CN108958204A - 一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法 - Google Patents

一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，包括：S1、创建专家系统知识库，作为食用菌生长过程中，环境因子的调控依据；S2、环境因子的数据采集，通过传感器组实时采集食用菌的环境因子信息；S3、策略执行，控制模块根据传感器组采集的环境因子信息，依据专家系统知识库对调节设备进行智能控制；S4、故障执行机制；在策略执行过程中，针对调节设备故障，进行及时更改策略，并执行报警。本发明所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法实现了在食用菌种植过程中的智能控制，使食用菌的种植更加科学、合理、智能，不仅有效的提高了食用菌的质量和产量，还减少了人力投入。

Description

一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法
技术领域
本发明属于菌种种植技术领域，尤其是涉及一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法。
背景技术
食用菌工厂设施栽培通过手动方式调节环境因子，栽培者根据栽培经验、环境情况以及食用菌的生长阶段的环境控制参数，人为的利用电子时间控制器或温、湿度控制器来控制排风、制冷、加湿系统等，由于不能做到24小时随时控制，再加上这种栽培方式受栽培者的栽培经验影响很大，所以生产出来的食用菌品质和产量不稳定。食用菌工厂设施栽培环境智能测控及栽培过程自动化和信息化水平偏低，难以标准化、规范化，不利于企业扩大生产规模快速发展，因此食用菌的工厂化栽培仍然难以标准化、规范化，栽培环境控制技术已成为制约食用菌设施栽培的瓶颈。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，以解决现有的菌种种植过程中，采用人工调控环境因子，根据工人的经验进行把控，不能对环境因子进行实时、准确的调控，智能化、自动化程度较低，缺乏科学依据的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，包括：
S1、创建专家系统知识库，作为食用菌生长过程中，环境因子的调控依据；
S2、环境因子的数据采集，通过传感器组实时采集食用菌的环境因子信息；
S3、策略执行，控制模块根据传感器组采集的环境因子信息，依据专家系统知识库对调节设备进行智能控制；
S4、故障执行机制；在策略执行过程中，针对调节设备故障，进行及时更改策略，并执行报警。
进一步的，所述步骤S1中，专家系统知识库采用半自动式方式构建，具备机器加人工自动学习机制。
进一步的，所述步骤S1中，菌种生长过程中，随着种植天数的不同，符合最佳种植环境的环境因子也随之改变，专家系统知识库以食用菌的种植天数为主框架，专家系统知识库根据食用菌的种植天数，向控制模块发送执行策略，以符合菌种的最佳种植需求。
进一步的，所述步骤S1中的环境因子包括种植天数、温度、湿度、CO2、通风、光照。
进一步的，所述步骤S2中，所述传感器组包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风速传感器。
进一步的，所述步骤S3中，策略执行以食用菌的生长天数作为决策维度，以多点数据融合为基础,在融合过程中实时估算各传感器的信任度,再根据各传感器信任度和传感器类型的不同进行不同融合，进而得到精确食用菌种植环境状况，最后根据食用菌的生长模型调整各调节设备使食用菌处于理想环境。
进一步的，估算传感器的信任度的方法如下：
S301、采用滑动平均窗口滤波器消除外界噪声干扰影响，将n个传感器节点的所获取数据的最新采样值和过去的9次采样值分别求平均，得到当前有效采样值X。
S302、经过步骤S301后，所得的数据消除了外界干扰，但不能避免异常数据的发生，为了有效判定是否有异常数据，采用格拉布斯准则，在食用菌养殖房中，重复检测的同一种环境数据为6个，所以通过计算的残差与格拉布斯准则的临界值G(α，n)比较，n取值为6，如果大于格拉布斯准则的临界值则判定该数据项存在异常，此时系统会做两个操作，第一，去掉该异常数据，继续进行后续计算；第二，通知该传感器存在异常，请检查该传感器；
