基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统设计

《基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、2015年4月农机化研究第4期基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统设计1，2宋庆恒(1．怀化学院物理与信息工程系，湖南怀化418008;2．武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室，湖南怀化418008)摘要:介绍了一种基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统的设计，包括系统组成、多传感器数据融合算法的设计以及具体实现。该系统利用滑动平均窗进行初始数据平滑滤波，然后利用一种改进的拉依达准则去除异常值，再通过加权平均算法对同类传感器的多个参数进行数据融合，最后采用向量机模型进行异构传感器数据融合，利用融合后的数据控制执行机构执行相关操作。关键词:蔬菜大棚;多传感器;数据

2、融合;拉依达准则;加权平均;滑动平均滤波中图分类号:S625．3文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)04－0211－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.04.050制策略。0引言1系统设计蔬菜大棚控制系统通过建立蔬菜生长模拟模型，帮助人们理解和认识环境因子与生物因子之间的基系统框图如图1所示。整个蔬菜大棚控制系统本规律和量化关系，并通过控制系统进行数据分析与通过各物联网节点部署的传感器高精度测量蔬菜大处理，对棚内的水泵、风机、遮阳板等设备进行控制，棚生产过程中的参数(如温度、湿度、光照等)，根据蔬模拟最适合棚内蔬菜生长的环境，为

3、温室大棚精准调菜种类、环境参数、生长阶段、季节控制大棚内部的执控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期行器件(加热、通风、补光、遮阳、湿帘等)来改变大棚［1－3］及提高经济效益的目的。蔬菜大棚环境是一个复内部环境，模拟蔬菜生长的最佳环境。杂的具有非线性时变、多变量强相关性、延时大等特［4］征的分布参数系统，一个参数的变化会影响到多个环境参数的改变。现有蔬菜大棚控制系统多采用单阈值控制方式，温度超上限就降温，超下限就升温，湿度超上限就除湿，超下限就加湿;但加温的过程会引起湿度降低，加湿过程会引起温度降低，控制系统将会陷入循环，不断地启动、断开加温、加湿设备。再如，大棚

4、外光照强度很大，大棚内温度偏低，若将温度和升降温设备绑定，系统会自动开启加热装置，而此时正确的操作只需打开遮阳板给温室补充光照即可［5－7］达到升温的效果。采用多传感器数据融合方法对采集的环境参数进行融合，可提高大棚环境信息的准确性和全面性，降低大棚环境信息的不确定性，提高蔬菜大棚控制系统的可靠性，降低大棚环境信息获取的成本，克服单阈值传感器控制的不确定因素，形成［1］对大棚环境的一致性描述，从而对环境参数做出正确的判断、反应，并根据某种优化准则选择最优控收稿日期:2014－04－29!图1系统框图基金项目:湖南省科技计划项目(2014NK3072，2013GK3145);

5、怀化学Fig．1Thesystemblockdiagram院科技项目(HHUY2013－04)系统采用CC2530作为开发平台实现控制终端和作者简介:宋庆恒(1980－)，男，湖北咸宁人，讲师，硕士，(E－mail)66435781@qq．com。协调器的设计，n个控制终端分别采集不同位置的温·211·2015年4月农机化研究第4期度、湿度、光照等环境参数，进行滑动平均窗滤波后通融合结果选择最优控制策略，通过光电耦合隔离控制过射频将数据发送到协调器端;协调器端对收到的n执行机构调整环境参数。协调器可将环境数据通过个温度、湿度、光照等环境参数分别进行异常值的识串口传输给计算机

6、，进行数据库的相关操作，用户也别与剔除，剔除掉无效的温度、湿度、光照等数据;然可通过GSM模块实时查询、控制大棚环境参数，GSM后，针对同类型有效数据分别进行加权平均数据融模块与协调器之间采用串口进行通信。数据融合算合，得出最优的温度、湿度、光照数据;最后，对于异构法框图如图2所示。的环境参数数据采用向量机方法进行数据融合，根据图2数据融合算法框图Fig．2Theblockdiagramofalgorithmfordatafusion－值xi的剩余误差vi(1≤i≤n)满足vi=xi－x＞2数据融合算法1．5σ，则认为xi是含有粗大误差值的异常值，应予去2．1滑动平均窗滤波

7、除。去掉异常值后，重新计算剩余测量值的算数平均为消除外界噪声干扰影响，将n个传感器节点的值、剩余误差、标准误差，判断各测量值剩余误差是否温度、湿度、光照传感器数据的最新采样值和过去的大于标准误差，重新去掉新的异常值，直到没有新的99次采样值分别求平均，得到当前有效采样值X。如异常值出现为止，剩下的测量值则认为是正常的测果取100个采样值求平均，存储区中必须开辟100个量值。数据的暂存区。每新采集一个数据便存入暂存区中，异常值的出现会歪曲测量结果，所以当测量结果同时去掉一个最老数据，保存这100个数据始终是最中出现异