基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法技术

本发明专利技术公开了基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，包括数据采集模块、主控器模块、通信模块；数据采集模块在土豆窖内的不同节点位置进行环境数据采集，采集的环境数据包括温度、湿度和二氧化碳浓度，数据采集模块将环境数据传输给主控器模块；主控器模块经通信模块传送至服务器数据库，以实现土豆贮藏环境的远程监控；可以通过访问服务器获得数据，了解窖中情况，这种远程智能监控方法实现了环境监测功能。并对采集数据进行了特殊的处理，使数据输出更贴合实际。且在监控基础上实现了远程调控。本发明专利技术通过物联网技术，使原有硬件与软件部分融合，形成一个有机的系统，并通过下述的环境数据处理方式，对贮藏环境做更好的监控。

Remote intelligent monitoring method of potato storage environment based on Internet of things

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法
本专利技术涉及农产品贮藏
，具体涉及基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法。
技术介绍
土豆是第四大粮食作物，它的地位仅仅位于小麦、玉米、水稻之后。我国土豆种植技术较成熟，但是在出售前或加工生产前期，需要进行长时间的贮藏。因土豆性喜冷凉，在生长完成后要经历休眠期与萌发期，此刻进入土豆的贮藏期，贮藏期大致分为前期、中期和后期三个阶段。在整个储藏过程中，环境温度，湿度，二氧化碳浓度等都对它有影响。若不合理控制环境因素，土豆的品质会受到直接影响甚至是腐烂。在现有技术中，例如专利文件108052141A，106403159A，203941404U；对于土豆的监控数据，并没有考虑到环境、湿度、二氧化碳浓度的综合影响，在调节过程中大多是分别单独监控和或调节，没有考虑到以上三个因素在环境中是相辅相成相互影响的因素，因此监控或是调节不够科学严谨。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，可以解决上述技术问题中的一个或是多个。为了达到上述目的，本专利技术提出的技术方案如下：一种基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，包括数据采集模块、主控器模块、通信模块；数据采集模块在土豆窖内的不同节点位置进行环境数据采集，采集的环境数据包括温度、湿度和二氧化碳浓度，数据采集模块将环境数据传输给主控器模块；主控器模块经通信模块传送至服务器数据库，以实现土豆贮藏环境的远程监控；可以通过访问服务器获得数据，了解窖中情况，这种远程智能监控方法实现了环境监测功能。本专利技术通过物联网技术，使原有硬件与软件部分融合，形成一个有机的系统，并通过下述的环境数据处理方式，对贮藏环境做更好的监控。本专利技术采用科学高效的方式将土豆贮藏的信息进行实时的采集与监控，并使其集中规模、批量存储，使得土豆一直处于最适宜的存储环境中，解放了生产力，降低了不必要的损失。通过一种基于物联网技术的方法，可以实现对土豆贮藏环境进行有效的远程智能监控。因为温度、湿度、二氧化碳浓度三种不同环境参数之间存在相互影响，主控器模块采用多传感器数据融合算法对土豆窖内的温度、湿度及二氧化碳浓度这三个因素的数据进行综合处理，使输出数据更加贴近实际情况之后再进行上传至服务器数据库，具体包括如下步骤：(1)将数据做预处理，计算每个要素的基本概率值、信任度以及似真度；①设基本概率赋值函数mi：Ξ作为辨识框架，所以基本概率赋值函数：Ξ2→[0,1]，且满足m(Ξ)＝0,∑a(Ξm(A)＝1；②信任函数Y(A)：Ξ是辨识框架，函数Y:2Ξ→[0,1]使信任函数Y(φ)＝1,对于n各证据A1,A2,......,An,则Y(A1,A2,A3,A4,A5)≥(-1)1+IY(Ui(IAi),信任度与基本概率赋值函数关系如下：Y(A)≥∑B(Am(B)＝1；③似然函数Pls(A):Pls(A)＝1-Y(A)；(2)应用D-S组合规则，求得所有要素在基于综合作用下的各个值；组合以后的概率赋值函数：其中K是D-S证据推理算法的归一化常数：K＝1-∑∩Ai＝φ1≤i≤nm(Ai)；在土豆系统中辨识框架如下：Ξ＝{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7}；(3)由于适宜的土豆环境位基准是环境温度在2-4℃，环境湿度保持80％-90％RH，二氧化碳浓度保持在1％-6％；将最大信任度和似真度作为数据融合处理后的结果，选择出最佳结果；A1＝{温度适宜，湿度适宜，二氧化碳浓度适宜}；A2＝{温度偏高}；A3＝{温度偏高，湿度偏低}；A4＝{温度偏高，湿度偏低，二氧化碳浓度偏高}；A5＝{湿度偏低}；A6＝{温度偏低，湿度偏高}；A7＝{温度偏低，湿度偏高，二氧化碳浓度偏低}。进一步的：在上述数据监控的基础上，本专利技术还提供了一种调节方法，主要还包括远程智能控制模块，远程控制模块包括报警系统或自动调节系统。两系统是相互切换模式的。在处于报警系统中时；所述报警系统检测和判断所接收的数据是否处于安全值，若超过规定值则通过蜂鸣器警报。在处于自动调节系统时，在主控器模块(PLC控制器)内输入自动调节系统，主控器模块利用模糊控制算法实现各调节设备(例如风机、加热设备、加湿设备、降温设备等等，其中加热、加湿、降温都可以通过空调系统实现)的自动调节以保证土豆贮藏的合适环境，模糊控制算法的具体包括如下步骤：设定输入变量为窖内温度偏差e(t)，变化ec(t),输出变量是继电器工作时间u(t)；e(t)＝r(t)-x(t)；其中r(t)是温度标准值；x(t)窖内实际采样温度；偏差变化率ec(t)＝[e(t)-e(t-1)]/t；其中e(t)是当前采样时温度偏差值，e(t-1)前一次采样时温度偏差值，t时采样周期；量化因子Me＝L/X,Mec＝Y/N；其中L为输入变量量化论域最大值；X是输入变量论域最大值；Y是输出变量量化论域最大值；N是输出变量论域最大值；设定采样周期为20min，温度从偏差值恢复到预设正常值约30min，故系统输出量u(+)的论域是[0,40]；选用“ifAandBthenC”的模糊推理条件语句，如下：Me(t)＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；Nec(t)＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；Yu(t)＝{ZO,PS1,PS2,PM1,PM2,PB1,PB2}。进一步的：所述调节设备包括风机、加热装置、降温装置、蜂鸣报警器、复位。这些设备都是本领域的常用装置，其自动控制开关也是本领域技术人员的常识，在此不做详细阐述。进一步的：所述数据采集模块包括温湿度传感器和二氧化碳浓度传感器。在土豆贮藏室内的不同节点的进行数据检测。进一步的：所述主控器模块包括单片机。进一步的：通信模块包括ZigBee射频模块。进一步的：还包括上位机，所述上位机通过GPRS与主控器模块实现远距离通信。依靠Internet网来连接GPRS模块与上位机(PC或手机)，通过引入GPRS模块实现远距离通信功能。选择利用TCP协议进行通信，通过串口运用AT命令，单片机可以实现对GPRS的一系列控制操作。进一步的：还包括摄像头，所述摄像头安装在土豆贮藏室内，所述摄像头与主控器模块连接。由摄像头进行实时视频监控。进一步的：还包括液晶显示模块，用以显示实时监测的环境参数及各设备状态信息。本专利技术的技术效果是：本专利技术利用现有装置，通过对各个节点的环境数据处理，可以更准确的对土豆贮藏环境的监控，同时依赖该监控系统实现了自主调节，整个系统稳定、简单可靠。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术的硬件系统设计的整体原理结构图。图2为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，其特征在于：包括数据采集模块、主控器模块、通信模块；数据采集模块在土豆窖内的不同节点位置进行环境数据采集，采集的环境数据包括温度、湿度和二氧化碳浓度，数据采集模块将环境数据传输给主控器模块；主控器模块经通信模块传送至服务器数据库，以实现土豆贮藏环境的远程监控；/n因为温度、湿度、二氧化碳浓度三种不同环境参数之间存在相互影响，主控器模块采用多传感器数据融合算法对土豆窖内的温度、湿度及二氧化碳浓度这三个因素的数据进行综合处理，使输出数据更加贴近实际情况之后再进行上传至服务器数据库，具体包括如下步骤：/n(1)将数据做预处理，计算每个要素的基本概率值、信任度以及似真度；/n①设基本概率赋值函数m

