我国智能温室的研究现状

近期工作汇报指导老师：房建东学生：陈克忠日期：2015年10月26日——阅读论文总结，课题初步方向点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本目录温室环境智能监控研究现状温室环境智能监控方案总结我国温室农业开展概况课题方向点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本1我国温室农业开展概况近年来我国温室农业得到了快速开展，截至2012年，面积已到达了362万hm2占世界的89.3%；其中代表设施农业现代化水平的玻璃温室面积接近9000hm2，占世界玻璃温室面积的22.5%。与此同时，随着信息技术的开展，传感器技术、无线网络、信息处理、决策效劳等智能化技术越来越多地应用于温室管理中，尤其是近年来物联网技术的开展和应用，更加促进了温室智能化管理技术的开展。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本温室环境决策调控温室环境数据处理温室环境信息获取2温室环境智能监控的研究现状点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本2.1温室环境信息获取

温室环境信息获取方面，研究初期主要采有线传输方式，如朱伟兴等人设计了以计算机为上位机、MCS-51单片机为下位机的智能温室群集散控制系统就是运用RS232/RS422有线传输环境信息。其设计整体框图如图1.图1朱伟兴等设计的硬件整体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本再如懂乔雪等人设计的“温室计算机分布式自动控制系统”

采用总线式RS-485通信网络和逐级验证的通信算法进行数据传输，通信结构图及总体框图如图2、3。图2懂乔雪等设计的通信硬件系统框图图3懂乔雪等设计的系统总体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本近年来国内外在温室环境无线测控技术方面开展了相关研究工作，主要是采用

