基于GPS的危险物资物流实时在线监测系统设计

发布时间：2017-05-07 06:17

  本文关键词：基于GPS的危险物资物流实时在线监测系统设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国化学工业的迅猛发展,危险化学品事故也呈上升趋势。这些危险物资从生产、储存领域向消费领域转移的过程中,主要以车辆道路运输为主,由于自身的危险性,在运输途中如果发生交通事故或泄漏事故,有可能会引发燃烧、爆炸、腐蚀、毒害等严重的灾难性事故,危及公共安全和人民群众的生命财产安全,且导致环境污染。因此,在运输过程中对危险物资进行实时在线监测具有重要的经济价值和深远的社会意义。设计了一种以液化天然气运输罐车为研究对象的危险物资实时在线监测系统。该系统由检测系统和车载监测终端组成,检测系统由多类传感器构成,实现实时在线信息采集和处理,其中包括运输环境温度、湿度、压力、液位、天然气挥发外溢浓度以及车辆的加速度等关键参数。设计了基于GPS的车载监测终端系统,该系统以MSP430f149为主控器,把GPS模块、GPRS模块和人机交互模块有机集成在一起,一方面将检测系统检测的各类传感器信息进行本地显示和预警,另一方面将这些信息以及精确的GPS信息,通过GPRS无线通讯定时报送网络远程监控中心,实现监控中心和押运人员对危险物资状态和车辆行驶状态的双重实时监测功能。鉴于引发危险物资事故存在多种因素的可能性,结合多传感器数据融合技术,构建了一种基于最小二乘支持向量机的泄漏识别模型,用以评估危险物资的安全状态。采用遗传算法优化支持向量机参数,对主要特征信号做卡尔曼滤波和归一化处理后送入最小二乘支持向量分类机,用于训练和安全状态分类,分类准确率为97.5%,仿真结果表明该算法能够很好的识别运输过程中危险物资的泄漏,保障危险物资运输安全。所研究的系统具有宽泛的拓展性,只需更换传感器检测系统,即可适用于苯、氨、汽油等易燃、易爆、剧毒物流实时监测。
【关键词】：危险物资运输 GPS 通用分组无线服务 最小二乘支持向量机
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TQ086.52;TE88;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外危险物资运输安全研究现状11-12
• 1.2.2 国内危险物资运输安全研究现状12-13
• 1.3 论文主要研究内容13-14
• 第2章 危险物资物流实时在线监测系统总体方案论证14-20
• 2.1 系统需求分析14
• 2.2 系统报警参数确定14-15
• 2.3 系统总体方案的设计15-17
• 2.3.1 系统方案设计原则16
• 2.3.2 系统硬件设计方案16-17
• 2.4 系统关键技术17-19
• 2.4.1 GPS定位技术17-18
• 2.4.2 GPRS通信技术18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第3章 危险物资物流实时在线监测系统硬件实现20-37
• 3.1 车载监测终端硬件电路设计20-29
• 3.1.1 主控制器模块及其基本外围电路20-23
• 3.1.2 GPS数据采集模块23
• 3.1.3 GPRS远程传输模块23-25
• 3.1.4 人机接口电路设计25-28
• 3.1.5 电源模块28-29
• 3.2 检测系统硬件电路设计29-36
• 3.2.1 气体传感器29-31
• 3.2.2 压力、液位传感器31-32
• 3.2.3 加速度/倾角传感器32-34
• 3.2.4 温湿度传感器34-35
• 3.2.5 电源模块35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 危险物资物流实时在线监测系统软件实现37-48
• 4.1 软件开发平台简介37-38
• 4.2 主程序设计38-40
• 4.2.1 车载监测终端主程序设计38-39
• 4.2.2 检测系统主程序设计39-40
• 4.3 中断程序设计40-42
• 4.3.1 车载监测终端的P1口中断40
• 4.3.2 检测系统的定时器中断40-42
• 4.4 GPS模块程序设计42-44
• 4.5 GPRS模块程序设计44-47
• 4.5.1 AT指令简介44-45
• 4.5.2 GPRS数据传输的实现45-47
• 4.6 本章小结47-48
• 第5章 基于多传感器数据融合的安全状态识别48-63
• 5.1 多传感器数据融合48-50
• 5.1.1 多传感器数据融合定义48-49
• 5.1.2 多传感器信息融合方法、过程49-50
• 5.1.3 基于支持向量机的泄漏识别50
• 5.2 支持向量机50-56
• 5.2.1 支持向量机概念50-53
• 5.2.2 C-支持向量分类机53-54
• 5.2.3 最小二乘支持向量分类机54-56
• 5.3 泄漏识别实例分析56-62
• 5.3.1 信号处理56-58
• 5.3.2 特征选取58
• 5.3.3 模型构建58-62
• 5.4 本章小结62-63
• 结论63-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果68-69
• 致谢69-70
• 作者简介70

【参考文献】

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本文编号：349343