【技术特征摘要】
1.基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，其特征在于：包括数据采集模块、主控器模块、通信模块；数据采集模块在土豆窖内的不同节点位置进行环境数据采集，采集的环境数据包括温度、湿度和二氧化碳浓度，数据采集模块将环境数据传输给主控器模块；主控器模块经通信模块传送至服务器数据库，以实现土豆贮藏环境的远程监控；
因为温度、湿度、二氧化碳浓度三种不同环境参数之间存在相互影响，主控器模块采用多传感器数据融合算法对土豆窖内的温度、湿度及二氧化碳浓度这三个因素的数据进行综合处理，使输出数据更加贴近实际情况之后再进行上传至服务器数据库，具体包括如下步骤：
(1)将数据做预处理，计算每个要素的基本概率值、信任度以及似真度；
①设基本概率赋值函数mi：Ξ作为辨识框架，所以基本概率赋值函数：Ξ2→[0,1]，且满足m(Ξ)＝0,∑a(Ξm(A)＝1；
②信任函数Y(A)：Ξ是辨识框架，函数Y:2Ξ→[0,1]使信任函数Y(φ)＝1,对于n各证据
A1,A2,……,An,则Y(A1,A2,A3,A4,A5)≥(-1)1+IY(Ui(IAi),信任度与基本概率赋值函数关系如下：Y(A)≥∑B(Am(B)＝1；
③似然函数Pls(A):Pls(A)＝1-Y(A)；
(2)应用D-S组合规则，求得所有要素在基于综合作用下的各个值；
组合以后的概率赋值函数：其中K是D-S证据推理算法的归一化常数：K＝1-∑∩Ai＝φ1≤i≤nm(Ai)；在土豆系统中辨识框架如下：Ξ＝{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7}；
(3)由于适宜的土豆环境位基准是环境温度在2-4℃，环境湿度保持80％-90％RH，二氧化碳浓度保持在1％-6％；将最大信任度和似真度作为数据融合处理后的结果，选择出最佳结果；
A1＝{温度适宜，湿度适宜，二氧化碳浓度适宜}；
A2＝{温度偏高}；
A3＝{温度偏高，湿度偏低}；
A4＝{温度偏高，湿度偏低，二氧化碳浓度偏高}；
A5＝{湿度偏低}；
A6＝{温度偏低，湿度偏高}；
A7＝{温度偏低，湿度偏高，二氧化碳浓度偏低}。


2.根据权利要求1所述的基于物联网的土豆贮藏环境远程智能监控方法，其特征在于：还包括远程智能控制模块，远程控制模块包括报警系统或自动调节系统；
所述报警系统检测和判断所接收的数据是否处于安全值，若超过规定值则通过蜂鸣器警报；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亮，余益军，徐时清，金尚忠，沈洋，黄帅，杨凯，徐瑞，杨家军，祝晓明，何宝元，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33