一种基于云计算的大棚空气质量监测系统技术方案

一种基于云计算的大棚空气质量监测系统，包括空调控制装置、天窗控制装置、室内控制终端、传感器网络和云计算平台，室内控制终端分别与空调控制装置和车窗控制装置连接；所述云计算平台包括根据传感器网络信息判断空气质量是否合格的处理单元，所述处理单元通过与室内控制终端相连。本发明专利技术的有益效果为：实现了资源最大优化，节约了成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大棚领域，具体涉及一种基于云计算的大棚空气质量监测系统。
技术介绍
使用大棚培养作物越来越多受到追捧，大棚内空气质量直接关乎作物质量。量子通信是量子信息学的一个重要分支，其理论是基于量子力学和经典通信，即量子通信是量子力学和经典通信相结合的产物。量子通信通过量子信道传递信息，并能够确保所传输信息的绝对安全。将量子通信技术运用到环境监测中，将大大提高生产环境监测数据传输的安全性。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术旨在提供一种基于云计算的大棚空气质量监测系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种基于云计算的大棚空气质量监测系统，包括空调控制装置、天窗控制装置、室内控制终端、传感器网络和云计算平台，室内控制终端分别与空调控制装置和车窗控制装置连接；所述云计算平台包括根据传感器网络信息判断空气质量是否合格的处理单元，所述处理单元通过与室内控制终端相连。本专利技术的有益效果为：实现了资源最大优化，节约了成本。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术结构示意图；图2是本专利技术监测方法的流程示意图。具体实施方式结合以下应用场景对本专利技术作进一步描述。应用场景1参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的一种基于云计算的大棚空气质量监测系统，包括空调控制装置、天窗控制装置、室内控制终端、传感器网络和云计算平台，室内控制终端分别与空调控制装置和车窗控制装置连接；所述云计算平台包括根据传感器网络信息判断空气质量是否合格的处理单元，所述处理单元通过与室内控制终端相连。优选地，所述室内控制终端还包括有显示单元，显示单元与室内控制终端相连接。本优选实施例能够及时获取监测信息。优选地，所述室内控制终端还包括报警单元，所述报警单元为蜂鸣器或警报灯。本优选实施例能够及时发现问题。优选地，传感器网络用于监测，包括以下步骤：S1构建用于监测的无线传感器监测网络，以及用于监测数据传输的量子通信网络；S2利用无线传感器监测网络监测并采集监测数据，并将监测数据通过量子通信网络传输至预处理节点；S3预处理节点根据监测数据的类型进行数据校准及融合预处理，预处理后的监测数据通过量子通信网络传输至云服务中心；S4云服务中心将接收到的监测数据和预先设置的与该监测数据所对应的设置阈值进行比较，若所述监测数据超出与其对应的设置阈值，则将所述监测数据及比较的结果发送至预设的移动管理终端。本专利技术上述实施例构建了监测系统的模块架构以及环境的监测流程，实现了环境的监测。优选的，所述无线传感器监测网络的构建包括传感器节点的部署和传感器节点的定位，所述传感器节点的部署的方法包括：(1)进行网络第一次部署，设传感器节点的监测半径和通信半径均为r，将监测区域划分为重点监测区域和一般监测区域，重点监测区域划分为正方形网格，传感器节点部署于正方形网格中心，正方形网格边长一般监测区域划分为正六边形网格，传感器节点部署于正六边形中心，正六边形边长(2)进行网络第二次部署，在传感器网络中部署一部分通信能力强的功能节点，设功能节点的通信半径为4r，在重点监测区域和在一般监测区域分别按照(1)中的方法对功能节点进行部署。本优选实施例对传感器网络的部署，实现了监测区域的无缝覆盖，保证了全面监测，在重点区域采用正方形网格部署，在一般检测区域采用正六边形网格部署，既节约了传感器数量，又保证了监测效果；增加功能节点，延长了整个传感器网络寿命，避免了传感器节点过早衰竭。优选的，所述传感器节点的定位的方法包括：1)未知传感器节点将收到的各个参考节点的接收信号的强度指示和参考节点坐标发送到上位机；2)上位机对接收到的接收信号的强度指示值进行预处理，包括：通过自定义的选取规则选取高概率发生区的接收信号的强度指示值，求取选取的接收信号的强度指示值的平均值作为最终的接收信号的强度指示值；所述自定义的选取规则为：当未知传感器节点收到的参考节点的接收信号的强度指示值满足下述条件时，确定该强度指示值为高概率发生区的接收信号的强度指示值：TL≤1ϵ2πe-x-γ2ϵ2≤1]]>其中ϵ=Σi=1N(RSSIi-γ)2N-1]]>γ=Σi=1NRSSIiN]]>式中，RSSIi为未知传感器节点收到每个参考节点第i次的接收信号的强度指示值，i∈[1,N]，TL为设定的临界值，TL的取值范围为[0.4,0.6]；3)计算未知传感器节点距离参考节点的距离；4)计算未知传感器节点的坐标，设k个参考节点的坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xk,yk),未知传感器节点到参考节点的距离分别为d1,d2,…,dk，未知传感器节点X的坐标计算公式为：X＝(αTα)-1αTβ其中α=2(x1-xk)2(y1-yk)2(x2-xk)2(y2-yk)......2(xk-1-xk)2(yk-1-yk)]]>β=x12-xk2+y12-yk2+dk2-d12x22-xk2+y22-yk2+dk2-d22...xk-12-xk2+yk-12-yk2+dk2-dm-12]]>本优选实施例设计了传感器节点的定位的方法，提高了传感器节点的定位精度，从而相对提高了监测的精度。优选的，所述量子通信网络的构建包括建立量子信道、确定量子密钥分发方案；所述建立量子信道，包括以下步骤：(1)建立量子信道的表述模型，定义输入量子比特有限集合为I＝{|i1>,|i2>,…,|iN>本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云计算的大棚空气质量监测系统，其特征是，包括空调控制装置、天窗控制装置、室内控制终端、传感器网络和云计算平台，室内控制终端分别与空调控制装置和车窗控制装置连接；所述云计算平台包括根据传感器网络信息判断空气质量是否合格的处理单元，所述处理单元通过与室内控制终端相连。

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的大棚空气质量监测系统，其特征是，包括空调控制装置、天窗控制装置、室内控制终端、传感器网络和云计算平台，室内控制终端分别与空调控制装置和车窗控制装置连接；所述云计算平台包括根据传感器网络信息判断空气质量是否合格的处理单元，所述处理单元通过与室内控制终端相...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：孟玲，
类型：发明
国别省市：浙江;33