پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

توسعۀ حسگر نرم برای پایش دمای پالت‌های سردخانه میوه با به کارگیری انتخاب ویژگی نظار‌‌‌‌ت‌شده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
دمای مناسب نگهداری محصولات کشاورزی، به ویژه میوه‌ها و سبزی‌ها، عامل کلیدی در کاهش فساد و ضایعات است. پیرامون موضوع افزایش وضوح مکانی پایش دمای زنجیرۀ سرد مواد خوراکی فاسدشدنی، محبوب‌ترین راه‌حل بکارگیری روش‌های برآورد دما است. هدف این پژوهش توسعۀ یک حسگر نرم برای سنجش دمای پالت‌های میوه با بکارگیری تکنیک انتخاب ویژگی نظارت‌شده به منظور تعیین موقعیت نصب حسگرهای سخت‌افزاری مورد نیاز و رتبه‌بندی آنها بود. افزون بر این؛ قابلیت اعتماد به رتبه‌بندی مستخرج از این روش انتخاب ویژگی، با بکارگیری یک الگوریتم فراابتکاری (بهینه‌سازی کلونی مورچگان) ارزیابی شد. برای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز، یک داده‌نگار بر پایۀ فناوری آردوینو ساخته شد تا امکان ثبت مقادیر دما در نقاط مختلف پالت‌های میوۀ هلو موجود در یک سردخانه را به‌شکل میدانی فراهم آورد. همچنین، از شبکه‌های عصبی با تأخیر زمانی به‌عنوان الگوریتم تخمین‌گر این حسگر نرم استفاده شد. در نهایت، عملکرد حسگر نرم توسعه‌یافته با بکارگیری آزمون خارج-از-نمونه مورد ارزیابی قرار گرفت. ارزیابی این سامانه نشان داد که میانگین RMSE برآوردهای آن در نقاط مختلف پالتی که در یک سناریوی دمایی کاملاً متفاوت و در یک مکان کاملاً متفاوت در سردخانه قرار دارد، بین 8/0 تا 0/1 کلوین بود که برای شرایط «آموزش تحت صرفاً یک سناریو» دستاورد مطلوبی به شمار می‌آید. نتایج، حاکی از پتانسیل بالای انتخاب ویژگی نظارت‌شده؛ به‌عنوان یک روش ساختارمند و غیرسلیقه‌ای در تعیین بهترین موقعیت‌ها برای نصب حسگرهای سخت‌افزاری مورد نیاز بود، اگرچه مقدار میانگین RMSE حاصل از موقعیت انتخابی توسط بهینه‌سازی کلونی مورچگان برای حالت «هر-پالت-یک-حسگر» به شکل محسوسی پایین‌تر بود. لذا پیشنهاد می‌شود برای کاهش تعداد حسگرهای سخت‌افزاری مورد نیاز، بکارگیری روش‌های دیگر نیز مورد بررسی قرار بگیرد. 
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Badia-Melis, R., Mc Carthy, U., Ruiz-Garcia, L., Garcia-Hierro, J., & Villalba, J. R. (2018). New trends in cold chain monitoring applications-A review. Food Control, 86, 170-182. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2017.11.022
Benkessirat, A., & Benblidia, N. (2019, November). Fundamentals of feature selection: an overview and comparison. In 2019 IEEE/ACS 16th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/AICCSA47632.2019.9035281
Brunello, A., Urgolo, A., Pittino, F., Montvay, A., & Montanari, A. (2021). Virtual sensing and sensors selection for efficient temperature monitoring in indoor environments. Sensors, 21(8), 2728.https://doi.org/10.3390/s21082728
Curreri, F., Fiumara, G., & Xibilia, M. G. (2020). Input selection methods for soft sensor design: A survey. Future Internet, 12(6), 97. https://doi.org/10.3390/fi12060097
Gillespie, J., da Costa, T. P., Cama-Moncunill, X., Cadden, T., Condell, J., Cowderoy, T., Ramsey, E., Murphy, F., Kull, M., Gallagher, R., & Ramanathan, R. (2023). Real-time anomaly detection in cold chain transportation using IoT technology. Sustainability, 15(3), 2255. https://doi.org/10.3390/su15032255
Gyawali, P. K., Liu, X., Zou, J., & He, Z. (2022, December). Ensembling improves stability and power of feature selection for deep learning models. In Machine Learning in Computational Biology (pp. 33-45). PMLR. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.00604
Hoang, H. M., Akerma, M., Mellouli, N., Le Montagner, A., Leducq, D., & Delahaye, A. (2021). Development of deep learning artificial neural networks models to predict temperature and power demand variation for demand response application in cold storage. International Journal of Refrigeration, 131, 857-873. https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2021.07.029
Kamalov, F. (2018, December). Sensitivity analysis for feature selection. In 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) (pp. 1466-1470). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2018.00238
Lim, M. K., Li, Y., Wang, C., & Tseng, M. L. (2022). Prediction of cold chain logistics temperature using a novel hybrid model based on the mayfly algorithm and extreme learning machine. Industrial management & data systems, 122(3), 819-840. https://doi.org/10.1108/IMDS-10-2021-0607
