个电阻压力传感器和一个ADC，IC接口。它提供了一个16位数据字。此外，该模块包含了一个六位可读系数的高度精确的软件传感器。TSL2550是一个具有两线SMBus串行接口的数字输出光传感器。它结合了两个光电二极管和一个模拟到数字转换器（ADC），在一个单一的CMOS集成电路中提供一个12位的动态范围的光测量。ADXL202E可以测量动态加速度（如振动）和静态加速度（如重力）其测量加速度的满程范围为±2克。2.2实验装置实验进行23小时41分钟21秒冷藏卡车行驶从穆尔西亚（西班牙）到阿维尼（法国）1,051公里的距离。卡车运送约14，000公斤生菜VAR。28托盘1,000×1,200毫米的小宝石。生菜用开口的纸板箱包装以便空气流通。拖车的长度为15米，载有其1800的制冷单元，其被安装到拖车的前部。对于这批货物把温度集中控制到0℃。在拖车中配备了无线系统，在拖车的前部配备了冷却设备，具有不同的高度和长度。四微尘搭载货物（参见图1）：1指的半拖车的前侧且的底部，2在半拖车的中间，3是在后方的托板上，4在半拖车顶部大约占拖车的前部和后部之间三分之一的距离。1，2和3里面的箱子里装有生菜。该程序安装在一个固定的采样率（7.2）传感器中，每次传输被称为一个“数据包”。Micaz的RF功率可以设置从-24dBm至0dBm。在实验过程中，RF功率被设置到最大，为0dBm（1mW的约数）。图1实验装置侧面图和俯视图2.4方差分析方差分析（ANOVA）时，以评估不同的传感器的的测量，包括T（由装置Sensirion的INTERSEMA的），相对湿度，气压，光强度和加速模块的效果。方差分析允许所观察划分成组件。STATISTICA软件（StatSoft推出，公司）被用于此项研究。渔民“F比比较样本组内变异（”内在差异“）组（因素）之间的差异。我们知道哪些因素具有更大的影响力对此进行统计。2.5湿度分析湿度测定法研究了湿空气的热力学性质，这些性质的使用的分析条件和过程涉及的潮湿的空气。焓湿图显示之间的关系的图形表示，相对湿度和水蒸汽压在潮湿的空气中。它们可用于在产品水分的损失和凝结的检测。第三章结果与讨论3.1传输的可靠性通过接收生菜信号的无线电信号，发现在射频信号强度和接收机的链路质量有很大的衰减。在实验过程中，只有3号和4号传感器能够传递给协调器。在盘的底部遥控接收的1号和在托盘中间的2号没有信号。传感器3比4更靠近协调器，但传感器3的射频信号被生菜块包围。然而传感器4和协调器有自由传输空间。因此丢失的数据包的最大比值在100%和误差在4.5%±0.1%。类似的比率是由几位作者进行真实条件下的无线传感器网络实验报告中出现的，例如在监测葡萄园。就像Baggio和Haneveld的实验，在一年内将在868/916MHZ波段操作的传感器在土豆田里使用，依报告显示数据包丢失了98%。然而，在第二年的总采集数据量为51%，这是一个明显的改进。Ipema等也是如此。监测奶牛中传感器，并发现基站直接得到小于温度测量，存储在缓冲区50%粒。Nadimi等也是这样。谁还监测奶牛这种类型的传感器，显示关于无线传感器数据从奶牛在牧场甚至到接收机的距离25%的数据包丢失率即网关小于12.5米的距离。无线电波的传播可以通过两个主要因素的影响：传播媒体的特性和设备的异构特性。在一个商业装运，如果微粒嵌入在货物，菲涅耳带的很大一部分被阻塞。这是在我国应用的一大挑战。改变微尘‟位置，例如在托盘底部的一个（节点1，在半挂车前）或一个在车厢的中部（节点2），可能会产生更好的数据接收速率，但会导致的损失的空间信息在地板上或在中等身高。传感器应尽量接近成品运输；否则，将不提供精确的信息。因此，一个解决方案，如果同样的尘埃被使用，可能包括中间体微尘，允许对等通信的基站。另一个解决方案是使用频率较低；然而这是不可能使用ZigBeeZigBee，因为用于全球唯一的广播频率是2.4GHz的一个。其他的ISM（工业，科学和医疗）频段（868兆赫和915兆赫）不同，从美国到欧洲。其他选项包括发展更多的射频功率，可以实现更长的无线电范围内的尘埃。传输也可以通过优化天线的方向改进，形状和结构。安装在MicaZ标准天线是一个3厘米长的1／2波长的偶极子天线。通讯可以采用陶瓷共线天线或使用的增强简单的反射屏补充主天线，它可以提供一个9dB的改进。链路的不对称性和不规则的无线电范围可以由天线位置引起的。在实际环境中，无线发送天线模式既不圆也不是一个球形的形状。无线电不规则影响的微尘的性能和降低他们维持到网络中的其他节点的连接能力。然而，根据最近的一项研究在我们的实验MicaZ节点被部署在最好的位置。另一个问题是所接收的信号强度指示器（RSSI），它应该被记录下来，在进一步的实验来检测网络的问题和估计的无线链路质量。