目前,已有无线车载监测系统替代了传统CAN（Controller Area Network,CAN）总线的数据传输方式,系统以液压平板车体轴线的直接承载压力为分析对象,通过金属应变片或静力应变仪进行受力测量。而监测系统忽略了车体主纵横梁所受的静定力扰动,理论计算值无法准确反映液压平板挂车的轴线承载状态。同时金属应变片检测存在灵敏系数较低、不易安装的缺陷,感知信号易受噪声扰动,承载压力检测值的平均相对误差高达5%。此外在恶劣的运输环境下传感器节点易发生故障,从而发送异常数据对分析结果产生影响。为提高系统数据传输的准确性,研发一套基于物联网与液压检测的液压平板轴线承载状态无线监测系统。该系统由传感器节点、协调器节点、Wi Fi网关节点以及上位机软件部分组成,系统主要完成液压平板轴线承载安全的监测任务,具体研究内容如下:（1）针对静定力扰动问题,研究了液压平板车体的力学结构,采用液压-支承力的校核方法对平板车体轴线受力进行计算。该校核方法以液压悬架为对象分析,利用油压-支承力转化曲线,基于油缸液压值对悬架支承力进行分析,并根据力学平衡关系确定轴线受力大小,解除了静定力的影响。同时针对货物承载稳定性问题,采用“稳定平面-重心偏移”方法对货物的重心坐标进行校核,根据刚体的合力矩平衡公式,计算货物承载坐标,确定货物是否处于失衡状态。（2）针对应变片检测方式的不足,设计了大件液压平板轴线承载无线监测系统,通过压力变送器实现悬架油缸的液压信号采集。构建了基于Zig Bee的无线通信网络,实现液压采集数据的稳定传输。设计了Wi Fi网关节点,完成对Zig Bee网络的监测数据转发,并将节点数据发送至手持端设备显示。（3）针对WSN（Wireless Sensor Networks,WSN）节点的通信质量问题,研究了WSN故障节点检测算法,提出了基于时间序列统计特征的故障节点检测算法,改进算法对原算法的初始状态判定策略进行调整,以时间序列的样本置信区间作为判定阈值,最终通过多数投票原则检出故障节点。并对PEGASIS路由协议的构链方式进行优化,基于接收信号的强度指示确定下一跳节点。实现了故障节点检测,降低了算法通信能耗。（4）采用C#编程语言,使用.NET Framework编程模型与.NET Core软件底层框架,开发了监测系统的上位机软件,实现了液压平板轴线受力及货物承载位置的可视化。分别进行模拟实验与现场实验,对监测系统的数据检测精度与数据有效性进行验证,实验结果显示液压检测数据相对误差约为3%,轴线受力与重心坐标的平均相对误差分别约为3.5%,4.2%,短距离内节点误码率保持在0.5%以内。针对WSN故障节点检测算法设置了仿真实验,分析了改进算法主要参数对故障节点诊断结果的影响,并进行实验验证。仿真结果显示,较于原算法,改进算法的故障平均诊断精度提升了13.4%,网络节点生命周期延长了约10%。实验结果显示,故障节点诊断精度提高了约9%,证明改进算法具有较好的检测性能,适用于大件液压平板监测网络。