基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测方法及系统与流程

本发明属于生鲜冷链配送，尤其涉及一种基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测方法及系统。

背景技术：

1、生鲜产品具有易腐易损、温湿度敏感性强的特点，全程稳定的冷链环境是保障配送品质、降低流通损耗的核心基础。随着跨区域农产品流通与生鲜电商行业的快速发展，长距离、跨纬度冷链配送需求持续增长，对冷链监测的精准性、连续性与智能化水平提出了更高要求。

2、传统冷链配送多采用单点温度记录仪加人工巡检的粗放模式，存在监测维度单一、数据反馈滞后、异常处置被动、责任界定困难等问题，已无法适配长距离运输的管控需求。现有基于物联网的冷链监测方案虽实现了温度数据实时上传与阈值报警，仍存在明显技术短板：其一，温控参数全程固化，无法适配长距离跨纬度运输的南北气候差异与冬夏季节波动，难以同时兼顾温控安全与运行能效，易引发热带生鲜冷害或高温腐坏；其二，预警机制滞后，多为阈值触发式事后报警，缺乏对温度趋势、设备故障的前置预判，处置窗口短，难以有效规避长距离运输中的货损风险；其三，品质管控维度单一，仅以空气温度作为判断依据，无法量化微生物增殖、冷害累积等隐性品质变化，易出现温度达标但货品变质的情况。

3、综上，现有冷链监测技术难以适配长距离跨季节、跨纬度的生鲜配送场景，亟需一种具备场景自适应、预测性管控的智能化冷链监测方案。

技术实现思路

1、本技术针对现有技术中存在的问题，提出一种基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测方法及系统，根据配送任务规划运输主路径，结合地理气象数据与季节特征将路径划分为若干气候单元并配置初始温控参数；通过物联网终端采集多源数据并经边缘预处理后上传云端，同步开展制冷机组健康度评估；根据车辆定位匹配对应气候单元，结合实时气象与季节修正因子动态校准温控参数，生成实时管控阈值；基于实时阈值进行异常判定与分级预警，匹配对应季节运行模式执行闭环调控，同步开展多维度生鲜品质预测。本发明能够适配长距离跨纬度运输的南北气候差异与冬夏季节波动，兼具预测性品质管控与机组健康预警，有效降低生鲜运输损耗，提升管控效率与全链路可追溯性。

2、为了实现上述目的，本技术提供如下技术方案：

3、第一方面，一种基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测方法，包括如下步骤：s1、获取生鲜冷链配送任务的基础信息，根据起运地与目的地规划运输主路径，得到任务基准参数，基础信息包括生鲜品类信息、预设温控要求、运输时效要求以及当前运输所处的季节特征；s2、基于运输主路径调取沿途地理数据与历史气象数据，根据季节特征将运输主路径划分为若干连续的气候单元，并为每个气候单元匹配初始温控参数集与分级预警规则，得到全路径气候单元管控参数库；s3、通过部署于冷链运输载体的物联网感知终端采集车厢内多维度环境数据、制冷机组运行工况数据与车辆实时定位数据，上传至云端监测平台，获得多源实时感知数据集；s4、根据车辆实时定位数据匹配当前所处气候单元并调取其初始温控参数集，结合沿途实时气象数据与季节修正因子，通过多因子动态校准机制对初始温控参数集进行动态校准，生成实时管控阈值；s5、基于实时管控阈值对多源实时感知数据集进行异常状态判定，根据判定结果生成预警信息并推送，同时根据异常判定结果生成调控指令下发至车载制冷机组，执行闭环温控调节。

4、可选的，步骤s2包括：

5、s21、以纬度区间、地形类型、年均温湿度区间为划分维度，沿所述运输主路径的行进方向进行拆分，得到若干初始地理单元；

6、s22、调取各初始地理单元在当前季节的历史气象统计数据，包括历史平均温度、极端温湿度、日照强度与风力参数；

7、s23、结合所述任务基准参数中的生鲜品类温度耐受特性，对各初始地理单元的温控风险等级进行评估，并基于预设的合并策略将风险等级连续且温控特性相近的相邻初始地理单元合并，形成最终的气候单元；所述合并策略以划分方案的综合代价最小化为优化目标，所述综合代价由温控精度损失代价与系统运算负荷代价加权构成；

