CN109937856A - 家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法 - Google Patents

Abstract

一种家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法，该系统设有两个装置：用于完成感测数据采集、浇灌操作以及与系统控制装置交互通信的自动浇灌装置，以及用于完成对自动浇灌装置采集的感测数据进行存储处理、数学运算分析与业务逻辑处理、并与自动浇灌装置通信交互，以控制实现自动浇灌操作的系统控制装置。本发明是一种能够实时检测家用草木本植物的生长环境，根据各种不同植物的喜水程度、植物的生长环境、植物土壤干湿程度等多种因素，智能预测为不同植物进行浇水的时间和水量，并实现自动浇灌的新型家用电器。作为一个通用的、容易操作和应用的、可扩展的家用草木本植物自动浇灌系统，能够科学、合理和使用简便地为室内草木本植物实现自动浇灌。

Description

家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法

技术领域

本发明涉及一种结构新颖、功能创新的家用电器，确切地说，涉及一种家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法，属于一种涉及嵌入式技术、智能硬件技术、数据预测技术、终端应用开发技术等多种技术领域的创新家用电器装置。

背景技术

养护室内环境中的草木本植物时，通常都会面临自动浇灌的用户需求。为了解决用户的这一需求，目前市场上已经有了一些养护室内草木本植物的相关产品。比如小米公司推出的花花草草检测仪等检测类型产品，可用于检测植物的生长环境，将植物的生长数据反馈给用户；但是，该类检测装置无法实现自动浇水功能。而另一些市场产品有：采用水缸或蓄水装置蓄水，然后采用灯芯或者输液等装置来延长浇花时间，以实现无人操作就能够持续浇灌花草的目的。但是，这种浇灌装置浇花方式的水量和浇花时间均不易控制。如果需要长时间离开家宅外出旅游或出差时，就无法对浇花的水量和时间做到很好的控制，很容易导致土壤湿度过大，甚至导致植物烂根死亡。也有一些基于时钟控制的浇花装置，但其功能过于简单，无法实现远程控制，也无法考虑各种植物所处的不同环境对浇水量与浇水时间产生的影响。还有一些浇花装置利用土壤湿度传感器采集土壤湿度数据，通过判断土壤湿度值是否低于浇水阈值，再利用自动出水装置浇水，这种浇花装置的接线复杂，而且利用一个土壤湿度传感器通常只能养护一盆植物，装置利用率太低。

如何针对现有市场相关产品的不足和缺陷，能够开发一种更加科学、合理和使用简单又便捷地为室内生长环境中的草木本植物实现自动浇灌的新型家用电器装置，已经成为目前的许多相关领域的科技人员关注的新课题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法，本发明系统是一种能够实时检测家用草木本植物的生长环境，根据各种不同植物的喜水程度、植物的生长环境、植物土壤的干湿程度等多种因素，智能地预测为不同植物进行浇水的时间和浇灌水量，并实现自动浇灌的新型家用电器。总之，本发明家用草木本植物自动浇灌系统是一个通用的、容易操作和应用的、可扩展的系统，能够科学、合理和使用简便地为室内环境中的草木本植物实现自动浇灌。

为了达到上述目的，本发明提供了一种家用草木本植物自动浇灌系统，其特征在于：所述系统包括两个组成装置：自动浇灌装置和系统控制装置；其中：

自动浇灌装置，由单片机、传感器和各种电子机械器件组成，用于完成感测数据采集、浇灌操作以及该自动浇灌装置与系统控制装置的交互通信；设有传感模块、浇灌模块和通信模块三个部件：传感模块设有分别用于获取空气温度和空气湿度数据的空气温湿度传感器，以及采集草木本植物土壤湿度数据的土壤湿度传感器，感测采集的空气温湿度和土壤湿度数据通过通信模块发送给系统控制装置；该土壤湿度传感器仅工作于训练预测模型步骤，在完成训练预测模型的建立后，就不再工作；浇灌模块用于实现自动浇灌操作，设有分别控制出水的水泵和控制出水管道启闭的电控阀门；通信模块负责完成自动浇灌装置和系统控制装置之间的网络通信交互：经由互联网和设定的网络通信协议发送传感器感测数据给系统控制装置，并接收返回的按照设定时间进行的数据采集和浇灌操作的各种指令；

系统控制装置，作为系统控制中心、用于完成对自动浇灌装置采集的各种感测数据进行存储处理、数据运算分析与业务逻辑处理、并与自动浇灌装置通信交互，以控制自动浇灌装置实现按照设定时间和设定水量的浇灌操作；设有五个部件：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、浇灌控制模块和数据库。

