【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大棚内部环境调控，尤其涉及一种农作物种植的大棚内部环境的调控方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着农业技术的不断发展，农业温室大棚应用范围越来越广泛，同时为了避免因人工疏漏出现的农作物产量较低和管理成本高等问题，市面上出现了根据神经网络对农业大棚内部环境进行智能调控的方法。
2、如申请号为201711423181.9的中国专利技术专利，公开了一种温室大棚智能管理方法及系统，通过根据主棚内的环境信息构建基于神经网络的环境模型，再将环境信息输入环境模型进行处理分析得到主棚内进行环境参数调节的控制指令，并将控制指令发送给从棚的控制设备，满足不同作物的个性环境需求。然而在上述所采取的技术方案中，由于主棚和从棚的环境参数并不相同，因而将根据主棚环境信息得到的控制指令发送给从棚并不能实现对从棚环境参数的精确调控。
3、并且，目前所采取的调控方法大多数都忽视了农业大棚内部的多种环境变量随时间变化且相互影响，为此仅通过根据神经网络构建的环境模型对采集的环境信息进行处理分析无法得到最优调控策略，易于造成能源浪费，而且也不利于温室大棚内农作物的成长，从而增加了农业大棚管理成本。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种农作物种植的大棚内部环境的调控方法及系统，解决了无法进行精准调控大棚内部环境，致使能源浪费，从而增加了大棚管理成本的技术问题，达到了精准调控农业大棚内部环境，节约能源及降低管理成本的目的。
2、为解决上述技术问题，本专
3、s1、获取由数据采集设备所采集的农业大棚在当前时刻的当前环境数据；
4、s2、将当前环境数据输入环境预测模型中得到农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则；
5、s3、根据所述农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则，构造遗传算法的适应度函数；
6、s4、根据所述当前环境数据初始化遗传算法的初始种群个数，并对初始种群进行编码；
7、s5、根据适应度函数对初始种群反复按序进行选择、交叉和变异操作，求解农业大棚内部环境的最优调控策略；
8、s6、根据所述最优调控策略获得应用于大棚内部环境参数的调控指令；
9、s7、将所述调控指令发送至对应的执行设备，通过执行设备对大棚内部环境进行调控。
10、进一步地，在步骤s2中，将当前环境数据输入环境预测模型中得到农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则，具体过程包括以下步骤：
11、s201、将当前环境数据输入到环境预测模型对网络参数进行初始化；
12、s202、预置环境预测模型的模糊分割数为2，学习率为1.0，补偿度为0.8以及期望误差设为0.001，并以初始化参数为起点进行补偿模糊推理及误差的逆传播过程，循环迭代直到预定的期望误差为止；
13、s203、循环迭代后的环境预测模型根据当前环境数据确定农业大棚内部环境到下一个监测周期的环境数据y，环境数据y即为农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则，环境数据y的表达式为：
14、
15、上式中，y(xi)表示环境预测模型的输出变量，ωi表示第i个输入层和输出层之间的连接权，xi表示环境预测模型的输入变量，f(xi)表示每个输入变量的隶属函数，n1表示输入层的节点数量。
16、进一步地，在步骤s3中，设定x(t)表示当前时刻的大棚内部环境温度，y(t)表示环境预测模型预测的大棚到下一个监测周期的内部环境温度，适应度函数的表达式为：
17、如果y(t)>x(t)，则表明从当前时刻到下一个监测周期大棚内部环境的空气温度逐渐升高，该过程中用于大棚内部环境调控的适应度函数的表达式为：
18、
19、如果y(t)≤x(t)，则表明从当前时刻到下一个监测周期大棚内部环境的空气温度逐渐降低，该过程中大棚内部环境管理用适应度函数的表达式为：
20、
21、上式中，表示变量xi的平均值，p表示环境预测模型的输出变量y(xi)的数量，y(xi)max表示变量xi的最大值，α取值范围为[0,1]，取值为0.5。
22、进一步地，在步骤s4中，所述对初始种群进行编码的表达式为：
23、z＝[(α1,β1),(α2,β2)…(αi,βi)…(αm,βm)]
24、上式中，z表示温室环境的一种调控策略，αi,βi分别表示第i个环境参数的调控量和调控时长，i＝1,2,…,p，p表示当前环境数据中含有的环境参数的种类。
25、进一步地，在步骤s5中，所述求解农业大棚内部环境的最优调控策略的方法如下：
26、s51、求解种群中每个个体对应的调控策略的目标函数；
27、目标函数表达式为：
28、