S303、经过步骤S301和步骤S302，通过小波神经网络计算传感器的信任度，采用小波函数和尺度函数构成神经元.经过数据训练后，小波神经网络就能准确输出各传感器的信任度。
进一步的，根据采集到信任度符合设定阈值的传感器信息，进行基于向量机的数据融合，控制模块根据融合的数据对调节设备进行调控；
基于向量机的数据融合方法如下：
每个调节设备是否开启和关闭都由专家系统知识库进行数据汇总，每个调节设备所需的状态以向量的形式存在，分别以1、0、-1的形式存在，1表示调节设备对应的环境因子的参数过高，这时控制模块根据专家系统知识库内的该天数中该环境因子的最佳种植环境调节该调节设备；0表示该环境因子符合专家系统知识库的参数；-1表示该调节设备对应的环境因子低于专家系统知识库的参数，控制模块对该调节设备进行调节，使得食用菌环境参数回到正常状态。
进一步的，所述步骤S3中，调节设备包括加湿器、排风机、LED光源、制冷机。
进一步的，所述步骤S4中，所述故障执行机制的具体方法如下：
在食用菌生长过程中，每个环境因子的改变都会影响食用菌最佳种植环境的改变，在策略执行过程中，如果某个调节设备出现故障，控制模块根据专家系统知识库提供的数据信息，对其他的调节设备进行调控，以符合最佳的种植环境，并控制报警模块进行报警。
相对于现有技术，本发明所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法具有以下优势：
(1)本发明所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法实现了在食用菌种植过程中的智能控制，使食用菌的种植更加科学、合理、智能，不仅有效的提高了食用菌的质量和产量，还减少了人力投入。
(2)本发明所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法加入了故障执行机制，当调节设备出现故障时，在报警的同时，对食用菌的种植环境进行及时调控，有效的降低了设备故障对食用菌生长的影响。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法的策略执行流程图。
图2为本发明实施例所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控系统的原理框图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，包括：
S1、创建专家系统知识库，作为食用菌生长过程中，环境因子的调控依据；
S2、环境因子的数据采集，通过传感器组实时采集食用菌的环境因子信息；
S3、策略执行，控制模块根据传感器组采集的环境因子信息，依据专家系统知识库对调节设备进行智能控制；
S4、故障执行机制；在策略执行过程中，针对调节设备故障，进行及时更改策略，并执行报警。
所述步骤S1中，专家系统知识库采用半自动式方式构建，具备机器加人工自动学习机制。
所述步骤S1中，菌种生长过程中，随着种植天数的不同，符合最佳种植环境的环境因子也随之改变，专家系统知识库以食用菌的种植天数为主框架，专家系统知识库根据食用菌的种植天数，向控制模块发送执行策略，以符合菌种的最佳种植需求。
所述步骤S1中的环境因子包括种植天数、温度、湿度、CO2、通风、光照。
所述步骤S2中，所述传感器组包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风速传感器。
所述步骤S3中，策略执行以食用菌的生长天数作为决策维度，以多点数据融合为基础,在融合过程中实时估算各传感器的信任度,再根据各传感器信任度和传感器类型的不同进行不同融合，进而得到精确食用菌种植环境状况，最后根据食用菌的生长模型调整各调节设备使食用菌处于理想环境。
估算传感器的信任度的方法如下：
S301、采用滑动平均窗口滤波器消除外界噪声干扰影响，将n个传感器节点的所获取数据的最新采样值和过去的9次采样值分别求平均，得到当前有效采样值X。
S302、经过步骤S301后，所得的数据消除了外界干扰，但不能避免异常数据的发生，为了有效判定是否有异常数据，采用格拉布斯准则，在食用菌养殖房中，重复检测的同一种环境数据为6个，所以通过计算的残差与格拉布斯准则的临界值G(α，n)比较，n取值为6，如果大于格拉布斯准则的临界值则判定该数据项存在异常，此时系统会做两个操作，第一，去掉该异常数据，继续进行后续计算；第二，通知该传感器存在异常，请检查该传感器；
