[发明专利]一种基于现场总线的粮仓环境安全智能监测系统有效

专利信息
申请号: 201910854004.9 申请日: 2019-09-10
公开(公告)号: CN110580021B 公开(公告)日: 2020-09-25
发明(设计)人: 马从国;周恒瑞;马海波;丁晓红;王建国;陈亚娟;杨玉东;张利兵;葛红;金德飞 申请(专利权)人: 淮阴工学院
主分类号: G05B19/418 分类号: G05B19/418
代理公司: 淮安市科文知识产权事务所 32223 代理人: 李锋
地址: 223005 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 现场总线 粮仓 环境 安全 智能 监测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于现场总线的粮仓环境安全智能监测系统,其特征在于:所述系统通过基于CAN现场总线的粮仓环境参数采集平台实现对粮仓环境参数智能化检测和对粮仓环境安全进行智能化评价,基于CAN现场总线的粮仓环境参数采集平台由多个参数检测点和现场监控端组成,通过CAN现场总线网络实现参数检测点和现场监控端之间的信息通信;检测点负责检测粮仓环境的温度、湿度、水分和粮虫的实际值,现场监控端实现对粮仓环境参数进行管理和对粮仓环境多点检测的参数管理,现场监控端软件中的粮仓环境安全评价子系统融合多个检测点环境因子参数和对粮仓环境因子的等级进行评价,粮仓环境安全评价子系统由参数检测单元和粮仓环境安全智能评价器组成,参数检测单元包括温度检测单元、湿度检测单元和水分检测单元,参数检测单元实现对粮仓环境温度、湿度和水分三种粮仓环境因子进行融合和预测,每个参数检测单元包括环境因子的多个时间序列三角模糊数神经网络、粮仓环境多点的环境因子融合模型、环境因子的三角模糊数预测模块,多个检测点的粮仓环境因子传感器感知被检测点的粮仓环境因子参数,每个检测点的环境因子传感器的输出作为对应的参数检测单元的时间序列三角模糊数神经网络的输入,多个时间序列三角模糊数神经网络的输出作为粮仓环境多点的环境因子融合模型的输入,粮仓环境多点的环境因子融合模型的输出作为环境因子的三角模糊数预测模块的输入,三种环境因子的三角模糊数预测模块的输出作为粮仓环境安全智能评价器的输入,粮仓环境安全智能评价器根据被检测的粮仓三种粮仓环境因子和粮虫的预测值对粮食环境安全产生不同影响进行等级评价,粮仓环境安全评价子系统实现对粮仓三种粮仓环境因子的智能化监测和粮仓环境安全等级进行评价;

所述的每个检测点环境因子的温度、湿度和水分传感器分别对应一个时间序列三角模糊数神经网络,时间序列三角模糊数神经网络由径向基神经网络模型和NARX神经网络模型组成,环境因子传感器输出的一段常规时间序列值作为径向基神经网络模型的输入,径向基神经网络模型的三个输出分别作为对应的NARX神经网络模型的输入,对应的NARX神经网络模型输出的三角模糊数值分别表示被检测点的温度的下限值、最大可能值和上限值,时间序列三角模糊数神经网络根据被检测点的环境因子动态变化特征把被检测点的环境因子的一段常规时间序列值转化为被检测点的环境因子的三角模糊值来表示,这种转化更加符合被检测点环境因子变化的动态规律和被检测点环境因子模糊特征;

所述粮仓环境多点环境因子融合模型由相应环境因子的时间序列三角模糊数阵列、计算相应环境因子的时间序列三角模糊数值与正负理想值的相对贴近度、计算相应环境因子的三角模糊数融合值共三部分组成,一段时间多个检测点环境因子的三角模糊数值构成相应环境因子的时间序列三角模糊数阵列,确定相应环境因子的时间序列三角模糊数阵列的正负理想值,分别计算每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值与环境因子的时间序列三角模糊数阵列的正负理想值的距离,每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的负理想值的距离除以每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的负理想值的距离与每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的正理想值的距离的和得到的商为每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的相对贴近度,每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的相对贴近度除以所有检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的相对贴近度的和得到的商为每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的融合权重,每个检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值与该检测点的环境因子的时间序列三角模糊数值的融合权重的积的和得到多个检测点的环境因子的时间序列三角模糊值的融合值;

所述环境因子的三角模糊数预测模块由三个GRNN神经网络预测模型和三个GM(1,1)预测模型组成;粮仓环境多点环境因子的融合模型输出的被检测环境因子的三角模糊数的下限值、最大可能值和上限值分别对应相应的GRNN神经网络预测模型的输入,GRNN神经网络预测模型的输出分别对应相应的GM(1,1)预测模型的输入,GM(1,1)预测模型的输出分别作为被检测的粮仓环境多点环境因子的融合模型输出的环境因子三角模糊数值的预测值,该环境因子三角模糊数值的预测值作为环境因子的三角模糊数预测模块的输出;

所述粮仓环境安全智能评价器由DRNN神经网络粮虫预测模型和模糊最小二乘支持向量机粮仓环境安全分类器组成,根据被检测粮仓环境温度、湿度、水分和粮虫在粮食储藏过程中对粮食质量的产生不同的影响,建立评估被检测的粮仓环境因子安全等级的语言变量与五种不同三角模糊数对应关系表,模糊最小二乘支持向量机粮仓环境安全分类器将被检测的粮仓环境因子安全分为粮仓环境因子很好、粮仓环境因子比较好、粮仓环境因子正常、粮仓环境因子较差和粮仓环境因子很差共五种粮仓环境因子等级;模糊最小二乘支持向量机粮仓环境安全分类器的输出为代表粮仓环境因子等级的三角模糊数值,通过分别计算模糊最小二乘支持向量机粮仓环境安全分类器的输出与代表被检测的粮仓环境五种粮仓环境因子等级的五种三角模糊数的相似度,其中相似度最大的三角模糊数对应的粮仓环境因子等级即为该被检测的粮仓环境当前粮仓环境因子等级。

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