本發(fā)明涉及氣溫調(diào)控，尤其涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室氣溫智能調(diào)控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、氣溫調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域涉及到使用各種工程技術(shù)和方法來監(jiān)控和調(diào)節(jié)環(huán)境溫度，以滿足特定的人為或自然需求。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和建筑管理中尤為重要，其中技術(shù)的應(yīng)用可以顯著影響植物生長、動(dòng)物福利、食品存儲(chǔ)和人類舒適度，融合了傳感器技術(shù)、自動(dòng)化系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析和人工智能等多種科技，以實(shí)現(xiàn)精確和效率的溫度管理。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和反饋機(jī)制，氣溫調(diào)控系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整加熱、制冷和通風(fēng)設(shè)備的運(yùn)作，以保持環(huán)境在最佳狀態(tài)。

2、其中，溫室氣溫智能調(diào)控系統(tǒng)是一種專門設(shè)計(jì)用于溫室環(huán)境的氣溫管理系統(tǒng)，主要用途是維持溫室內(nèi)的氣溫在一個(gè)理想范圍內(nèi)，以優(yōu)化植物生長條件和提高作物產(chǎn)量。系統(tǒng)通過集成的傳感器監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)的實(shí)時(shí)溫度，并利用預(yù)設(shè)的溫度參數(shù)，通過自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置如加熱器、風(fēng)扇和窗口開關(guān)等來調(diào)整溫度。此外，系統(tǒng)常結(jié)合人工智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來預(yù)測(cè)和適應(yīng)外部環(huán)境變化，進(jìn)而自動(dòng)優(yōu)化溫度調(diào)控策略，確保能源效率的最大化同時(shí)降低人工干預(yù)的需求。

3、現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)際操作中依靠較為靜態(tài)和通用的溫度控制策略，導(dǎo)致難以及時(shí)響應(yīng)和適應(yīng)溫室內(nèi)部和外部環(huán)境的變化。靜態(tài)控制往往無法有效應(yīng)對(duì)局部溫度異常，導(dǎo)致溫度控制不均，影響作物生長和質(zhì)量。例如，整體溫度過高時(shí)雖然啟動(dòng)冷風(fēng)系統(tǒng)，但對(duì)局部高溫區(qū)域的處理效果有限，部分作物可能因溫度過高而生長受損。此外，這種控制策略的靈活性不足，面對(duì)突變的氣候條件時(shí)，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)反應(yīng)緩慢，影響了能源使用的效率和作物的整體產(chǎn)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室氣溫智能調(diào)控系統(tǒng)及方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室氣溫智能調(diào)控系統(tǒng)包括：

3、氣溫?cái)?shù)據(jù)融合模塊采集外部氣象站和溫室內(nèi)部傳感器的氣溫?cái)?shù)據(jù)，校準(zhǔn)數(shù)據(jù)時(shí)間戳，同步收集時(shí)間，對(duì)氣溫讀數(shù)進(jìn)行歸一化處理，生成融合溫度數(shù)據(jù)；

4、溫度分析模塊利用所述融合溫度數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空間特征提取，分析溫室內(nèi)溫度分布，根據(jù)分析結(jié)果標(biāo)識(shí)溫室內(nèi)部溫度異常的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，生成熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖；

5、溫度調(diào)控策略模塊根據(jù)所述熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖，分析溫室內(nèi)部冷熱溫差異區(qū)域，計(jì)算差異區(qū)域?qū)嶋H溫度差，評(píng)估冷熱區(qū)域溫度平衡性，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整溫室內(nèi)部通風(fēng)和遮陽參數(shù)，平衡優(yōu)化溫室區(qū)域溫度分布，輸出調(diào)控策略指令；

6、實(shí)時(shí)調(diào)控執(zhí)行模塊執(zhí)行所述調(diào)控策略指令，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，評(píng)估設(shè)備執(zhí)行效果，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備操作參數(shù)維持溫室內(nèi)溫度均勻性，生成溫室氣溫智能調(diào)控方案。

7、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述融合溫度數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

8、采集氣象站外部氣溫?cái)?shù)據(jù)和溫室內(nèi)部氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用公式，

9、

10、同步數(shù)據(jù)時(shí)間戳，生成同步氣溫?cái)?shù)據(jù)tsync，其中，tout是外部氣象站的氣溫讀數(shù)，tin是溫室內(nèi)部的氣溫讀數(shù)；

11、根據(jù)所述同步氣溫?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)行歸一化處理，采用公式，