S303、经过步骤S301和步骤S302，通过小波神经网络计算传感器的信任度，采用小波函数和尺度函数构成神经元.经过数据训练后，小波神经网络就能准确输出各传感器的信任度。
根据采集到信任度符合设定阈值的传感器信息，进行基于向量机的数据融合，控制模块根据融合的数据对调节设备进行调控；
基于向量机的数据融合方法如下：
每个调节设备是否开启和关闭都由专家系统知识库进行数据汇总，每个调节设备所需的状态以向量的形式存在，分别以1、0、-1的形式存在，1表示调节设备对应的环境因子的参数过高，这时控制模块根据专家系统知识库内的该天数中该环境因子的最佳种植环境调节该调节设备；0表示该环境因子符合专家系统知识库的参数；-1表示该调节设备对应的环境因子低于专家系统知识库的参数，控制模块对该调节设备进行调节，使得食用菌环境参数回到正常状态。
例如，在食用菌入库第10-11天时，专家系统知识库的调节过程为：温度维持在14-16摄氏度，湿度保持在80％-85％RH，CO2浓度维持在1300PPM-1600PPM，光照：开启10秒，关闭90秒的方式重复循环，循环风：开启10分钟，关闭10分钟的方式重复循环。
加湿器是用于对湿度进行控制，如果湿度所代表的向量是1，则代表库内的湿度超过了85％RH，这时控制模块根据专家系统知识库的参数，调节排风机工作，降低库内湿度，如果湿度所代表的向量是0，则表示库内湿度保持在80％-85％RH，参数正常，如果湿度所代表的向量是-1，则表示湿度低于80％RH，控制模块控制加湿器工作，增加库内湿度。
所述步骤S3中，调节设备包括加湿器、排风机、LED光源、制冷机。
所述步骤S4中，所述故障执行机制的具体方法如下：
在食用菌生长过程中，每个环境因子的改变都会影响食用菌最佳种植环境的改变，在策略执行过程中，如果某个调节设备出现故障，控制模块根据专家系统知识库提供的数据信息，对其他的调节设备进行调控，以符合最佳的种植环境，并控制报警模块进行报警。
例如，在食用菌入库第14天时，专家系统知识库的调节过程为：温度维持在14-16摄氏度，湿度保持在80％-85％RH，CO2浓度维持在1500PPM-1800PPM，光照：开启20秒，关闭60秒的方式重复循环，循环风：开启15分钟，关闭5分钟的方式重复循环。
如果这时制冷机出现故障，无法进行制冷，则库内的温度会出现升高的情况，由于食用菌在不同的温度，最佳的生长环境也会随之改变，最佳湿度和光照、二氧化碳浓度都会随着变化，这时控制模块会根据在该天数时，不同的温度，所对应的最佳的二氧化碳浓度和光照强度、湿度对调节设备进行调控，尽量将食用菌维持在最佳种植环境中，并控制报警模块进行报警。
如图2所示，食用菌栽培测控通信装置，包括用于连接无线网桥和网络摄像头的网络模块、用于以太网网络信号与RS485串口信号相互转换的串口/以太网转换模块、用于连接环境数据采集模块的RS485分配器模块、用于连接执行模块的继电器输出模块、以及电源模块，所述网络模块与串口/以太网转换模块连接，串口/以太网转换模块与RS485分配器模块连接，RS485分配器模块与继电器输出模块连接；电源模块分别与网络模块、串口/以太网转换模块、RS485分配器模块、继电器输出模块连接，为各模块供电。
网络模块型号为TL-SG1008；串口/以太网转换模块型号为USR-M511；RS485分配器模块型号为YN1208；继电器输出模块型号为LK-0-8。
食用菌设施栽培主控单元还连接有远程监控终端，远程监控终端包括电脑或笔记本或手机或平板电脑，或者其组合。
环境数据采集模块包括温湿度传感器、光照强度传感器和CO2浓度传感器，温湿度传感器在菌房的水平方向上均匀分布；光照强度传感器和CO2浓度传感器在菌房垂直方向上均匀分布。
网络摄像头的数量为至少一台，网络摄像头安装在菌房顶端中部或均匀分布在菌房顶端。
调节设备包括加湿器、送风扇、排风扇、LED灯和制冷机。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于，包括：
S1、创建专家系统知识库，作为食用菌生长过程中，环境因子的调控依据；
S2、环境因子的数据采集，通过传感器组实时采集食用菌的环境因子信息；
