隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統及方法技術方案

本發明專利技術涉及一種隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統及方法，所述方法包括以下幾個步驟：1、對無人機工況范圍內的樣本點設計濾波的高斯白噪聲信號模擬環境風速信號，并通過高精度的CFD方法計算得到霧滴的沉積分布；2、采用深度學習中的時間序列預測方法，將上述CFD的輸入輸出信號作為樣本建立系統的高效降階模型；3、在驗證降階模型有效性的基礎上，采用降階模型代替CFD方法，可實現對霧滴沉積分布的實時高效預測；4、結合降階模型與控制算法調節系統的噴嘴角度與施藥壓力，以實現系統的自動對靶變量施藥控制。本發明專利技術可以設計主動控制算法控制施藥系統噴嘴角度與施藥壓力的作動，使霧滴向靶向區域沉積以抑制霧滴的漂移。

【技術實現步驟摘要】
隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統及方法
本專利技術涉及精準農業
，具體的講是一種隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統及方法。
技術介紹
我國是世界上受病蟲害最為嚴重的國家之一，通過植保作業可以有效預防和治理病蟲害，是保障我國糧食安全與提高農產品品質和產量的重要手段。傳統的地面植保作業器械存在作業效率低下、農藥用量大等缺點。采用植保無人機的航空施藥作業能大幅提高作業速度并降低農藥使用量，且具有不受作物長勢限制及可適期作業等優點。但環境中不可控的隨機風場與旋翼下洗流場、作物之間相互耦合作用使得輕質量小粒徑霧滴易向非靶區運動并沉積，導致霧滴漂移并造成霧滴在作業田塊與作物局部分布不均等問題，同時對非靶向區域也造成環境污染。目前防止或減弱霧滴漂移的方法主要包括設置合理的飛行速度與作業高度，改善噴嘴的防漂移性能等，但是對隨機環境風影響下霧滴飄移的抑制作用有限。
技術實現思路
本專利技術要解決的技術問題是針對以上不足，提供一種隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統及方法。隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制方法，包括以下步驟：步驟1、根據作物生長特性及植保作業需求，確定植保無人機的工作范圍，包括l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力，將l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力數據離散為系統的樣本空間，采用拉丁超立方方法選取樣本空間的樣本點；步驟2、在每個樣本點附加同一個隨機環境風速度信號作為輸入信號，利用高精度的CFD計算方法得到霧滴的沉積分布，作為施藥系統的輸出信號；步驟3、建立施藥系統的時間序列預測降階模型，將步驟2中的輸入信號和輸出信號作為訓練樣本數據，對施藥系統的高效降階模型進行訓練，得到最終降階模型；步驟4、將另一組未經訓練過的樣本點測試集，且每個樣本點測試集具有與步驟2不同變化規律的隨機環境風速信號作為樣本點測試集輸入信號，測試集中的每個樣本點均包括一組作業高度、噴嘴角度和施藥壓力信息，且作業高度、噴嘴角度和施藥壓力均位于步驟1的樣本空間范圍內，將樣本點測試集輸入信號分別采用CFD方法與最終降階模型計算得到霧滴分布響應；步驟5、通過對比CFD與最終降階模型的計算結果以驗證降階模型的有效性，判斷最終降階模型是否滿足工程計算精度，若不能滿足工程計算精度，則重復上述步驟1-步驟3，改變步驟1中的樣本空間和步驟4中的樣本點測試集，得到新的最終降階模型，若能夠滿足工程計算精度，則輸出最終降階模型；步驟6、根據植保作業任務需求，選擇合適的作業高度，通過地面風速監測裝置以及無人機機載風速監測裝置實時測量環境風速信息，將步驟5中的作業高度以及實時風速信息輸入至步驟5中輸出的最終降階模型，計算出不同噴嘴角度和不同施藥壓力下施藥系統的霧滴的沉積分布效果，根據植保施藥需求計算出最佳霧滴的沉積分布效果對應的最佳噴嘴角度與最佳施藥壓力；步驟7、按照作業高度、最佳噴嘴角度和最佳施藥壓力進行精準施藥。進一步的，所述步驟2中，隨機環境風速信號為濾波的連續變化的高斯白噪聲信號。進一步的，所述步驟3中，基于系統辨識理論，采用結合遞歸算法的回歸模型或深度學習中的RNN方法建立施藥系統的時間序列預測模型。隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制系統，包括以下模塊：包括樣本空間模塊、施藥系統降階模型建立模塊、降階模型及CFD調試模塊、噴藥參數計算模塊和施藥控制模塊，所述樣本空間模塊用于根據作物生長特性及植保作業需求，確定植保無人機的工作范圍，包括l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力，將l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力離散為系統的樣本空間，采用拉丁超立方方法選取樣本空間的樣本點；施藥系統降階模型建立模塊用于在每個樣本點附加同一個隨機環境風速度信號作為輸入信號，利用高精度的CFD計算方法得到霧滴的沉積分布，作為施藥系統的輸出信號；建立施藥系統的時間序列預測降階模型，將步驟2中的輸入信號和輸出信號作為訓練樣本數據，對施藥系統的高效降階模型進行訓練，得到最終降階模型；通過對比CFD與最終降階模型的計算結果以驗證降階模型的有效性，判斷最終降階模型是否滿足工程計算精度，若不能滿足工程計算精度，則重復上述步驟1-步驟3，改變步驟1中的樣本空間和步驟4中的樣本點測試集，得到新的最終降階模型，若能夠滿足工程計算精度，則輸出最終降階模型；降階模型及CFD調試模塊用于將另一組未經訓練過的樣本點測試集，且每個樣本點測試集具有與步驟2不同變化規律的隨機環境風速信號作為樣本點測試集輸入信號，測試集中的每個樣本點均包括一組作業高度、噴嘴角度和施藥壓力信息，且作業高度、噴嘴角度和施藥壓力均位于步驟1的樣本空間范圍內，將樣本點測試集輸入信號分別采用CFD方法與降階模型計算得到霧滴分布響應；噴藥參數計算模塊用于根據植保作業任務需求，選擇合適的作業高度，通過地面風速監測裝置以及無人機機載風速監測裝置實時測量環境風速信息，將步驟5中的作業高度以及實時風速信息輸入至步驟5中的最終降階模型，計算出不同噴嘴角度和不同施藥壓力下施藥系統的霧滴的沉積分布效果，根據植保施藥需求計算出最佳霧滴的沉積分布效果對應的最佳噴嘴角度與最佳施藥壓力；施藥控制模塊用于按照作業高度、最佳噴嘴角度和最佳施藥壓力進行精準施藥。為解決以上技術問題，本專利技術采用以下技術方案：本專利技術采用以上技術方案后，與現有技術相比，具有以下優點：1、本專利技術提出利用降階模型高效準確地預測霧滴的分布規律。本專利技術創新性地利用機載風速儀與降階模型方法預測霧滴在強耦合氣動效應與復雜物理邊界條件下的漂移與沉積規律。降階模型在保證計算精度的前提下，可有效降低計算耗時。2、本專利技術提出基于代理模型的自動對靶控制策略。相對于不同風速下的無差別施藥，基于降階模型方法變量施藥控制方法可有效抑制環境風速對霧滴飄移的影響，使環境風影響下施藥系統反饋調節更高效準確，進而提高農藥的利用率并降低農藥對環境的污染，是實現精準農業的有效手段。下面結合附圖和實施例對本專利技術進行詳細說明。附圖說明圖1為本專利技術中CFD計算方法的示意圖。圖2為本專利技術中的隨機風速的示意圖。圖3為本專利技術中搭建降階模型的示意圖。圖4為本專利技術中的利用降階模型實現霧滴漂移抑制的控制原理示意圖。具體實施方式以下結合附圖對本專利技術的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本專利技術，并非用于限定本專利技術的范圍。本專利技術是一種基于監測隨機側風信號通過降階模型和變量施藥控制方法抑制霧滴的漂移，包括：風速監測裝置、變量施藥控制系統，以及調節噴嘴角度和調節噴藥壓力組成的變量施藥執行裝置。為保證獲取風速信息的準確性，所述的側風監測裝置包括地面監測裝置以及機載監測裝置，其中機載監測裝置安裝在無人機飛行方向的前、后、左、右四個方位，用于測量不同方向的風速，并降低旋翼流場對風速測量的干擾。所述的風速測量裝置通過無線信號將本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制方法，其特征在于，包括以下步驟：/n步驟1、根據作物生長特性及植保作業需求，確定植保無人機的工作范圍，包括l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力，將l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力數據離散為系統的樣本空間，采用拉丁超立方方法選取樣本空間的樣本點；/n步驟2、在每個樣本點附加同一個隨機環境風速度信號作為輸入信號，利用高精度的CFD計算方法得到霧滴的沉積分布，作為施藥系統的輸出信號；/n步驟3、建立施藥系統的時間序列預測降階模型，將步驟2中的輸入信號和輸出信號作為訓練樣本數據，對施藥系統的高效降階模型進行訓練，得到最終降階模型；/n步驟4、將另一組未經訓練過的樣本點測試集，且每個樣本點測試集具有與步驟2不同變化規律的隨機環境風速信號作為樣本點測試集輸入信號，測試集中的每個樣本點均包括一組作業高度、噴嘴角度和施藥壓力信息，且作業高度、噴嘴角度和施藥壓力均位于步驟1的樣本空間范圍內，將樣本點測試集輸入信號分別采用CFD方法與最終降階模型計算得到霧滴分布響應；/n步驟5、通過對比CFD與最終降階模型的計算結果以驗證降階模型的有效性，判斷最終降階模型是否滿足工程計算精度，若不能滿足工程計算精度，則重復上述步驟1-步驟3，改變步驟1中的樣本空間和步驟4中的樣本點測試集，得到新的最終降階模型，若能夠滿足工程計算精度，則輸出最終降階模型；/n步驟6、根據植保作業任務需求，選擇合適的作業高度，通過地面風速監測裝置以及無人機機載風速監測裝置實時測量環境風速信息，將步驟5中的作業高度以及實時風速信息輸入至步驟5中輸出的最終降階模型，計算出不同噴嘴角度和不同施藥壓力下施藥系統的霧滴的沉積分布效果，根據植保施藥需求計算出最佳霧滴的沉積分布效果對應的最佳噴嘴角度與最佳施藥壓力；/n步驟7、按照作業高度、最佳噴嘴角度和最佳施藥壓力進行精準施藥。/n...