12、

13、計(jì)算氣溫歸一化數(shù)值tnorm，生成歸一化氣溫?cái)?shù)據(jù)，其中，tmin和tmax分別為監(jiān)測(cè)期間的最低和最高氣溫值；

14、基于所述歸一化氣溫?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)行加權(quán)處理，采用公式，

15、tmerged＝γ·tnorm

16、計(jì)算加權(quán)后的溫度融合值tmerged，生成融合溫度數(shù)據(jù)，其中，γ是調(diào)節(jié)系數(shù)，用于調(diào)整歸一化數(shù)據(jù)。

17、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述溫室內(nèi)溫度分布的分析步驟為：

18、基于所述融合溫度數(shù)據(jù)，采用公式，

19、

20、計(jì)算并輸出平均溫度值tp，其中，ti是從第i個(gè)傳感器接收的數(shù)據(jù)，n是傳感器數(shù)量；

21、對(duì)所述平均溫度值進(jìn)行預(yù)處理，包括標(biāo)準(zhǔn)化和異常值處理，采用公式，

22、

23、計(jì)算數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化量化值tstandard，得到標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集，其中，μ是平均值，σ2是方差，∈是小常數(shù)，規(guī)避除零錯(cuò)誤；

24、基于所述標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取空間特征，采用帶權(quán)重的核進(jìn)行特征提取，采用公式，

25、fmap＝w·tstandard+b

26、計(jì)算并輸出空間特征映射值fmap，其中，w是卷積核權(quán)重，b是偏置項(xiàng)。

27、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖的獲取步驟為：

28、基于所述空間特征映射值，設(shè)定熱點(diǎn)和冷點(diǎn)閾值，標(biāo)識(shí)熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，采用公式，

29、azones＝{x|fmap(x)×θ>1}∪{x|fmap(x)×φ<-1}

30、得到異常區(qū)域標(biāo)記結(jié)果azones，其中，θ和φ分別是熱點(diǎn)和冷點(diǎn)的閾值；

31、根據(jù)所述異常區(qū)域標(biāo)記結(jié)果，收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括位置和對(duì)應(yīng)溫度值，采用公式，

32、

33、計(jì)算數(shù)據(jù)疊加值kdata，得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)集合，其中，x表示azones中的一個(gè)標(biāo)記結(jié)果；

34、根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)集合，進(jìn)行直觀顯示，并生成熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖。

35、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述冷熱區(qū)域溫度平衡性的評(píng)估步驟為：

36、根據(jù)所述熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖，進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，采用公式，

37、

38、計(jì)算并輸出熱點(diǎn)和冷點(diǎn)位置平均值集合textreme，其中，∑(th)表示熱點(diǎn)區(qū)域的溫度值總和，∑(tc)表示冷點(diǎn)區(qū)域的溫度值總和，count(th)表示熱點(diǎn)區(qū)域溫度值的數(shù)量，count(tc)表示冷點(diǎn)區(qū)域溫度值的數(shù)量。

39、基于所述熱點(diǎn)和冷點(diǎn)位置平均值集合，采用公式，

40、δt＝thot-tcold

41、計(jì)算差異值δt，生成實(shí)際溫度差異數(shù)據(jù)，其中，thot表示熱點(diǎn)區(qū)域的平均溫度，tcold表示冷點(diǎn)區(qū)域的平均溫度；

42、對(duì)所述實(shí)際溫度差異數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估溫室內(nèi)部的溫度均衡性，生成冷熱區(qū)域溫差評(píng)估結(jié)果。

43、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述調(diào)控策略指令的獲取步驟為：

44、根據(jù)所述冷熱區(qū)域溫差評(píng)估結(jié)果，判斷是否需要調(diào)整，采用公式，

45、

46、計(jì)算溫差與閾值比較的規(guī)范化指標(biāo)adjust，若溫度差超過預(yù)設(shè)閾值，則發(fā)出調(diào)整信號(hào)，生成調(diào)整過程判斷結(jié)果，其中，θcomfort是可接受的最大溫差閾值；

47、基于所述調(diào)整過程判斷結(jié)果，若判斷需要調(diào)整，采用公式，

48、

49、和

50、

51、計(jì)算溫室通風(fēng)和遮陽調(diào)整量化值α和β，生成調(diào)整參數(shù)集，其中，g1和g2是溫差調(diào)整的權(quán)重系數(shù)，c1和c2是基線調(diào)整值；