为了达到上述目的，本发明还提供了一种本发明家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法，其特征在于：所述方法包括下列操作步骤：

步骤1，采集感测数据：为步骤2的训练预测模型操作采集室内的空气温度、空气湿度和土壤湿度数据；为步骤3的控制浇灌操作采集空气温度和湿度数据；

步骤2，训练预测模型：利用采集的室内的空气温湿度和土壤湿度数据训练植物和土壤水分的蒸散发量预测值的预测模型；该步骤操作只执行一次，在完成训练预测模型的建立后，就不再执行；

步骤3，控制浇灌操作：作为系统核心任务，是在预测模型训练完成建立后，利用收集的感测数据进行土壤湿度预测和自动浇灌操作控制；

所述步骤1和步骤3都是系统中的定时任务，由系统控制装置完成计时控制：在建立预测模型后，到达设定触发时间，即开始顺序执行步骤1采集感测数据和步骤3控制浇灌操作。

针对现有市场的多种产品的缺陷与不足，本发明家用草木本植物自动浇灌系统进行了有针对性的改进。本发明家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法结合现有技术中的多种产品优点，能够检测草木本植物的周边环境，根据土壤的湿度情况决策是否需要浇水，并能够实现自动浇灌功能。对于室内环境中的草木本植物来说，影响土壤湿度的主要因素为土壤水分的蒸散发量。土壤水分的蒸散发量包括两部分：土壤水分的蒸发和植物蒸腾作用的散发。而影响这两部分的主要因素是：空气温度、空气湿度、植物品种、土质、花盆体积等等。本发明系统根据进行的大量对比试验而获取的感测数据进行拟合训练，得到一个土壤水分蒸散发量的预测模型，该预测模型的输入数据包括：空气温度、空气湿度、植物品种、土质、花盆体积，其输出是设定时间段内的植物和土壤的水分蒸散发量。然后利用植物和土壤的水分蒸散发量作为土壤湿度的变化量，就能够在没有土壤湿度传感器的条件下，就能够完成对土壤湿度进行的预测，从而决策是否需要为植物浇水、以及何时为植物浇水和浇水量。

本发明家用草木本植物自动浇灌系统及其工作方法的创新优点和功效是：

(一)自动工作：本发明家用草木本植物自动浇灌系统实现了完全自动化地浇灌室内草木本植物的功能：其中的自动浇灌装置由用户操作使用，用户只需要在储水罐中储存足够数量的水，并安装设置好自动浇灌装置后，就无需用户的其他操作，即可由系统控制装置自动控制完成浇灌任务。系统控制装置能够设置在云端，可以同时为多个自动浇灌装置提供服务。这样的结构组成设计为用户提供了极大方便，用户即使是长时期离开住家，或是工作繁忙、无暇养护植物，都不会影响植物的健康生长。

(二)智能浇水：本发明家用草木本植物自动浇灌系统为室内草木本植物提供智能化的浇灌服务。本发明系统区别于传统的定时浇水装置、以及只是简单地通过湿度传感器判断土壤湿度而决策浇水的控制装置，本发明系统是根据实时的室内环境(空气温湿度和植物与土壤的湿度)，以及植物品种的特性，预测土壤水分的蒸散发量，进而预测土壤湿度而决策浇水量。这种预测的准确率更高，通过数据分析得出的决策更加准确、更加合理的浇水时间。此外，本发明系统根据植物的喜水程度、植株高度、土质、花盆体积多种因素智能计算最适宜的浇水量，进而控制浇水，避免了喜水植物水分不足或喜干植物湿度过大的问题。总之，本发明系统通过优化浇水时间和浇水量的两个决策要点，从而达到智能化的浇灌效果。

(三)操作简易方便：使用本系统养护植物是非常简单、容易和便利的。自动浇灌装置采用最简化设计，只需要安装通信模块、传感模块和浇灌模块三个部件，使用一个自动浇灌装置就可以同时养护多盆植物。而且，同时养护多盆植物时，只需要为每盆植物连接水管，然后将空气传感器放置在空中适宜位置即可，无需更加复杂的传感器连线。

(四)通用性强：本发明系统是一个通用性很强的草木本植物自动浇灌系统，系统控制装置中采用的土壤湿度预测方法以及浇水量计算方法，都是综合考虑许多品种的植物特性，并对植物特性进行分类并量化，进而完成预测与计算。因此，只需要在系统控制装置的数据库中设置各类草木本植物的特征信息，即可为每种草木本植物提供浇水养护服务，而不是仅仅局限于养护个别几种草木本植物。

