[发明专利]智能生产调控曲线与大数据平台

权利要求书

1.智能生产调控曲线与大数据平台，其特征在于，包括采集模块、分析模块、环境控制模块、熔断机、模糊控制模块、中央控制模块和执行模块、远程控制模块和显示终端；

所述采集模块与中央控制模块连接，用于采集农作物各个阶段生长环境参数，并将所采集的环境参数发送至中央控制模块连接；

所述分析模块与中央控制模块连接，用于分析农作物生长环境参数高低，并分析结果反馈至中央控制模块；

所述环境控制模块与执行模块连接，用于调控农作物生长环境参数；

所述熔断机与模糊控制模块连接，用于温度异常时，对系统进行保护操作；

所述模糊控制模块与熔断机、中央控制模块连接，用于在闭环反馈控制中温度异常的模糊算法处理；

所述中央控制模块与执行模块、远程控制模块连接，用于接收存储农作物生长环境参数数据，并通过反馈的生长环境参数将执行指令发送至执行模块；

所述执行模块用于接收中央控制模块指令并控制环境控制模块进行执行；

所述远程控制模块与显示终端，实现中央控制器与显示终端的远程控制连接；

所述显示终端，用于显示远程接收到农作物生长环境参数数据以及生长曲线；

所述模糊控制模块具体方法如下：当出现温度变化率变向次数持续时间t的极值，极值判定如下所示：

t2.5S持续时间短但次数频繁的极值完全过滤不会影响系统准确性和作物品质；

经过模糊算法分析，温度变化率与因子α影响巨大，存在如下关联：

t＝2.5S20S温度变化率为t*α(i,j)

t＝20S30S温度变化率为0.95t*α(i,j)

α(i,j)算法步骤如下：

假设经执行机构响应动作后，时刻t+1状态j只依赖于前一时刻t的状态i，结果符合马尔科夫概率预测，即经过决策的模型概率为p(i,j)＝p(j|i)；

经过有限次迭代得到平稳分布是有前提的，前提是在t+1时刻极值不会出现；

通过模糊算法处理机制引入温度变化率因子α，p(i)p(i,j)α(i,j)＝p(j)p(j,i)α(j,i)

当极值出现设α(j,i)＝1，

α(i,j)＝min{p(j)p(j,i)/p(i)p(i,j)，1}

具体的，熔断机触发条件为：同一执行机构每分钟执行次数设为f_m；

当f_m＝f_p+f_s-1/2.5,触发熔断机制，系统与模糊控制子系统断开，参数存入知识库，同时提示用户自动进入默认初始模式，用户可开启手动模式控制；

其中，f_p为每分钟执行机构响应次数预设值；f_s为趋势变化因数，即温度变化率变向次数。

2.根据权利要求1所述的智能生产调控曲线与大数据平台，其特征在于，所述采集模块包括图像获取单元和环境因子传感器单元，所述图像获取单元用于获取农作物生长过程中环境参数的图像，所述环境因子传感器单元包括：温湿度传感器、光强度传感器、氧气含量传感器，所述温湿度传感器用于实时监测农作物生长环境的温度以及湿度，所述光强度传感器用于实时监测农作物生长环境的光照强度，所述氧气含量传感器用于实时监测农作物生长环境的氧气含量。

3.根据权利要求1所述的智能生产调控曲线与大数据平台，其特征在于，所述环境控制模块包括喷淋系统、通风系统、光线调控系统、制冷加热系统，用于控制农作物生长环境中的温湿度大小、含氧量多少以及光照强度。

4.根据权利要求1所述的智能生产调控曲线与大数据平台，其特征在于，所述熔断机和模糊控制模块通过熔断机制和模糊算法对温度变化率异常进行处理。

5.根据权利要求1所述的智能生产调控曲线与大数据平台，其特征在于，所述中央控制模块还包括数据库，所述数据库中记录农作物各个生长阶段对应的标准生长参数特征。