2G、3G网络通信技术、Zigbee、蓝牙和Wi-Fi等方式进行信息的传输。其中2G、3G网络通信技术主要适用于远距离信息传输，Zigbee、蓝牙和Wi-Fi技术用于短距离信息传输领域。如张猛等设计的“基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统”就是运用了无线传输技术，其设计整体框图如图4。图4张猛等设计的系统总体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本再如王斌等设计的“基于GPRS技术日光温室综合环境集散控制系统”该系统主要由３局部组成：温室综合环境监控模块、GPRS数据传输模块、基于WEB的温室群监控中心模块。整体设计框图如图5所示。图5王斌等设计的系统总体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本2.2温室环境数据处理由于温室测控系统效劳于多个温室，范围广，环境参数复杂，为了提高采集数据的可靠性和稳定性，大多数设计都采用了一定的方法将采集到的原始数据进行处理。如程曼等在“基于多传感器数据融合的温室环境控制的研究”一文中描述的，在多传感器采集数据根底上,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,提高数据融合结果的客观性。器设计的整体框图如图6。图6程曼等设计的系统总体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本再如张韩飞等在“多传感器信息融合在温室湿度检测中的应用”一文中采用模糊C均值(FCM)聚类算法对温室湿度进行数据融合,说明了FCM算法优于平均值算法，提高了检测的准确性。其整体设计框图如图7所示。图7张韩飞等设计的系统总体框图点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本2.3温室环境决策调控目前温室环境优化控制主要是依据植物生长最适宜条件或者依据环境控制本钱最低来优化。在上述两种优化调控方法中，由于基于生长最优往往不是经济效益最好，而基于本钱最低那么不能保证发挥温室增产潜力，所以近年来开展了将作物生长和环境调控本钱相结合的控制方法研究。如朱丙坤等人在“基于节能偏好的冲突多目标相容温室环境控制”一文中利用多目标相容算法对温室大棚进行控制，并对遗传算法进行了改进，把节能这一偏好引入到了优化过程中。在多冲突目标算法中，不在追求精确的点目标，而是追求次优的区间目标，由于控制目标的放宽，就可以有很大的余地来协调控制精度和能耗，从而到达节能降耗的目的。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本决策调控数据处理数据获取3温室环境智能控制开展方向总结点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本3.1数据获取方面由于总线方式布线复杂且有线线路在大棚内温热潮湿的环境下容易损坏等多方面原因，使用将越来越少，取而代之的将是无线通信，包括zigbee、蓝牙、WiFi等短距离无线通信和GPRS、互联网等远程无线通信。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本3.2数据处理方面分布式处理将是未来的开展趋势，传统的数据处理往往是将所有原始数据都会聚到控终端进行统一处理，这样既加大了数据处理的难度，又浪费了数据传输带宽。所以将原始数据在采集端进行处理或者预处理是数据处理的前提，这就需要在数据采集端加适宜的数据处理硬件。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本传统的温室大棚控制系统的数据处理通常是将不同传感器或者同一种类的不同传感器独立开来，或者只进行简单的均值融合，这种方法不能从整体上把握温室环境，并且存在数据冗余。多传感器融合技术弥补了上述缺点，多传感器信息融合是把多个相同类型或不同类型的传感器所提供的局部观察量加以综合，消除信息之间的冗余和矛盾，利用信息互补，形成对环境的相对完整一致的感知描述，从而提高智能系统决策的快速性和正确性，以及规划的科学性。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本现有的温室监控系统智能化程度较低,它们能够自动采集温室内的小气候数据，进行简单的数据处理，并且利用直接监测数据或者经简单处理后的数据进行温室内小气候的调控,但是调控的机制一般是比较死板的程式化设置参数,缺少基于专家知识的、针对具体作物生理特点和病虫害发生规律的灵活调控机制。专家系统的融入能够利用专家系统中的专家经验实时处理分析温室监控系统的监测数据，从原始数据中挖掘出更为深层次的信息，例如什么环境条件下更容易产生病虫害，什么条件下果实张的更快更好等等。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本3.2决策控制方面传统的设计一般只考虑使环境到达最优即可，但是环境最优必定是以牺牲能源为代价的，并且植物生长的适宜环境往往不是一个点，而是一个区间，只要能使环境在植物适宜生长的范围之内即可。所以如何在环境优化与能源节约之间找到一个平衡点成为反响调控一个课题，无论以何种一句作为控制前提，最终的经济效益是控制的最终落脚点近所以近年来开展了将作物生长和环境调控本钱相结合的控制方法研究。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本综上所述，无线通信、分布式处理、多传感器融合、专家系统、作物生长环境和调控本钱结合控制是未来“温室环境智能控制”的开展方向，也是课题研究的重点。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本4课题方向4.1总体概述课题方向初步定为运用无线通信、分布式处理、多传感器融合、专家系统、作物生长环境和调控本钱结合控制方面的知识设计出一款“温室环境智能监控系统”。课题创新点主要有，数据分析融入专家系统、病虫害预防、适用于多种农作物。该系统解决了目前温室环境监控系统普遍存在的环境数据获取后很少与具体作物健康发育的特殊需求相结合，也很少用于病虫害的智能化防治等问题。系统总图框图如以下图所示。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本4.2课题开展首先是数据采集端，选取对作物生长最为重要的温度、湿度、CO2浓度、光照和作物图像作为原始采集参数。传感器选型如下表所示。传感器温度湿度光照CO2浓度作物图像型号SHT11SHT11BL1750MG811待定点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本采集端的数据预处理，首先对采集到的原始数据进行滤波，以减少外界噪声干扰。经查阅资料，常用的滤波方法主要有十种〔见附录1〕。①限幅滤波法〔又称程序判断滤波法〕②中位值滤波法③算术平均滤波法④递推平均滤波法〔又称滑动平均滤波法〕⑤中位值平均滤波法〔又称防脉冲干扰平均滤波法〕⑥限幅平均滤波法⑦一阶滞后滤波法⑧加权递推平均滤波法⑨消抖滤波法⑩限幅消抖滤波法在宋庆恒的“基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统设计”一文中用到的是滑动平均窗滤波，器MALAB实现函数如下。点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本function[output_A]=fifo_filter(input_A,fifo_size)%求数组的fifo_size个数据的滑动平均滤波值%对input_A的每一列进行滑动平均滤波fifo_size=floor(fifo_size);if(fifo_size<=1)output_A=input_A;return;endfifo_p=1;sa=size(input_A);line=sa(1);col=sa(2);fifo=zeros(fifo_size,col);fifo_sum=zeros(1,col);forn=1:line;fifo_sum=fifo_sum-fifo(fifo_p,:)+input_A(n,:);fifo(fifo_p,:)=input_A(n,:);fifo_p=fifo_p+1;if(fifo_p>fifo_size)fifo_p=1;endtemp_A(n,:)=fifo_sum/fifo_size;endoutput_A=temp_A;end点击添加文本点击添加文本点击添加文本点击添加文本对数据进行滤波以后还需要提出数据的异常点，剔除异常点常用