【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大棚蔬菜培育，具体为一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法。
技术介绍
1、大棚蔬菜培育是指在大棚上覆盖塑料薄膜所种植出来的蔬菜，通过人为控制温度、水分等适宜蔬菜生长的环境，调整蔬菜生长季节，促进蔬菜优质高产。
2、公开号为cn108200828a的专利公开了一种蔬菜温室大棚自动控制系统,包括控制器，主要通过农业互联网建设的蔬菜温室大棚，能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术，使蔬菜获得最佳的生长环境，增加产量，以实现跨季节的蔬菜培育，上述专利虽然解决了大棚内蔬菜培育的问题，但是在实际操作中还存在以下问题：
3、1.当到内出现湿度、温度、光照异常的情况时，无法及时的对大棚内的设备进行控制调整，从而使蔬菜的生长环境恶劣导致蔬菜的成活率降低。
4、2.对大棚内的温度没有进行更准确的处理和判断，从而导致大棚温度控制不精准蔬菜培育率降低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，通过加热设备和冷却设备对大棚进行温度的控制，可以对大棚内进行恒温可以提供适宜的温度环境，满足蔬菜生长的需求，促进蔬菜的健康生长和发育，对大棚湿度控制可以维持适宜的湿度，避免过高的湿度有利于病菌的滋生，从而降低病虫害的发生率，有助于保护作物的生长，通过对高精度评估结果的判断可以有效的判断对应的温度传感器是否发生采集故障，提高了温度采集的稳定性，对土壤湿度进行监测可以实时了解土壤水分状况，控制灌溉时间和量，避免过度灌
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，包括如下步骤：
4、s1：大棚传感器安装：将温度传感器、湿度传感器、光照传感器安装在大棚内，并且温度传感器、湿度传感器、光照传感器将大棚的温湿度数据和光照数据进行实时监测；
5、s2：传感器数据监测：将传感器监测到的大棚内的数据进行接收，并将每个数据根据传感器的属性进行类别区分，将类别区分完成的数据进行独立存储；
6、s3：监测数据判断：将类别区分完成的传感器数据进行确认，将传感器数据与预设的数据进行数据对比，其中，数据对比时将预设的数据属性类别与传感器数据的属性类别进行对应；
7、s4：判断数据控制：根据对比结果判断该传感器数据是否需要进行控制器控制，当对比结果与标准大棚数据结果不一致时，通过控制器对大棚内的加热设备、冷却设备、加湿设备、通风换气设备和光照设备进行控制。
8、优选的，针对s1中温度传感器、湿度传感器、光照传感器，用于：
9、温度传感器、湿度传感器、光照传感器分别设置有多个，均安装在大棚内的不同位置；
10、温度传感器对大棚内不同区域的温度进行实时监测；
11、湿度传感器对蔬菜生长的土壤湿度以及大棚内的湿度进行实时监测；
12、光照传感器对大棚内的光照强度进行监测。
13、优选的，针对s2中不同属性数据的类别区分和存储，包括：
14、温度传感器、湿度传感器和光照传感器对大棚内的数据进行后的得到温度数据、湿度数据和光照数据；
15、将温度数据、湿度数据和光照数据分别存储至对应的温度数据库、湿度数据库和光照数据库中。
16、优选的，针对s3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
17、温度传感器将大棚内各个区域的温度数据进行监测，监测到温度数据后将温度数据转换为温度模拟信号；
18、根据温度模拟信号的信号频率选择对应的投放频域；
19、根据温度模拟信号的投放频域获得温度模拟信号对应的高精度评估结果；
20、根据高精度评估结果判断对应的温度传感器是否为正常工作标准；
21、若高精度评估结果在传感器工作标准内，则对应的温度传感器为正常工作标准状态，若高精度评估结果不在传感器工作标准内，则对应的温度传感器为非正常工作标准状态，则该温度传感器传输的温度数据为作废数据。
22、优选的，所述针对s3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，还包括：
23、将正常工作标准状态下的温度传感器监测的温度数据的温度模拟信号进行确认；
24、将温度模拟信号划分为多个信号帧，并对每个信号帧进行奇异谱分解获得该信号帧对应的奇异谱分量；
25、计算每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵；
26、根据每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵对每个信号帧进行特征点检测，获取检测结果；
27、根据检测结果确认温度模拟信号中的温度数值；
28、将大棚内的不同区域中的标准温度数值数据从数据库中进行获取；
29、将获取的标准温度数值数据与温度模拟信号中的温度数值数据进行数值对比；
30、若对比结果数值不在合格阈值范围内，则该温度模拟信号中的温度数值为温度异常数据，并将温度异常数据对应的温度传感器所处在大棚内的位置区域进行确认。
31、优选的，针对s3中湿度传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
32、湿度传感器监测的湿度数据分为土壤湿度数据和空气湿度数据；
33、将土壤湿度数据和空气湿度数据分别进行确认；
34、将标准土壤湿度数据和标准空气湿度数据从预设数据库中进行获取；
35、将标准土壤湿度数据与土壤湿度数据进行数据对比，若数据对比结果不在标准阈值内，则该土壤湿度数据为土壤湿度异常数据；
36、将标准空气湿度数据与空气湿度数据进行数据对比，若数据对比结果不在标准阈值内，则该空气湿度数据为空气湿度异常数据。
37、优选的，针对s3中光照传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
38、光照传感器将大棚内的太阳光的直射光数据和散射光数据进行监测；
39、其中，将直射光数据和散射光数据监测时，根据大棚内蔬菜的类型和生长阶段进行光照传感器测量范围的调整；
40、大棚内蔬菜的类型和生长阶段在控制中心中进行输入，不同的蔬菜的类型和生长阶段对应不同的测量范围；
41、将直射光数据和散射光数据与预设数据库中标准的直射光数据和散射光数据进行数据对比；
42、根据对比结果阈值判断直射光数据和散射光数据的强度是否在标准范围内。
43、优选的，针对s4中控制器对加热设备和冷却设备的控制，包括：
44、将温度传感器监测到的温度异常数据进行确认；
45、将温度异常数据与标准温度数据进行差值计算；
46、当计算差值高于标准温度数据时，控制器对冷却设备进行开启控制；
47、冷却设备包括制冷机组、散热器和水泵；
48、通过制冷机组、散热器和水泵对大棚内进行温度冷却；
49、当温度冷却至标准温度时，控制器对冷却设备进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S1中温度传感器、湿度传感器、光照传感器，用于：
3.根据权利要求2所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S2中不同属性数据的类别区分和存储，包括：
4.根据权利要求3所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
5.根据权利要求4所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：所述针对S3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，还包括：
6.根据权利要求5所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S3中湿度传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
7.根据权利要求6所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S3中光照传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
8.根据权利要求7所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于
9.根据权利要求8所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S4中控制器对加湿设备和通风换气设备的控制，包括：
10.根据权利要求9所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对S4中控制器对光照设备的控制，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对s1中温度传感器、湿度传感器、光照传感器，用于：
3.根据权利要求2所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对s2中不同属性数据的类别区分和存储，包括：
4.根据权利要求3所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：针对s3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，包括：
5.根据权利要求4所述的一种提高蔬菜成活率的恒温大棚培育方法，其特征在于：所述针对s3中温度传感器数据与预设数据的数据对比，还包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵桂根，方志平，杨家斌，
申请(专利权)人：马鞍山蔬之果农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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