[发明专利]一种基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置

权利要求书

1.一种基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置，其特征在于，包括信息采集单元、信息处理单元、施肥决策单元、施肥控制单元和施肥机，

所述信息采集单元用于采集水培作物的环境因子信息和作物生长发育信息；

所述信息处理单元用于对所述信息采集单元获取的数据进行预处理；

所述施肥决策单元用于获取需要进行水肥投放的水培架状态信息和可以正常执行水肥投放操作的施肥机状态信息，并将其输入至利用深度强化学习理论建立的施肥智能决策控制模型，输出最优调控动作；

所述施肥控制单元用于在收到最优调动动作后控制施肥机执行完该调控动作，

其中，所述水培架状态信息包括作物生长周期，其中所述作物生长周期由水培作物生长周期判别模型依据不同时间尺度下的作物生长发育信息给出。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置，其特征在于，所述信息采集单元包括环境因子信息采集子单元和作物生长发育信息采集子单元，所述环境因子信息采集子单元用于采集水培作物所处的大棚温室内的温室温度、湿度、光照和CO2浓度，还用于采集水培架的混液罐内的液位、混液罐内的营养液的EC和pH值、水肥投放量和管道压力，所述作物生长发育信息采集子单元包括图像传感器，用于监测植株高度、叶片纹理和颜色，其中，对透明水培架，所述作物生长发育信息采集子单元还可用于监测根系形态。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置，其特征在于，所述施肥智能决策控制模型的构建包括以下步骤：

步骤S1，获取每个水培架的状态信息和施肥机的状态信息，构成用于深度强化学习方法训练的原始信息；

步骤S2，采用深度强化学习理论建立施肥智能决策控制模型，给予强化学习智能体奖惩值和状态转移信息，并确定出可供智能体选择的动作空间及其对应的动作的价值，并根据该价值确定出最优调控动作，其中，智能体指的是施肥控制单元；

步骤S3，利用施肥智能决策控制模型进行离线训练和学习，得到训练好的施肥智能决策控制模型。

4.根据权利要求3所述的基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置，其特征在于，

所述水培架状态信息为：水培架编号、作物种类、作物生长周期，混液罐的最大容量、最高水位、当前水位，混液罐处受肥管道的电磁阀最大流量、营养液当前EC和pH值，需肥状态，投放状态；其中，所述作物生长周期由所述水培作物生长周期判别模型给出；所述需肥状态分为正常、不足和过量，由母液罐处出肥管道的营养液当前EC和pH值和各水培架混液罐处受肥管道的营养液当前EC和pH值对比判断给出；所述投放状态分为待投放、投放中和已投放。

所述施肥机状态信息为：施肥机编号，母液罐处出肥管道的电磁阀最大流量、营养液当前EC和pH值，管道压力值，施肥机工作状态。其中，所述施肥机工作状态分为已分配水肥投放任务、未分配水肥投放任务和异常。

5.根据权利要求3所述的基于多尺度生境信息的水培作物施肥装置，其特征在于，所述施肥智能决策控制模型包括：施肥智能决策控制环境模型模块和价值网络模块，所述施肥智能决策控制环境模型模块包括：状态转移单元、动作空间单元以及奖赏函数单元，所述价值网络模块由深度神经网络构成。