RSSI的无线电报告的无线电信号的强度，它接收从发送单元的方法。采样率配置在尘埃非常短，为了获得对环境条件的最大数据量。在实践中，在记录和传输的采样频率减少的配置应以延长电池寿命。根据Thiemjarus这也提供了在尘埃层数据的减排机会。预计未来无线传感器微尘会上的特征来分析记录的数据和检测到一定的偏差。一个偏差水平决定的记录或传输频率。在Motes的一个重要特征是从小型化的传感器安装在微尘，允许，在一个小空间（2.5×5×5厘米），提供的数据不只是温度，而且RH，加速和光，根据王、李[30]的建议。进行测量和分析这些变量。3.2运输条件对条件的分析，对两个传感器安装在每个节点的平均值是。对运输拖车‟冷却系统的设定点为0°C，但在装运注册的平均温度是5.33°C，最多的有8.52°C和最小的−3°C.平均温度的，是业内外的时间98%推荐的范围（设定点±0.5°C）。图2显示了在装运中注册的温度波动，在四个不同的标记是用对应于每两个传感器微尘。有记录的每个传感器在相同的尘埃温度之间的大的差异，甚至认为是个人的校准曲线。SHT11措施比intersema始终保持较高的温度。这种行为可能是由于该SHT11的接近的位置控制器，使传感器的自加热效应。在其他的研究中，例如Tanner和阿摩司，发现货物在行业推荐的大约58%的出货时间T间期。罗德里格兹贝尔梅霍等。比较了两种不同的冷却方式在20‟冷藏集装箱。调制在推荐的冷却时间的百分比范围的装运时间44%和52%之间，而打开/关闭的控制冷却，在9.6%和0%之间。在这些实验中，较低的百分比的时间间隔内的行业推荐发现高T设定点。对数据的方差分析表明，在温度的变化取决于在传感器的类型和使用的微粒。这两个因素之间的相互作用还对T测量的影响。在95%的概率水平下的临界值比F观测值低得多，这意味着零假设是错误的。这本书已在测量的变异最影响因素（最高的渔民‟SF）；这一事实似乎是由于节点的位置。4是在较低的温度测量更接近冷却设备，结果。节点注册测量的一个重要因素。在RH，压力的情况下，光和加速度，节点的位置在数据变异性很大的影响。然而，节点位置对测量相对湿度的影响较其他变量。在半挂车RH的范围从55到95%。生菜最佳相对湿度95%。湿度总是高于在点4（在半挂车；顶部中间的平均相对湿度74.9%）比在点3（位于后部；平均相对湿度62.1%）。基于C8051F单片机直流电动机反馈控制系统的设计与研究基于单片机的嵌入式Web服务器的研究MOTOROLA单片机MC68HC（8）05PV8/A内嵌EEPROM的工艺和制程方法及对良率的影响研究基于模糊控制的电阻钎焊单片机温度控制系统的研制基于MCS-51系列单片机的通用控制模块的研究基于单片机实现的供暖系统最佳启停自校正（STR）调节器单片机控制的二级倒立摆系统的研究基于增强型51系列单片机的TCP/IP协议栈的实现基于单片机的蓄电池自动监测系统基于32位嵌入式单片机系统的图像采集与处理技术的研究基于单片机的作物营养诊断专家系统的研究基于单片机的交流伺服电机运动控制系统研究与开发基于单片机的泵管内壁硬度测试仪的研制基于单片机的自动找平控制系统研究基于C8051F040单片机的嵌入式系统开发基于单片机的液压动力系统状态监测仪开发模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现一种基于单片机的轴快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于双单片机冲床数控系统的研究基于CYGNAL单片机的在线间歇式浊度仪的研制基于单片机的喷油泵试验台控制器的研制基于单片机的软起动器的研究和设计基于单片机控制的高速快走丝电火花线切割机床短循环走丝方式研究基于单片机的机电产品控制系统开发基于PIC单片机的智能手机充电器基于单片机的实时内核设计及其应用研究基于单片机的远程抄表系统的设计与研究基于单片机的烟气二氧化硫浓度检测仪的研制基于微型光谱仪的单片机系统单片机系统软件构件开发的技术研究基于单片机的液体点滴速度自动检测仪的研制基于单片机系统的多功能温度测量仪的研制基于PIC单片机的电能采集终端的设计和应用基于单片机的光纤光栅解调仪的研制气压式线性摩擦焊机单片机控制系统的研制基于单片机的数字磁通门传感器基于单片机的旋转变压器-数字转换器的研究基于单片机的光纤Bragg光栅解调系统的研究单片机控制的便携式多功能乳腺治疗仪的研制基于C8051F020单片机的多生理信号检测仪基于单片机的电机运动控制系统设计Pico专用单片机核的可测性设计研究基于MCS-51单片机的热量计基于双单片机的智能遥测微型气象站MCS-51单片机构建机器人的实践研究基于单片机的轮轨力检测基于单片机的GPS定位仪的研究与实现基于单片机的电液伺服控制系统用于单片机系统的MMC卡