货物破损分析和随机振动检测与数据处理技术

发布时间：2017-05-21 10:07

  本文关键词：货物破损分析和随机振动检测与数据处理技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：据不完全统计,在物流运输过程中,国内每年由于货物损坏造成的经济损失超过百亿元,而且随着近两年“网购潮”的迅速发展,物流行业也在飞速发展,货物破损的现象也在与日俱增,急需采取相应措施来改善这种局面,减少经济损失。要想减少货物破损的数量,必须明确导致其破损的因素,从货物的破损机理入手,检测与破损相关的数据信息,实时监测物流中货物的破损状态并制定相应的措施来减少由于货物破损造成的经济损失。本课题详细分析了物流过程中与货物破损相关的各种影响因素,重点分析了货物在振动下的破损机理。在综合分析国内外有关货物破损机理的基础上,提出了一种采用线性累积损伤理论对货物进行振动疲劳计算的新方法,并开发了一种大量程低功耗的振动检测系统,该系统以TI公司新一代的超低功耗单片机MSP430F5529为主处理器,采用基于MEMS技术的大量程加速度传感器采集物流中的加速度信息,增加了APC240无线传输模块,实现了信息的实时传输。通过选用低功耗的元器件、设计优化的电路和独特的软件设计方案,解决了低功耗设计、采集速度和传输速度之间的矛盾,使系统的整体功耗降到了最低。检测记录了温、湿度信息,使系统功能更加完善。本文设计的振动检测平台以低功耗、便携式为主要特点,通过无线传输模块将数据传输到监控室以便对货物的破损状态做出评估。该检测系统的基本调试工作己经完成,各个功能模块已经达到预期的效果。在实际应用中本文所完成的振动检测系统有很大的商业价值并且较容易推广。
【关键词】：货物破损 物流运输 振动检测 数据处理
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB53
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题的研究背景及意义8-9
• 1.2 货物破坏机理的研究动态9-11
• 1.3 随机振动检测技术的发展概况11-12
• 1.3.1 国外的发展现状11-12
• 1.3.2 国内的发展现状12
• 1.4 论文的研究内容12-13
• 第二章 货物破损机理分析13-26
• 2.1 振动信号的分类13-14
• 2.2 振动信号的时域分析14-16
• 2.2.1 离散信号的时域分析14
• 2.2.2 连续信号的时域分析14-15
• 2.2.3 信号的相关分析15-16
• 2.3 振动信号的频域分析16-17
• 2.4 货物破损的相关因素分析17-18
• 2.5 货物的振动破损机理18-22
• 2.5.1 振动破损的定量描述19
• 2.5.2 振动疲劳损伤分析方法19-20
• 2.5.3 材料的S-N曲线20-21
• 2.5.4 Miner累积损伤理论21-22
• 2.6 货物破坏的概率计算22-25
• 2.7 本章小结25-26
• 第三章 运输状态检测系统的设计26-40
• 3.1 检测系统的结构设计26-27
• 3.1.1 系统的总体设计26-27
• 3.1.2 模块功能介绍27
• 3.2 系统的性能要求27-28
• 3.2.1 系统的性能指标27
• 3.2.2 主要设计要求27-28
• 3.3 系统的硬件设计28-39
• 3.3.1 系统的数据采集模块28-30
• 3.3.1.1 加速度传感器28-29
• 3.3.1.2 温湿度传感器29-30
• 3.3.2 数据处理模块30-32
• 3.3.2.1 MSP430F5529简介31
• 3.3.2.2 A/D转换31-32
• 3.3.3 无线传输单元32-38
• 3.3.3.1 无线通信网络协议33-34
• 3.3.3.2 物理层34-36
• 3.3.3.3 数据链路层36-37
• 3.3.3.4 无线模块外围电路37-38
• 3.3.4 数据存储模块38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 功率谱估计算法40-52
• 4.1 功率谱密度的定义40-41
• 4.2 经典功率谱估计41-45
• 4.2.1 周期图法41-44
• 4.2.2 相关法44-45
• 4.3 现代功率谱估计45-50
• 4.3.1 基于AR模型的功率谱估计46-50
• 4.3.1.1 Levinson-Durbin算法47-48
• 4.3.1.2 Burg算法48-49
• 4.3.1.3 Marple算法49-50
• 4.4 本章小结50-52
• 第五章 软件系统的设计52-56
• 5.1 系统的开发环境52
• 5.2 主程序的设计与实现52-53
• 5.3 加速度采集子程序53-54
• 5.4 数据处理子程序54-56
• 5.4.1 加速度数据处理方法54-55
• 5.4.2 温湿度数据处理方法55-56
• 第六章 系统测试及结论56-59
• 6.1 实验结果56-57
• 6.1.1 加速度采集测试结果56
• 6.1.2 温湿度采集测试结果56-57
• 6.2 论文结论57-58
• 6.3 研究展望58-59
• 参考文献59-64
• 致谢64-65
• 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果65

【参考文献】

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本文编号：383311