【技術特征摘要】
1.隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1、根據作物生長特性及植保作業需求，確定植保無人機的工作范圍，包括l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力，將l個植保無人機的作業高度、m個噴嘴角度和n個施藥壓力數據離散為系統的樣本空間，采用拉丁超立方方法選取樣本空間的樣本點；
步驟2、在每個樣本點附加同一個隨機環境風速度信號作為輸入信號，利用高精度的CFD計算方法得到霧滴的沉積分布，作為施藥系統的輸出信號；
步驟3、建立施藥系統的時間序列預測降階模型，將步驟2中的輸入信號和輸出信號作為訓練樣本數據，對施藥系統的高效降階模型進行訓練，得到最終降階模型；
步驟4、將另一組未經訓練過的樣本點測試集，且每個樣本點測試集具有與步驟2不同變化規律的隨機環境風速信號作為樣本點測試集輸入信號，測試集中的每個樣本點均包括一組作業高度、噴嘴角度和施藥壓力信息，且作業高度、噴嘴角度和施藥壓力均位于步驟1的樣本空間范圍內，將樣本點測試集輸入信號分別采用CFD方法與最終降階模型計算得到霧滴分布響應；
步驟5、通過對比CFD與最終降階模型的計算結果以驗證降階模型的有效性，判斷最終降階模型是否滿足工程計算精度，若不能滿足工程計算精度，則重復上述步驟1-步驟3，改變步驟1中的樣本空間和步驟4中的樣本點測試集，得到新的最終降階模型，若能夠滿足工程計算精度，則輸出最終降階模型；
步驟6、根據植保作業任務需求，選擇合適的作業高度，通過地面風速監測裝置以及無人機機載風速監測裝置實時測量環境風速信息，將步驟5中的作業高度以及實時風速信息輸入至步驟5中輸出的最終降階模型，計算出不同噴嘴角度和不同施藥壓力下施藥系統的霧滴的沉積分布效果，根據植保施藥需求計算出最佳霧滴的沉積分布效果對應的最佳噴嘴角度與最佳施藥壓力；
步驟7、按照作業高度、最佳噴嘴角度和最佳施藥壓力進行精準施藥。


2.根據權利要1所的隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制方法，其特征在于，所述步驟2中，隨機環境風速信號為濾波的連續變化的高斯白噪聲信號。


3.根據權利要1所的隨機環境風影響下的基于降階模型的施藥控制方法，其特征...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李文成，黃小毛，趙鑫，
申請(專利權)人：華中農業大學，
類型：發明
國別省市：湖北;42