Lin, B., Recke, B., Knudsen, J. K., & Jørgensen, S. B. (2007). A systematic approach for soft sensor development. Computers & chemical engineering, 31(5-6), 419-425. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2006.05.030
Loisel, J., Cornuéjols, A., Laguerre, O., Tardet, M., Cagnon, D., de Lamotte, O. D., & Duret, S. (2022). Machine learning for temperature prediction in food pallet along a cold chain: Comparison between synthetic and experimental training dataset. Journal of Food Engineering, 335, 111156. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2022.111156
Loisel, J., Duret, S., Cornuéjols, A., Cagnon, D., Tardet, M., Derens-Bertheau, E., & Laguerre, O. (2021). Cold chain break detection and analysis: Can machine learning help? Trends in Food Science & Technology, 112, 391-399. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2021.03.052
Maruthi, R., Lakshmi, I., & Devi, V. D. (2023, August). Monitoring Perishable Foods using Machine Learning and Internet of Things. In 2023 Second International Conference on Augmented Intelligence and Sustainable Systems (ICAISS) (pp. 1584-1587). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICAISS58487.2023.10250646
Maxim Integrated. (2019). DS18B20 - Programmable Resolution 1-Wire Digital Thermometer. Retrieved from DS18B20 Datasheet. https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ds18b20.pdf
May, R., Dandy, G., & Maier, H. (2011). Review of input variable selection methods for artificial neural networks. Artificial neural networks-methodological advances and biomedical applications, 10(1), 19-45. https://doi.org/10.5772/16004
Mercier, S., & Uysal, I. (2018). Neural network models for predicting perishable food temperatures along the supply chain. Biosystems engineering, 171, 91-100. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.04.016
Nascimento Nunes, M. C., Nicometo, M., Emond, J. P., Melis, R. B., & Uysal, I. (2014). Improvement in fresh fruit and vegetable logistics quality: berry logistics field studies. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 372(2017), 20130307. https://doi.org/10.1098/rsta.2013.0307
Perera, Y. S., Ratnaweera, D. A. A. C., Dasanayaka, C. H., & Abeykoon, C. (2023). The role of artificial intelligence-driven soft sensors in advanced sustainable process industries: A critical review. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 121, 105988. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.105988
Pudjihartono, N., Fadason, T., Kempa-Liehr, A. W., & O'Sullivan, J. M. (2022). A review of feature selection methods for machine learning-based disease risk prediction. Frontiers in Bioinformatics, 2, 927312. https://doi.org/10.3389/fbinf.2022.927312
Souza, F. A., Araújo, R., & Mendes, J. (2016). Review of soft sensor methods for regression applications. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 152, 69-79. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2015.12.011
Stavropoulos, G., Violos, J., Tsanakas, S., & Leivadeas, A. (2023). Enabling artificial intelligent virtual sensors in an IoT environment. Sensors, 23(3), 1328. https://doi.org/10.3390/s23031328
Swain, S., & Jenamani, M. (2022, November). Cluster analysis for identification of temperature breaks in a reefer container from IoT data. In 2022 International Conference on Futuristic Technologies (INCOFT) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/INCOFT55651.2022.10094499
Tofallis, C. (2015). A better measure of relative prediction accuracy for model selection and model estimation. Journal of the Operational Research Society, 66(8), 1352-1362. https://doi.org/10.1057/jors.2014.103
Xu, F., Sato, Y., Sakai, Y., Sabu, S., Kanayama, H., Satou, D., & Kansha, Y. (2022). A Prediction Model for Temperature Variation and Distribution Using Soft Sensing Method. Chemical Engineering Transactions, 94, 811-816. https://doi.org/10.3303/CET2294135
Zou, Y., Wu, J., Wang, X., Morales, K., Liu, G., & Manzardo, A. (2023). An improved artificial neural network using multi-source data to estimate food temperature during multi-temperature delivery. Journal of Food Engineering, 351, 111518. https://doi.org/10.1016/j