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摘要：冷链物流是以冷冻学为基础，通过制冷的手段来进行现代化物流，主要应用在容易腐败食物上的贮藏和运输环境中，通过冷链物流技术来保证食品运输同时降低损耗。而为了保证冷链物流实现最低的食品损耗，因此需要对冷链物流中的相关参数进行监控，来保证正常运转。在国外研究中，早期采用同步调制解调器来进行监控，后续也推进出了智能无线传感器网络等方法进行监控。而国内相关研究中，也是由无线通信技术为基础进行相关的物流监控。本文基于人工智能技术的船舶冷链物流监控系统进行探讨。
关键词：冷链物流；监控系统；人工智能；采集节点
1人工智能技术的船舶冷链物流监控系统硬件设计
1.1S3C2440A微处理器
在本文设计的监控系统中，考虑到使用过程中，处理器需要对采集到的数据进行单周期的流水线操作。选择S3C244A信号的16/32位RISC微处理器，S3C2440A芯片采用0.13um存储器单元，同时采用五级整数流水线，对指令的执行效率较高，同时可以兼容支持使用32位ARM指令集以及16位Thumb指令集，支持高速总线接口。
1.2电源电路
考虑到船舶中的电源接口电压通常较高，因此在系统使用中需要电源转换电路对电压进行转换和供给，将电压转换为5V电压，以供系统的正常使用。本文的电源电压采用LM2596-ADJ电源转换芯片来得到，其中，使用的供电电路中输出电压由电阻R59和R69来决定，并存在下面关系：
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式中Ve，代表船舶输出电压，根据式（1）对R59和R69阻值的调整，即可实现不同电压下的变压。
1.3监控传感器及监控信号调理
在本文中的船舶冷链监控系统中，通过使用温度、湿度、CO2传感器来进行参数的监控，在本文中选择DTH22数字一体式温湿度传感器作为测湿和测温元件。选择MG811二氧化碳传感器来对CO2进行数据监控，由于传感器间输出信号不同，同时存在模拟电压信号，本文选择采用调理电路对信号进行滤波和放大处理，调理电路中的运算放大器采用LM224。
在本文的调理电路中，首先通过LM244构成电压跟随器，其中R1与C1形成低通滤波电路对输入的电压进行抑制干扰，通过放大电路将信号进行放大，便于接收。通过其中的求差电路使输出电压信号与输入电压信号差呈一定比例。
2人工智能技术的船舶冷链物流监控系统软件设计
2.1冷链物流模型
考虑到进行冷链物流中影响因素较多，在进行监控时需要考虑到一些设定条件来决定每个参数的合理范围值。首先在进行冷链物流的运输过程中，对位置和需求量作为已知量，同时规定的最大配送载重量需要大于需求量。同时每个物流需求点上的产品为一次送达，即唯一船舶参与任务。在物流任务中需要考虑到船舶在海面遭遇不可抗力的情况下，导致物流延误。依据设定条件，给出相关变量参数，其中货损成本计算如下式：
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式中，P代表冷链运输货物的单位成本，m代表物流中心可使用的冷链物流船舶数量，n代表物流需要服务的客户数量，i和j均代表客户节点，Θ1代表船舶在运输过程中的货损率，Θ2代表船舶在货物卸载时的货损率，tij代表船舶从客户i到客户j的时间长度，lj代表客户j的货物需求量，ykj数值选取为1或0，当ykj为1时代表船舶k为客户j提供配送服务，为0时则代表不为客户j提供配送服务。在对船舶冷链物流监控中，主要目的为降低和控制货损成本，在式（1）中tij时间越长时，则需要的越低，才能满足物流的货损要求。
2.2人工智能技术参数识别整理
在本文中对冷链物流参数识别采用人工智能技术来进行，考虑到冷链物流参数的变化互相之间存在影响，以此采用具备网络元件互联分布式的神经网络来进行参数之间的识别和归纳。这里将数据的输入信号设为c，wij代表神经元和c连接的权值，ui代表神经元ui的内部状态，Θi为神经元阀值，si为外部输入的控制信号，则得出：
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式中，
代表经由神经元内部处理后的二次输入的输入信号，yi（b）代表经过数据处理和整合的输出数据信号，b代表神经元单程微分值，f代表神经元输出函数。通过神经元网络运算将人工智能技术中的参数进行整合识别归纳，让使用者可以直接获得当前冷链物流情况。
3实验论证分析
为了验证设计的冷链物流监控系统的可行性，在某船舶的冷链物流中安装本文系统，并对系统的使用情况进行验证。本文系统对船舶冷链物流仓的监控界面如图1所示。
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图1 船舶冷链物流仓监控界面
经过测试发现，本文设计的船舶冷链物流仓监控系统，可以实现多节点的参数监控，并对异常数据进行标注，而在系统中，同时对不同时间段的物流仓参数进行记录，将实验中系统记录的参数进行导出。
结束语
本文通过使用人工智能技术，对船舶冷链物流监控系统中添加的多节点数据进行整合和识别，实现了多节点冷链物流监控。本文研究缺乏与冷链仓中调节系统的自动连接，仍需人员根据数据进行调整。未来研究将会尝试将监控系统与调控系统结合，实现自动数据调控。
参考文献
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[2]赵衰,丁菡,李瑞,等.基于多维信息感知的冷链物流监控系统[J].郑州大学学报(理学版),2020,52(1):54–59.