[发明专利]用于对中心枢转灌溉系统综合使用预测性和机器学习分析的系统和方法

说明书

本发明提供了用于分析与灌溉系统有关的传感器数据的系统和方法。根据优选实施方式，该系统包括用于分析从与机械化灌溉机通信的传感器获取的实时、近实时和历史数据的算法。另外，本发明系统的算法可以分析收集到的传感器数据，以确定事件是否已经发生或预测会发生。另外，本发明的算法可以向灌溉机提供命令并向用户提供通知。根据本发明的另外的方面，本发明的算法可以优选地应用机器学习和其他数据分析工具来检测维护模式、地理趋势、环境趋势，并为未来事件提供预测性分析。

相关申请

本申请要求于2019年6月7日提交的美国临时申请No.62/858,366的优先权。

发明领域和背景

发明领域

本发明总体上涉及用于灌溉系统管理的系统和方法。更具体地说，本发明涉及用于对中心枢转灌溉系统综合使用预测性和机器学习分析的系统和方法。

发明背景

现代中心枢转和线性灌溉系统通常包括由一个或更多个塔架结构支撑的相互连接的跨接件(例如，灌溉跨接件)，以支撑管道(例如，水管部分)。这些管道又被进一步附接到按所需模式喷洒水(或其他请求物)的喷洒器/喷嘴系统。在这些现代灌溉系统中，大量的动力元件被用来控制灌溉的不同环节。这些往往包括用于各种传感器、喷淋器、驱动控制系统、马达和转换器的远程和独立电源。

随着现代灌溉机的复杂性增加，其很容易出现不易监测或诊断的故障和维护问题。由于灌溉机被设计成由具有不同技术经验的多种操作员使用的事实，这使问题更加复杂。正因为如此，灌溉系统中的小维护问题往往被忽视，直到它们成为重大的维修问题。

为了克服现有技术的局限性，需要一种可靠且有效的系统来整合来自灌溉机内多个系统的数据。另外，需要智能算法来处理系统数据并为机械化灌溉机提供预测性分析。

发明内容

为了解决现有技术中提出的缺点，本发明提供了于分析与中心枢转灌溉系统有关的传感器数据的系统和方法。根据优选实施方式，该系统包括用于分析从传感器阵列获取的组合的实时、近实时和历史数据以确定事件是否已经发生或可能发生的算法。另外，本发明的算法可以向灌溉机提供命令并向用户提供通知。

根据本发明的另一方面，本发明的算法可以优选地应用机器学习和其他数据分析工具来提供预测性分析，包括辨别维护模式、地理趋势和环境趋势。

另外，本发明的算法提供预防性、预测性和反应性的维护分析和通知。根据本发明的另一方面，收集的传感器数据也可以与地理位置和时钟数据组合，以分析事件并产生警告和建议。

根据另外的优选实施方式，传感器数据可以被处理并存储在灌溉机内，以向田地中的操作员提供警报和通知。另外，经处理和被存储的数据可以与来自远程源的历史数据组合和/或由其加强。传感器数据也可以被传输到远程站点以进行远程处理、存储和分析。

根据本发明的另一方面，本发明的算法可以优选地应用机器学习和其他数据分析工具来检测维护模式、地理趋势、环境趋势，并提供对未来事件的预测性分析。

包含在说明书中并构成其一部分的附图例示了本发明的不同实施方式，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

附图说明

图1示出了用于本发明的示例性灌溉系统。

图2示出了例示根据本发明的第一优选实施方式的控制装置的示例性处理架构的框图。

图3示出了根据本发明的另一优选实施方式的示例性灌溉系统。

图4示出了用于本发明的示例性通信和控制系统的框图。

图5示出了例示根据本发明的另一优选实施方式的一系列示例性数据输入的框图。