近年來,伴隨著國家化工工業(yè)的迅速發(fā)展,對危險化學(xué)品(簡稱�；�)的需求量不斷增加,�；愤\輸量也隨著需求量的增長而不斷增長。從而使�；返倪\輸占我國貨運總量的比例在逐年上升,其中道路運輸量的比例也隨之增加,這就增加了�；饭捃嚨缆愤\輸事故的發(fā)生。因此為了減少�；饭捃嚨缆愤\輸事故的發(fā)生,需要對危化品罐車道路運輸進行監(jiān)測預(yù)警和管理。基于此,本文提出了關(guān)于�；饭捃囘\輸安全智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的研究,通過設(shè)計相應(yīng)的軟硬件系統(tǒng),并引用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合方法對危化品罐車道路運輸安全狀態(tài)進行實時評價與預(yù)測。根據(jù)�；饭捃囘\輸安全智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的需求,本文選取了罐車參數(shù)、罐體參數(shù)以及外界環(huán)境參數(shù)對�；饭捃嚨缆愤\輸進行全面且實時的監(jiān)測。以車速、加速度、姿態(tài)、壓力、濃度以及環(huán)境溫濕度作為輸入?yún)?shù),建立了帶有實時操作系統(tǒng)的開發(fā)平臺,并在該平臺上開發(fā)了�；返缆愤\輸狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警的應(yīng)用軟件。然后,建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評價模型,綜合考慮了“車-貨-環(huán)境”因素構(gòu)成的評價指標體系,用來監(jiān)測與預(yù)警LNG罐車運輸過程中的安全狀態(tài),驗證了其可行性和可靠性。最后,將監(jiān)測數(shù)據(jù)通過4G網(wǎng)絡(luò)傳輸系統(tǒng)發(fā)送至監(jiān)控中心...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景及意義
    1.3 國內(nèi)外�；愤\輸監(jiān)測發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
        1.3.1 法律法規(guī)方面
        1.3.2 國外�；愤\輸監(jiān)測現(xiàn)狀
        1.3.3 國內(nèi)�；愤\輸監(jiān)測現(xiàn)狀
    1.4 存在的問題與不足
    1.5 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.5.1 主要研究內(nèi)容
        1.5.2 技術(shù)路線
2 �；饭捃囘\輸安全智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)方案設(shè)計
    2.1 車載智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)功能需求分析
    2.2 車載智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計
    2.3 車載智能監(jiān)測預(yù)警子系統(tǒng)框架設(shè)計
        2.3.1 狀態(tài)采集子系統(tǒng)框架設(shè)計
        2.3.2 車載終端子系統(tǒng)框架設(shè)計
        2.3.3 4G網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)框架設(shè)計
    2.4 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)
        2.4.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合的概況
        2.4.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的算法
    2.5 本章小結(jié)
3 車載智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    3.1 �；繁O(jiān)測參數(shù)
        3.1.1 �；饭捃噮�(shù)
        3.1.2 危化品罐體參數(shù)
        3.1.3 �；饭捃嚨沫h(huán)境參數(shù)
        3.1.4 外部傳感器選型
    3.2 狀態(tài)采集子系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
        3.2.1 罐車狀態(tài)采集的軟硬件設(shè)計與實現(xiàn)
        3.2.2 罐體狀態(tài)采集的軟硬件設(shè)計與實現(xiàn)
    3.3 車載終端子系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
        3.3.1 主控單元電路設(shè)計
        3.3.2 電源電路設(shè)計
        3.3.3 通信電路設(shè)計
        3.3.4 觸摸屏電路設(shè)計
    3.4 4G/GPS網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    3.5 車載監(jiān)測終端硬件PCB板設(shè)計
    3.6 本章小結(jié)
4 嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用軟件的設(shè)計
    4.1 實時操作系統(tǒng)的選擇
    4.2 軟件開發(fā)的環(huán)境搭建
    4.3 APP應(yīng)用層軟件設(shè)計
    4.4 本章小結(jié)
5 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的�；愤\輸安全評價
    5.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合理論
    5.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計
        5.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        5.2.2 ANFIS算法分析
        5.2.3 確定評價指標參數(shù)
        5.2.4 確定隸屬度函數(shù)
    5.3 確定IF-THEN規(guī)則
    5.4 灰色模型設(shè)計
        5.4.1 灰色模型的理論
        5.4.2 灰色模型的構(gòu)建
        5.4.3 灰色模型的預(yù)測
        5.4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
在學(xué)期間研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：3876322