8、s24、为每个气候单元配置对应的温度上下限、湿度阈值、采样频率与预警灵敏度，生成对应气候单元的初始温控参数集，汇总形成全路径气候单元管控参数库。

9、可选的，步骤s3包括：

10、s31、从所述多源实时感知数据集中提取制冷机组的运行时长、排气温度、启停频率、工作电流与蒸发压力参数，构建机组运行特征向量；

11、s32、基于所述运行特征向量评估制冷机组的当前健康状态，得到用于表征机组剩余可靠运行时长与故障发生概率的评估结果；

12、s33、当故障发生概率超过预设阈值或剩余可靠运行时长不足以支撑剩余运输里程时，匹配沿途的冷链维修网点与备件点信息，生成前置检修建议并推送至驾驶员与调度端。

13、可选的，步骤s32中，健康度评估模型采用加权扣分法计算机组健康度得分，公式如下：

14、

15、其中，h为机组健康度得分；为运行时长扣分项；为排气温度超标扣分项；为启停频率异常扣分项；为工作电流偏移扣分项；、、、为各指标的权重系数；

16、基于健康度得分估算剩余可靠运行时长，公式如下：

17、

18、其中，为机组剩余可靠运行时长；为机组额定无故障运行时长；为工况修正系数。

19、可选的，步骤s4包括：

20、s41、获取车辆当前位置的实时环境温度、日照强度与空气湿度数据，计算实时环境与历史同期环境的偏差系数；

21、s42、引入季节修正因子，结合运输时段与昼夜属性，对初始温控参数集中的温度阈值、报警触发延迟时长进行初次修正；

22、s43、根据所述多源实时感知数据集中的制冷机组运行负荷与剩余运输里程，对温控阈值进行能效优化修正，最终生成适配当前场景的实时管控阈值。

23、可选的，步骤s5中，当处于夏季高温运输场景时，异常状态判定与调控具体包括：

24、s521、结合导航路况数据预判前方高负荷工况区段，包括堵车区段、长上坡区段与暴晒路段，提前下发蓄冷指令，降低车厢预设温度进行冷量储备；

25、s522、基于所述多源实时感知数据集中的多点位温度数据，识别车厢受光面与背光面的局部热点区域，调整制冷风道的送风策略，平衡车厢内温度场分布；

26、s523、当制冷机组运行负荷超过预设安全阈值时，启动过载保护策略，采用间歇式制冷模式，在保障温度不超标的前提下限制机组最大功率。

27、可选的，步骤s5中，当处于冬季低温运输场景时，异常状态判定与调控具体包括：

28、s531、实时比对车厢内温度与生鲜冷害临界温度的差值，当差值低于预设安全余量时，触发冷害预警，上调制冷机组的启动温度下限；

29、s532、当外界环境温度低于车厢目标温度且满足通风条件时，切换为自然冷源通风模式，引入外界冷空气辅助降温，减少制冷机组运行时长；

30、s533、监测装卸货开门期间的温度下降速率，当开门时长超过预设阈值或温度骤降幅度超标时，触发关门预警，关门后执行阶梯式温度回升策略。

31、可选的，步骤s5中，异常状态判定还包括生鲜品质风险预测，根据当前所处的温度区段，调用对应的生鲜品质衰减模型进行风险预测，所述生鲜品质衰减模型包括：

32、s511、针对高温区段，基于温度、湿度与已运输时长，通过微生物增殖动力学模型计算生鲜表面的微生物菌落总数，当菌落总数接近腐败临界值时触发提前预警；

33、s512、针对低温区段，基于当前温度、持续低温时长与生鲜冷害耐受参数，计算冷害损伤指数，当指数超过安全阈值时触发冷害预警；

34、s513、针对呼吸跃变型生鲜，结合全程温度数据计算累积呼吸强度，预测生鲜到达目的地时的成熟度等级。

35、可选的，多维度环境数据采用多点位分层采集方式，分别在车厢上层、下层、车门处、制冷出风口与货堆内部署感知节点；当车厢为多温区混装结构时，各温区分别独立采集数据并匹配对应的管控阈值。

36、第二方面，本发明提供一种基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测系统，用于实现如第一方面所述的基于物联网的生鲜冷链配送智能化监测方法，包括：

37、任务规划模块，用于获取生鲜冷链配送任务的基础信息，根据起运地与目的地规划运输主路径，得到运输主路径及任务基准参数；所述基础信息至少包括生鲜品类信息、预设温控要求与运输时效要求；

38、气候单元构建模块，用于基于运输主路径调取沿途地理数据与历史气象数据，结合当前运输所处的季节特征，将运输主路径划分为若干连续的气候单元，并为每个气候单元匹配对应的初始温控参数集与分级预警规则，得到全路径气候单元管控参数库；

39、物联网感知模块，部署于冷链运输载体，用于采集车厢内多维度环境数据、制冷机组运行工况数据与车辆实时定位数据，上传至云端监测平台，获得多源实时感知数据集；

40、动态校准模块，用于根据车辆实时定位数据匹配当前所处气候单元并调取其初始温控参数集，结合沿途实时气象数据与季节修正因子，通过多因子动态校准机制对初始温控参数集进行动态校准，生成实时管控阈值；

41、异常调控执行模块，用于基于实时管控阈值对多源实时感知数据集进行异常状态判定，根据判定结果生成对应等级的预警信息并推送至对应操作终端，同时根据异常类型生成调控指令下发至车载制冷机组，执行闭环温控调节。

42、本技术的有益效果为：

43、（1）本技术采用气候单元划分、多因子动态校准的二级适配机制，从空间维度拆解南北地域差异，从时间维度适配冬夏季节与昼夜波动，彻底打破传统全程固定阈值的粗放模式，实现了温控参数与实时场景的精准匹配，在保障生鲜品质安全的同时优化运行能效，有效解决跨纬度长途运输温控顾此失彼的行业痛点。

44、（2）本技术将传统阈值触发式事后报警升级为多维度预测性事前预警，通过温度趋势预判提前识别热损风险，通过微生物模型提前预警品质衰变，通过健康度评估前置排查机组故障，大幅前移处置窗口，能够在异常发生前采取干预措施，最大程度降低货损与设备故障风险。

45、（3）本技术针对夏季高温与冬季低温分别设置专属运行模式，夏季聚焦热损防控与设备过载保护，冬季聚焦冷害防护与能效优化，不同季节匹配不同的管控重心与策略逻辑，更具场景针对性，能够有效应对长距离运输中的季节波动风险。

46、（4）本技术突破单一温度监测的局限，构建了包含微生物增殖、冷害累积、成熟度调控的多维度品质预测体系，通过动力学模型量化评估隐性品质变化，管控精度显著提升，能够有效避免温度达标但货品变质的情况，同时可实现呼吸跃变型生鲜的成熟度精准管控，提升产品上市价值。