S3、策略执行，控制模块根据传感器组采集的环境因子信息，依据专家系统知识库对调节设备进行智能控制；
S4、故障执行机制；在策略执行过程中，针对调节设备故障，进行及时更改策略，并执行报警。
2.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S1中，专家系统知识库采用半自动式方式构建，具备机器加人工自动学习机制。
3.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S1中，菌种生长过程中，随着种植天数的不同，符合最佳种植环境的环境因子也随之改变，专家系统知识库以食用菌的种植天数为主框架，专家系统知识库根据食用菌的种植天数，向控制模块发送执行策略，以符合菌种的最佳种植需求。
4.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S1中的环境因子包括种植天数、温度、湿度、CO2、通风、光照。
5.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述传感器组包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风速传感器。
6.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S3中，策略执行以食用菌的生长天数作为决策维度，以多点数据融合为基础,在融合过程中实时估算各传感器的信任度,再根据各传感器信任度和传感器类型的不同进行不同融合，进而得到精确食用菌种植环境状况，最后根据食用菌的生长模型调整各调节设备使食用菌处于理想环境。
7.根据权利要求6所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于，估算传感器的信任度的方法如下：
S301、采用滑动平均窗口滤波器消除外界噪声干扰影响，将n个传感器节点的所获取数据的最新采样值和过去的9次采样值分别求平均，得到当前有效采样值X。
S302、经过步骤S301后，所得的数据消除了外界干扰，但不能避免异常数据的发生，为了有效判定是否有异常数据，采用格拉布斯准则，在食用菌养殖房中，重复检测的同一种环境数据为6个，所以通过计算的残差与格拉布斯准则的临界值G(α，n)比较，n取值为6，如果大于格拉布斯准则的临界值则判定该数据项存在异常，此时系统会做两个操作，第一，去掉该异常数据，继续进行后续计算；第二，通知该传感器存在异常，请检查该传感器；
S303、经过步骤S301和步骤S302，通过小波神经网络计算传感器的信任度，采用小波函数和尺度函数构成神经元.经过数据训练后，小波神经网络就能准确输出各传感器的信任度。
8.根据权利要求7所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：根据采集到信任度符合设定阈值的传感器信息，进行基于向量机的数据融合，控制模块根据融合的数据对调节设备进行调控；
基于向量机的数据融合方法如下：
每个调节设备是否开启和关闭都由专家系统知识库进行数据汇总，每个调节设备所需的状态以向量的形式存在，分别以1、0、-1的形式存在，1表示调节设备对应的环境因子的参数过高，这时控制模块根据专家系统知识库内的该天数中该环境因子的最佳种植环境调节该调节设备；0表示该环境因子符合专家系统知识库的参数；-1表示该调节设备对应的环境因子低于专家系统知识库的参数，控制模块对该调节设备进行调节，使得食用菌环境参数回到正常状态。
9.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S3中，调节设备包括加湿器、排风机、LED光源、制冷机。
10.根据权利要求1所述的基于专家系统知识库的食用菌栽培测控方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述故障执行机制的具体方法如下：
在食用菌生长过程中，每个环境因子的改变都会影响食用菌最佳种植环境的改变，在策略执行过程中，如果某个调节设备出现故障，控制模块根据专家系统知识库提供的数据信息，对其他的调节设备进行调控，以符合最佳的种植环境，并控制报警模块进行报警。
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