52、應(yīng)用所述調(diào)整參數(shù)集，采用公式，

53、

54、計(jì)算綜合調(diào)整評(píng)估值adjustments，用于平衡優(yōu)化溫度分布，并輸出調(diào)控策略指令。

55、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述溫室氣溫智能調(diào)控方案的獲取步驟為：

56、執(zhí)行所述調(diào)控策略指令并啟動(dòng)調(diào)控設(shè)備，檢測(cè)和記錄設(shè)備啟動(dòng)狀態(tài)和初始響應(yīng)，采用公式，

57、rstart＝δ(y-ccommand)×g

58、計(jì)算狀態(tài)反饋值rstart，生成設(shè)備啟動(dòng)和響應(yīng)記錄，其中，ccommand是控制指令值，y是啟動(dòng)閾值，δ和g是調(diào)整系數(shù)，用于調(diào)節(jié)響應(yīng)敏感度和放大初始激活信號(hào)；

59、根據(jù)所述設(shè)備啟動(dòng)和響應(yīng)記錄，監(jiān)控并分析從設(shè)備開始運(yùn)行后收集的溫度數(shù)據(jù)，采用公式，

60、

61、計(jì)算設(shè)備初步效果評(píng)估值einitial，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行效率和溫度調(diào)整效果進(jìn)行初步評(píng)估，其中，tobserved是收集的溫度數(shù)據(jù)，wi是每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，n是數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，λ是平衡系數(shù)，調(diào)節(jié)平均值與波動(dòng)的關(guān)系，s是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，表示溫度數(shù)據(jù)的波動(dòng)性；

62、根據(jù)所述設(shè)備初步效果評(píng)估，進(jìn)行設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)整，優(yōu)化溫室內(nèi)的溫度均勻性，采用公式，

63、

64、計(jì)算調(diào)整后的控制指令值cadjust，生成溫室氣溫智能調(diào)控方案，其中，tdesired是理想溫度，q是調(diào)整系數(shù)，用于控制調(diào)整強(qiáng)度，d是基線調(diào)整值，e是自然對(duì)數(shù)底數(shù)，f是標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整差，用于控制調(diào)整的非線性響應(yīng)。

65、一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室氣溫智能調(diào)控方法，包括以下步驟：

66、s1：采集氣象站外部氣溫?cái)?shù)據(jù)和溫室內(nèi)部氣溫?cái)?shù)據(jù)，同步數(shù)據(jù)時(shí)間戳，計(jì)算氣溫歸一化數(shù)值并進(jìn)行加權(quán)處理，生成融合溫度數(shù)據(jù)；

67、s2：基于所述融合溫度數(shù)據(jù)，計(jì)算并輸出平均溫度值，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和異常值處理，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取空間特征，計(jì)算并輸出空間特征映射值；

68、s3：基于所述空間特征映射值，設(shè)定熱點(diǎn)和冷點(diǎn)閾值，標(biāo)識(shí)熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算數(shù)據(jù)疊加值，進(jìn)行直觀顯示，并生成熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖；

69、s4：根據(jù)所述熱點(diǎn)冷點(diǎn)分布圖，進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，計(jì)算并輸出熱點(diǎn)和冷點(diǎn)位置平均值集合，分析實(shí)際差異值，評(píng)估溫室內(nèi)部的溫度均衡性，生成冷熱區(qū)域溫差評(píng)估結(jié)果；

70、s5：根據(jù)所述冷熱區(qū)域溫差評(píng)估結(jié)果，若溫度差超過預(yù)設(shè)閾值，則發(fā)出調(diào)整信號(hào)，計(jì)算溫室通風(fēng)和遮陽調(diào)整量化值，平衡優(yōu)化溫度分布，輸出調(diào)控策略指令；

71、s6：執(zhí)行所述調(diào)控策略指令并啟動(dòng)調(diào)控設(shè)備，分析設(shè)備狀態(tài)反饋，監(jiān)控并分析從設(shè)備開始運(yùn)行后收集的溫度數(shù)據(jù)，進(jìn)行設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成溫室氣溫智能調(diào)控方案。

72、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：

73、本發(fā)明中，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室內(nèi)部溫度分布的精確分析，使得溫度異常區(qū)域的識(shí)別更為準(zhǔn)確，從而允許更有針對(duì)性的調(diào)整溫度控制策略，有效標(biāo)識(shí)并處理溫室內(nèi)的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，精確溫度監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)控不僅提升了作物生長的環(huán)境條件，也優(yōu)化了能源的使用效率，降低了人工干預(yù)的需求，通過評(píng)估和調(diào)整溫室內(nèi)部的通風(fēng)和遮陽參數(shù)，確保了溫度均勻性，提供更為動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)的溫度管理策略，提高了整個(gè)系統(tǒng)的能效和經(jīng)濟(jì)效益。