首页> 中文学位 >植入轮胎的RFID标签天线性能预测研究
【6h】

植入轮胎的RFID标签天线性能预测研究

代理获取

目录

符号说明

1 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2智能轮胎RFID标签使用现状

1.3 课题研究的主要内容

1.4 本章小结

2 RFID相关技术基础

2.1 轮胎材料分析

2.2 植入轮胎RFID标签介绍

2.3 阅读距离

2.4 本章小结

3 智能轮胎的RFID标签天线仿真

3.1 轮胎结构与材料对RFID标签天线的影响

3.2 植入轮胎的RFID天线仿真

3.3 天线特性分析

3.4 本章小结

4 植入轮胎的RFID标签建模预测

4.1 植入轮胎的RFID标签天线性能预测

4.2 神经网络技术

4.3 基于神经元网络的RFID标签天线优化

4.4 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

声明

展开▼

摘要

轮胎是汽车最重要部件之一,其性能和状态直接决定汽车运行安全。智能轮胎通过植入RFID电子标签,可将轮胎信息传至车辆控制系统,并传输至云服务器,车主可实时获取信息,保证车辆运行安全。并且,轮胎中的RFID电子标签就像每个人都有唯一的身份证,轮胎有了自己的“身份证”,随时可以通过采集终端读取相应数据,结合相应的管理软件,从而实现对轮胎全生命周期数据的记录及追溯。
  RFID电子标签在空气中的阅读距离可以达到很大的距离,但是一旦植入轮胎中,很容易受到轮胎中的金属层和炭黑等电介质的影响,导致读取距离下降。所以,需要寻找合适的方法来预测RFID电子标签在不同的轮胎环境下阅读器的读取距离。本文对植入轮胎中RFID标签的螺旋弹簧式天线进行神经网络的建模预测。首先,利用电磁仿真软件FEKO仿真不同天线臂长的标签植入轮胎后在不同轮胎介电参数、植入轮胎深度、与钢丝层距离情况下的辐射特性和回波损耗。然后,根据仿真软件仿真结果对不同天线单臂长、轮胎介电参数、植入轮胎深度、与钢丝层距离等进行分析取值。作为 BP神经网络的输入训练组。第三,实验设计。按照上述输入训练组中每组的参数设置,将不同单臂长的标签植入不同轮胎环境中,使用Alion ALH-9000阅读器依次得到阅读距离数值(实验条件限制,可能会存在一定误差),作为BP神经网络的输出训练数据。最后,训练BP神经网络,误差在允许范围内后,可以使用此模型作为植入轮胎的RFID标签天线的预测模型。
  因此,可以通过建立BP神经网络模型的方法,快速方便的在一定精度范围内预测阅读器的阅读距离,优化植入轮胎中的RFID电子标签的性能。

著录项

  • 作者

    齐艳丽;

  • 作者单位

    青岛科技大学;

  • 授予单位 青岛科技大学;
  • 学科 计算机技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 宋廷强;
  • 年度 2017
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TP391.44;
  • 关键词

    RFID电子标签; 智能轮胎; BP神经网络; MATLAB建模;

  • 入库时间 2022-08-17 11:01:04

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号