【摘要】：隨著經(jīng)濟水平的提高和農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展,設(shè)施化農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為當代農(nóng)業(yè)的重要組成部分,溫室作為重要的農(nóng)業(yè)設(shè)施,發(fā)展迅速,由傳統(tǒng)簡易控制或人工控制轉(zhuǎn)變?yōu)橛姓{(diào)控設(shè)施的比例逐年增加,傳統(tǒng)設(shè)施化農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代精細化設(shè)施農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的需求日益迫切。本文以費約果扦插育苗溫室作為研究對象,由于費約果扦插育苗過程中,對空氣濕度要求較高,故重點研究溫室空氣濕度的精細化控制。在廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,設(shè)計了溫室微噴控制系統(tǒng),研究了傳感數(shù)據(jù)異常檢測處理算法、空氣濕度傳感器部署算法和微噴控制策略,為實現(xiàn)溫室精細化控制的研究做了有意義的探索,主要研究的工作包括以下幾個方面:一是針對溫室采集數(shù)據(jù)的離群和丟失現(xiàn)象,提出了基于數(shù)據(jù)間的多屬性相關(guān)特性改進的密度異常檢測算法來消除數(shù)據(jù)不準確問題的新方法;二是針對溫室空氣的空間變異性,提出了采用逐步累積和與離散粒子群優(yōu)化的傳感器部署算法,通過少量濕度傳感器確定溫室整體空間濕度分布特征,在保證感知精度與采集數(shù)據(jù)代表性的同時,降低了部署成本和數(shù)據(jù)冗余;三是研究了溫室機理建模和實驗建模方法,采用階躍建模方式建立了溫室空氣濕度模型,通過大量溫室仿真實驗驗證了溫室空氣濕度模型的合理性。在溫室空氣濕度模型基礎(chǔ)上,對比了PID控制、模糊控制和模糊PID控制方法的控制效果,針對溫室控制存在的時滯問題,采用了動態(tài)矩陣控制反饋調(diào)整的預測模糊PID控制方法,提高了溫室控制的精度。四是搭建了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和WIFI的嵌入式溫室監(jiān)控系統(tǒng)硬件框架,并設(shè)計了系統(tǒng)功能;最后,對溫室空氣濕度控制系統(tǒng)軟硬件平臺進行測試,結(jié)果表明,系統(tǒng)能夠有效的將溫室空氣濕度控制在預設(shè)的閾值間,有助于提高費約果扦插育苗的存活率。
【圖文】：

圖 2-1 箱線圖Fig.2-1 Box-plot歸模型的檢測方法分為兩步，首先利用數(shù)據(jù)訓練回歸模型，然后利異常程度。但該方法中若數(shù)據(jù)集存在異常數(shù)據(jù)，會影響構(gòu)建模型的，學者提出了穩(wěn)健回歸的方法。自回歸移動平均模型[41]（AutoreMovingAverage,ARIMA）是穩(wěn)健回歸異常檢測具有代表性的方法，一列分析。合參數(shù)模型異常檢測方法一般是利用混合參數(shù)的統(tǒng)計分布建模。主將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)單獨進行建模，常用期望最大化算法來估計對正常樣本數(shù)據(jù)進行建模。非參數(shù)法方圖異常數(shù)據(jù)檢測方法是通過計算數(shù)據(jù)出現(xiàn)在每個區(qū)間的頻數(shù)，來征，每個區(qū)間的數(shù)據(jù)個數(shù)利用柱狀圖的高度表示。在訓練階段，需構(gòu)造直方圖模型，，在檢測階段，將需要檢測的數(shù)據(jù)對應到模型的位離群。該方法最大的缺點是很難選擇柱狀的區(qū)間大小，若柱狀區(qū)間

時間距離數(shù)據(jù)序列，如式（2-8）所示，然后將新的時間序列數(shù)據(jù)應用到評估各數(shù)據(jù)的離群度。若離群度大于閾值，則將數(shù)據(jù)存儲到可能是離并轉(zhuǎn)到下一步進行處理；若小于閾值，則表明數(shù)據(jù)是正常值，直接跳轉(zhuǎn)1 2 1{d ,d ...d * ...d * ,d ,...}b th thT T T 3）在匯聚節(jié)點上，數(shù)據(jù)是同一區(qū)域的不同節(jié)點數(shù)據(jù)，為更好適應 LO于距離的空間權(quán)重系數(shù)來減少數(shù)據(jù)間的彌散現(xiàn)象，可以得到帶空間權(quán)式，如式（2-9）所示。當收到某終端節(jié)點的離群數(shù)據(jù)時，使用改進的 L別連續(xù)異常數(shù)據(jù)。若離群值大于閾值，則認為數(shù)據(jù)為正常離群數(shù)據(jù)（，需要對離群數(shù)據(jù)進行替換處理，將數(shù)據(jù)存儲到離群數(shù)據(jù)空間；若小數(shù)據(jù)為非正常離群數(shù)據(jù)（傳感器故障產(chǎn)生），需要對節(jié)點進行替換處理 2 2( , ) ( , , ) ( ) ( )i j i jd p o r i j a x x y y法流程圖如圖 2-2 所示。
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP273;S625.3

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本文編號：2638156