一種溫室多模型信息融合的溫室環境調控方法及系統技術方案

本發明專利技術為一種溫室多模型信息融合的溫室環境調控技術，根據溫室環境信息采集傳感器獲得的溫室內溫度、濕度、光照強度、二氧化碳濃度等環境信息，分別采用基于設定值、基于光照和基于積溫的三種溫室環境控制模型進行特征向量的提取，采用D-S證據理論方進行三種調控方法的特征向量的多信息融合，建立環境優化調控決策策略，實現溫室短尺度和長尺度控制要求的協調。并通過溫室環境控制器控制執行機構動作實現溫室環境參數的實時控制。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于設施農業溫室環境控制
，具體涉及一種溫室多模型信息融合的溫室環境調控方法及系統。
技術介紹
隨著對作物生長模擬模型和計算機技術的發展，從70年代中期起，荷蘭、日本、美國、意大利等國家開始使用微型計算機進行溫室作物生長環境監控。到90年代，對溫室環境控制的技術已發展到較高的水平。在溫室環境控制中，對參數的設定目前主要是依據植物生長最適宜或按環境控制成本最低來優化。溫室環境控制最簡單直接的方法即溫度、濕度、光照等環境參數控制以臨界值作為設定的上限和下限，控制的要求就是保證溫度、濕度、光照等環境參數在設定的范圍內。這種控制模型的優點是環境控制的成本低，但是作物的生產潛力得不到充分發揮。在依據物生長最適宜來確定控制參數方面，通常都是對單因子進行優化，如通過基于光合作用模型，進行不同光照條件下的溫度適宜值尋優，這種控制模型能夠使植物一直處在適宜的范圍內，生長速度較快，但是控制成本相對較高。為解決在溫室環境控制中的能源消耗，又提出了積溫控制方模型的控制方式，即在溫室環境調控中考慮作物生長的過程，以一天的溫度積累作為控制指標，目標是使得一天內的溫度積累達到設定的要求。這種方法滿足了作物生長過程中長期的要求，同時也達到了節能的目標。但是在溫室環境控制過程中發現，以成本最低為目標的臨界值控制，作物的產量水平受到限制。基于光照的控制在長期陰雨弱光期間，以及在易發生光合作用“午休”現象期間，所得到的控制方案往往不是作物生長的最優環境調控組合。此外，基于光照的調控屬于快速動態參數的調節，調控機構的起閉較頻繁，影響了調控機構的壽命和可靠性；而基于積溫的調控方法以作物生長適宜的一天24小時內累積有效溫度為指標，屬于長時間尺度的調控，在控制上往往有滯后性，有時不能實現作物生長最優的目的。
技術實現思路
為達到溫室環境參數的最優化控制，本專利技術專利提出一種基于多模型協調的溫室環境調控方法，利用信息融合的方法對環境調控參數進行多目標優化。其具體實現過程如下溫室環境信息傳感器及采集系統采集獲得當前溫室內外的氣象環境信息發送到決策優化計算機，決策優化計算機分別利用基于設定值調控模型、基于光照的調控模型和基于積溫的調控模型，獲得當前環境條件下的溫室環境調控方案，利用溫室環境調控效果模型和成本模型，獲得相應調控方案的調控成本和調控目標環境參數值，根據所計算的環境參數的調控目標值，利用作物生長模型計算不同調控方案的光合作用值，利用所計算的光合作用值和環境調控成本值，利用D-S證據理論方法獲得最優的環境調控方案，溫室環境控制器根據最優環境調控方案，控制執行機構實現溫室環境優化控制。上述方案中所述溫室內外的氣象環境信息是指溫室內溫度、濕度、光照強度和C02濃度以及溫室外的溫度、濕度、光照強度、風速、風向等環境參數。采集上述信息后，分別對溫室設定值控制模型、基于光照的控制模型和基于積溫的控制模型控制下溫室作物生長情況和溫室內環境變化情況進行分析，提取不同控制模型的溫室作物生長和環境變化的特征向量，建立各特征向量的可信度函數，利用D-S證據理論進行多模型信息融合決策。本專利技術方法以溫室環境調控效果、調控設備的運行成本和作物生長情況為判決，進行基于D-S證據理論的多模型信息融合的決策，實現溫室環境參數的實時優化，并將溫室環境調控方案發送給溫室環境控制器，控制執行機構實現溫室環境參數的控制。本專利技術還公開了一種溫室多模型信息融合的溫室環境調控方系統，該系統由由溫室環境信息傳感器及采集系統、決策優化計算機、溫室環境控制器和執行機構組成；其中溫室環境信息傳感器及采集系統，用于采集溫室內、外氣象環境信息并傳送至決策優化計算機； 決策優化計算機，分別利用基于設定值調控模型、基于光照的調控模型和基于積溫的調控模型，獲得當前環境條件下的溫室環境調控方案，利用溫室環境調控效果模型和成本模型，獲得相應調控方案的調控成本和調控目標環境參數值，根據所計算的環境參數的調控目標值，利用作物生長模型計算不同調控方案的光合作用值，利用所計算的光合作用值和環境調控成本值，利用D-S證據理論方法獲得最優的環境調控方案；溫室環境控制器，根據最優環境調控方案，控制執行機構實現溫室環境優化控制。