总之，本发明家用草木本植物自动浇灌系统具有很好的推广应用前景。

附图说明

图1是本发明家用草木本植物自动浇灌系统的结构组成示意图。

图2是本发明家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法操作步骤流程图

图3是本发明家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法中的数据采集时序图。

图4是本发明家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法中的浇灌控制时序图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

为了更加科学、合理和便利地为室内环境中的草木本植物实现自动浇灌，本发明家用草木本植物自动浇灌系统的设计思想是：实现一个通用的、容易操作和方便应用的、可扩展的系统，能够实时检测植物的生长环境，根据不同植物的喜水程度、植物生长环境、植物土壤的干湿程度和浇水间隔时间等多种因素，智能地预测为植物进行浇水的时间，并实现自动浇灌。因此，本发明系统中的各种装置和部件使用预测技术，对植物和土壤的水分蒸散发量和土壤湿度进行预测。其中可能使用到的预测技术包括：模糊时间序列预测方法、BP神经网络预测方法、灰色建模与预测方法、遗传算法、回归预测方法、基于LSTM循环神经网络的时间序列预测方法等等。

为了实现上述技术方案，本发明系统需要解决两个问题。第一个问题是：训练一个可预测土壤水分蒸散发量的数学模型；第二个问题：将预测的数学模型与系统中的各种装置相结合，完成浇水量的计算和实现浇水控制。

为了解决第一个问题，本发明系统在研制过程中进行了大量的对比试验：养护多盆草木本植物，将空气温度、空气湿度、植物品种、土质等对土壤水分蒸散发量有影响的各种因素都作为对比因素。且在拟合训练预测模型的过程中，还要使用土壤湿度传感器监测土壤的含水量，因此，利用土壤湿度传感器、空气温湿度传感器时，都以设定的多个时间周期完成采集、读取感测数据，并对感测数据进行存储、分析和处理。训练预测模型过程中，可以采用多种预测模型进行拟合，曾经试验过的预测模型包括：模糊时间序列预测方法、机器学习回归方法、神经网络预测方法等。

为了解决第二个问题，在完成预测数学模型的训练后，本发明系统就不再需要使用土壤湿度传感器，在每一次浇水后，都让土壤湿度达到设定最大值，通过预测模型中的空气温湿度传感器的感测数据来预测家养植物的土壤水分蒸散发量，再通过水分蒸散发量计算得到当前的土壤湿度。一旦土壤湿度低于设定最低阈值时，本发明系统就能够控制自动浇灌装置自行启动浇水。而且，浇水时需要确定的浇水量的计算，也是由本发明系统根据植物品种及其喜水程度、土质、花盆体积这些因素计算得到的。

参见图1，下面介绍本发明家用草木本植物自动浇灌系统的结构组成：该系统包括两个组成装置：自动浇灌装置和系统控制装置；其中：

由单片机、传感器和各种电子机械器件组成的自动浇灌装置，用于完成感测数据采集、浇灌操作以及该自动浇灌装置与系统控制装置的交互通信；设有传感模块、浇灌模块和通信模块三个部件：传感模块设有分别用于获取空气温度和空气湿度数据的空气温湿度传感器，以及采集草木本植物土壤湿度数据的土壤湿度传感器，感测采集的空气温湿度和土壤湿度数据通过通信模块发送给系统控制装置；该土壤湿度传感器仅工作于训练预测模型步骤，在完成训练预测模型的建立后，就不再工作；浇灌模块用于实现自动浇灌操作，设有分别控制出水的水泵和控制出水管道启闭的电控阀门；通信模块负责完成自动浇灌装置和系统控制装置之间的网络通信交互：经由互联网和设定的网络通信协议发送传感器感测数据给系统控制装置，并接收返回的按照设定时间进行的数据采集和浇灌操作的各种指令；

作为系统控制中心的系统控制装置，用于完成对自动浇灌装置采集的各种感测数据进行存储处理、数据运算分析与业务逻辑处理、并与自动浇灌装置通信交互，以控制自动浇灌装置实现按照设定时间和设定水量的浇灌操作。该系统控制装置能够用于对一个或多个自动浇灌装置实现控制。设有五个部件：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、浇灌控制模块和数据库，这五个部件的功能分别说明如下：

