南疆地区智能温室控制系统研究—基于多传感器融合机理

发布时间：2019-08-12 17:05

【摘要】：针对南疆以塑料大棚为主的设施农业,智能温室的研究显得十分必要。为此,针对南疆设施农业的现状,基于多传感器数据融合技术,将模糊推理算法与专家系统结合起来,建立了适用于南疆自然气候条件下的智能温室自动化控制模型。通过采集和融合南疆地区实时温室控制参数,该系统可以取得精确的监控结果。结果表明:该方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,有效解决了设施农业的控制精度,为增大农作物产能提供进一步解决措施,对缓解南疆蔬菜等农产品紧缺等实际问题具有十分重要的实际意义。
【图文】：

式鹣钅?TDZKQN201509)作者简介:王宪磊(1983－)，男，陕西子洲人，讲师，硕士，(E－mail)793131588@qq．com。据某种规则进行组合，通过合理支配和使用多传感器及其观测信息，对被测对象进行一致性解释和描述，实现对应的决策和估计［1］。各类传感器在信息融合的设计中允许其具有如实时或非实时、互相支持或互补、互相矛盾或竞争等不同的特征。与单传感器数据处理方式相比，多传感器融合系统所处理的多传感器数据具有更复杂的形式，该控制方法能够更有效、合理地利用多传感器资源［2］。多传感器融合过程如图1所示。信息融合过程主要包括信息提娶信息预处理、传感器数据融合和控制结果输出4个环节［3］。图1多传感器数据融合过程Fig．1Theprocessofmuiti－sensordatafusion多传感器输入量如室内外温湿度、光照强度等信息摄入量多为具有不同特征的非电信号，A/D先将此部分非电信号转化为电信号，即计算机能够处理的数字量。信息预处理是将由于受到随机因素的影响产生的干扰及噪音信息的转换后的电信号进行过滤处理，提取滤除干扰及噪音信息的各电信号的特征量再进行多传感器融合处理，从而输出融合结果［4］。·39·2017年7月农机化研究第7期DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2017.07.007

1．2数据融合算法根据现有融合算法的优缺点，本文将模糊推理算法和专家系统相结合，形成模糊推理专家系统算法用于南疆温室的智能控制，并设计出一套应用模糊专家系统算法的多传感器融合机理的智能温室控制系统。系统总体结构如图2所示。图2系统总体结构图Fig．2Thestructureofsystemglobal2模糊专家系统2．1模糊推理模糊推理本质就是将一个给定输入空间通过模糊逻辑的方法映射到一个特定的输出空间的计算过程。1974年，首次提出Fuzzy逻辑控制的Mamdani算法是最常见的模糊算法，并给出一种基于CＲI方案的Fuzzy推理算法，至今仍是一种被广泛使用的有效算法［5］。模糊推理算法实质为“IF－THEN”的法则形式，是由利用经验或相关知识得到的规则转化而成。由于大多数的模糊推理并非只有一个法则，通常事实需要推理时主要有以下几种推理方法:①逻辑和、逻辑积、逻辑和;②逻辑积、逻辑积、逻辑和;③逻辑积、代数积(取隶属度的乘积值)、逻辑和。本文采取逻辑积、逻辑积、逻辑和的推理方法，即Mamdani的Min－Max模糊推理算法，，逻辑积为Min计算，逻辑和为Max计算，用∧表示Min计算，∨表示Max计算。模糊推理过程如下:设A、B、C分别是论域X、Y、Z上的模糊集合，已知论域A、B上的模糊集合X、Y，推出论域Z上新的模糊集合C。即有规则如下IfxisA1andyisB1，thenzisC1IfxisA2andyisB2，thenzisC2当模糊推理具有多个前件时，多条规则的形成为每条模糊规则的模糊并集，将系统的多条前件进行如下处理:u1=ua1(A1)∧ub1(B1)u2=ua2(A2)∧ub2(B2)对于推理系统的第i条规则，则有输出控制量的隶属函数则为uZi＇(C)=ui∧uZi(C)i=1，2所以，所有的规则共?
【作者单位】： 塔里木大学机械电气化工程学院;新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(31260288) 塔里木大学校长基金青年创新资金项目(TDZKQN201509)
【分类号】：S625.3;S126


本文编号：2525843