本專利技術根據溫室環境信息采集傳感器獲得的溫室內溫度、濕度、光照強度、二氧化碳濃度等環境信息，分別采用基于設定值、基于光照和基于積溫的三種溫室環境控制模型進行特征向量的提取，采用D-S證據理論方進行三種調控方法的特征向量的多信息融合，建立環境優化調控決策策略，實現溫室短尺度和長尺度控制要求的協調。并通過溫室環境控制器控制執行機構動作實現溫室環境參數的實時控制。附圖說明圖I、溫室環境測控系統。圖2、基于D-S證據理論的溫室環境調控優化過程。具體實施例方式I、溫室環境測控系統圖I為溫室環境測控系統，主要由溫室環境信息傳感器及采集系統、決策優化計算機、溫室環境控制器和執行機構組成。溫室環境采集系統通過環境信息傳感器采集溫室內環境信息和室外氣象信息，包括溫室內溫度Tin、光照強度Lin、濕度HinXO2濃度Cin和溫室外溫度Trat、濕度Hrat、光照強度Lwt、C02濃度Crat以及風速V、風向D等信息，并傳送給溫室環境優化決策計算機進行決策調控，并將決策結果發送給溫室環境控制器，控制溫室執行機構進行溫室環境優化控制。2、基于多模型信息融合的溫室環境參數優化圖2為基于多模型信息融合的溫室環境參數優化決策過程，通過溫室環境采集系統所采集的溫室內外環境信息，分別利用基于設定值、基于光照、基于積溫的環境調控模型獲得溫室環境調控方案，并根據所確定的環境調控設備的調控方案進行執行機構的調控效果和調控成本的計算。利用作物光合作用模型計算不同調控方案調控效果的光合作用值，利用所計算的光合作用值和環境調控成本值作為特征向量，利用D-S證據理論方法獲得最優的環境調控方案，并將調控方發送至溫室環境控制機構。具體過程如下( I)溫室環境調控模型的建立①基于設定值的調控方模型系統根據作物生長的特性要求或用戶根據生產經驗設定溫室環境調控的上限值、下限值和適宜值。②基于光照的調控模型基于光照的調控模型中主要調控的參數為溫室內的溫度參數，主要用于溫室白天的溫度的確定，其確定方法如下·通過實驗建立作物光合作用強度Pn與溫度T、光照強度L的二次函數關系模型Pn=f (T, L) =aT2+bL2+cTL+dT+eL+f式中a、b、c、d、e、f為參數，針對每種作物通過設定不同的溫度T和光照強度L的試驗采用數據擬合的方法獲得。 cL + d根據極值定理得到在Γ =--時為光合作用最大值，此時溫度T為給定光照強Ia度條件下的作物光合作用最大是的溫度值，即為基于光照的調控的溫度值。③基于積溫的調控模型基于積溫的調控的目標是選取一定的時間段，保證該時間段的平均溫度值達到要求的值的方法，利用該方法設定溫室內的24h平均溫度達到良好的效果。可以表示為^/arg,24 = ^ des — ^ real II式中Ttmg,24—24h目標溫度值，即新的24h平均溫度值·Τ-——期望的24h溫度值，其值的可以根據作物生長最佳溫度值確定-I、——實際的溫室內24h的平均溫度值，通過溫室環境參數采集系統采集的歷史數據進行計算；tint——時本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于多模型信息融合溫室環境調控方法，其特征是：由溫室環境信息傳感器及采集系統采集獲得當前溫室內外的氣象環境信息發送到決策優化計算機，決策優化計算機分別利用基于設定值調控模型、基于光照的調控模型和基于積溫的調控模型，獲得當前環境條件下的溫室環境調控方案，利用溫室環境調控效果模型和成本模型，獲得相應調控方案的調控成本和調控目標環境參數值，根據所計算的環境參數的調控目標值，利用作物生長模型計算不同調控方案的光合作用值，利用所計算的光合作用值和環境調控成本值，利用D？S證據理論方法獲得最優的環境調控方案，溫室環境控制器根據最優環境調控方案，控制執行機構實現溫室環境優化控制。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王紀章，李萍萍，劉繼展，胡永光，
申請(專利權)人：江蘇大學，
類型：發明
國別省市：