29、上式中，s表示大棚内部环境调控消耗的能源总量，p表示当前环境数据中含有的环境参数的种类，qi,l表示执行设备调节第i个环境参数在第l个时间段的能源消耗平均量，t表示温室环境调节时间段长度；
30、s52、根据所述目标函数对初代种群进行快速非支配排序和拥挤度计算确定适应度值；
31、s53、根据所述适应度函数对初始种群反复排序进行选择操作、交叉操作和变异操作，从全局的角度进行评估决策，输出温室环境最优调控策略。
32、进一步地，在步骤s7中，所述将所述调控指令发送至对应的执行设备，通过执行设备对大棚内部环境进行调控，还可设置为：
33、以第一次发送所述调控指令的时间为起点，每间隔预设时间段通过数据采集设备采集大棚内部环境数据，得到后环境数据，并判断后环境数据是否位于正常范围内；
34、若是，则后环境数据在正常范围内，则结束本次调控；
35、若否，则返回步骤s4进行循环。
36、本专利技术还提供了一种技术方案：一种用于实现农作物种植的大棚内部环境的调控方法的系统，包括：控制模块、数据采集设备、云存储平台和执行设备；
37、所述控制模块包括主控制器和多个现场控制器，所述现场控制器用于将温室中数据采集设备所采集的当前环境数据进行处理获得最优调控策略，并通过网络将当前环境数据及最优调控策略发送至主控制器，所述主控制器用于接收各个现场控制器发送的当前环境数据及最优调控策略，并根据最优调控策略向对应的现场控制器发送调控指令；
38、所述数据采集设备通过物联网与所述现场控制器建立数据通信，且数据采集设备用于采集温室内部的当前环境数据；
39、所述云存储平台通过无线网与所述现场控制器建立数据通信，且云存储平台用于存储各种温室作物在全生命周期各阶段下的温室环境数据；
40、所述执行设备通过物联网与所述现场控制器建立数据通信，执行设备用于对温室内的环境进行调节
41、进一步地本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种农作物种植的大棚内部环境的调控方法，其特征在于，该调控方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤S2中，将当前环境数据输入环境预测模型中得到农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则，具体过程包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤S3中，设定x(T)表示当前时刻的大棚内部环境温度，y(T)表示环境预测模型预测的大棚到下一个监测周期的内部环境温度，适应度函数的表达式为：
4.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤S4中，所述对初始种群进行编码的表达式为：
5.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤S5中，所述求解农业大棚内部环境的最优调控策略的方法如下：
6.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤S7中，所述将所述调控指令发送至对应的执行设备，通过执行设备对大棚内部环境进行调控，还可设置为：
7.一种用于实现上述权利要求1-6任一项的调控方法的系统，其特征在于，该系统包括：控制模块(100)、数据采集设备(200)、云
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述控制模块(100)与人机交互设备建立数据传输，所述人机交互设备用于用户查看温室环境和进行控制操作。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述执行设备(400)包括通风设备、卷帘设备、水泵、二氧化碳发生器和补光灯；
...【技术特征摘要】
1.一种农作物种植的大棚内部环境的调控方法，其特征在于，该调控方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤s2中，将当前环境数据输入环境预测模型中得到农业大棚内部环境数据基于时间的演变规则，具体过程包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤s3中，设定x(t)表示当前时刻的大棚内部环境温度，y(t)表示环境预测模型预测的大棚到下一个监测周期的内部环境温度，适应度函数的表达式为：
4.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤s4中，所述对初始种群进行编码的表达式为：
5.根据权利要求1所述的调控方法，其特征在于，在步骤s5中，所述求解农业大棚内部环...
【专利技术属性】
技术研发人员：于会涛，马睿，于会彬，张桂贤，马楠楠，
申请(专利权)人：海南海柠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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