数据采集模块，用于接收由自动浇灌装置发送的传感器的感测数据，并对该感测数据进行初步处理后，发送给数据存储模块；该数据采集模块设有数据解析单元和数据预处理单元：数据解析单元负责接收自动浇灌装置的消息后，按照设定格式解析消息，提取其中包括装置信息、空气温湿度数据和土壤湿度数据；数据预处理单元负责对接收到的感测数据进行预处理，以消除因电压不稳、噪声或/和其他因素造成的误差；所述感测数据的预处理是对传感器的感测数据采用包括按平均值平滑、按边界值平滑或按中值平滑的平滑处理；预处理后的数据则由数据预处理单元发送到数据存储模块中的存储服务单元。

数据存储模块，用于与数据库交互数据：向数据库中存储数据和读取数据库中的数据信息，为该装置的其他模块提供数据服务：设有分别用于实现数据存储的存储服务单元和实现数据读取的读取服务单元两个组件：存储服务单元负责将来自数据采集模块的传感器感测数据、保存于数据库；数据分析模块和浇灌控制模块都通过读取服务单元读取植物数据、传感器数据，以及通过读取服务单元将预测的土壤湿度数据、浇灌数据保存在数据库中。

数据分析模块，用于完成预测植物和土壤的水分蒸散发量的预测模型训练，设有两个组件：预测蒸散发量单元和预测土壤湿度单元，该数据分析模块负责根据预测模型预测前一时间阶段的水分蒸散发量，利用前一时间阶段的水分蒸散发量预测当前时间的土壤湿度后，根据该预测的土壤湿度判断是否需要为植物浇水；数据分析模块还与数据存储模块通信交互植物数据、浇灌数据与土壤湿度数据，并将这些数据发送给浇灌控制模块的计算浇水量单元。其中的两个组件功能分别是：

预测蒸散发量单元是负责根据蒸散发量预测模型，预测前一时间阶段的水分蒸散发量。该蒸散发量预测模型是根据包括前一时间阶段的多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1、距离上一次浇水的时间n的多种输入因素按照下述计算公式进行计算，以期得到的输出结果是前一时间阶段的植物和土壤的水分蒸散发量预测值e_t-1：e_t-1＝f(a_t-1,b_t-1,c,d,g,h,m_t-1,n)；再由预测蒸散发量单元将该植物和土壤的水分蒸散发量预测结果数据发送给预测土壤湿度单元；在水分蒸散发量预测模型训练过程中，自动浇灌装置传感模块中的土壤湿度传感器采集土壤湿度数据；预测模型训练完成后，该土壤湿度传感器就不再工作；该水分蒸散发量预测模型就是前一时间阶段的水分蒸散发量预测值e_t-1的计算公式：e_t-1＝f(a_t-1,b_t-1,c,d,g,h,m_t-1,n)，该预测模型是采用包括机器学习的各类回归预测模型进行训练而建立的；在训练水分蒸散发量预测模型过程中，需要得到前一时间阶段的水分蒸散发量的真实数据e’_t-1：e’_t-1＝m’_t-1-m’_t，即e’_t-1是前一时间阶段的土壤湿度真实数据m’_t-1减去当前时间的土壤湿度真实数据m’_t的差；式中，m’_t-1和m’_t分别是土壤湿度传感器感测采集的前一时间阶段和当前时间的土壤湿度真实数据。

预测土壤湿度单元，用于根据来自预测蒸散发量单元的水分蒸散发量预测值来预测当前时间的土壤湿度值；预测方法是在以每次充分浇水后的土壤湿度为湿度最大值m_max，不同土质的土壤湿度最大值有所不同，再根据每次预测得到的水分蒸散发量预测值e_t-1，按照公式m_t＝m_t-1-e_t-1预测当前时间的土壤湿度值m_t；即每次预测的当前时间的土壤湿度值m_t是前一时间阶段的土壤湿度预测值m_t-1与预测的前一时间阶段的土壤水分蒸散发量预测值e_t-1的差；然后，系统根据该预测的当前时间土壤湿度值m_t，判断是否低于植物最适宜生长的湿度最低阈值m_min，若低于该最低阈值，即m_t＜m_min，则发送浇灌指令给浇灌控制模块，实现浇灌操作；若不低于最低阈值，即m_t≥m_min，则将预测的当前时间土壤湿度值通过数据存储模块保存于数据库；式中，e为水分蒸散发量预测值，m为土壤湿度预测值，下标t代表日期。浇灌控制模块，用于接收数据分析模块的指令，并通过读取指令确定需要浇灌的植物和为该需要浇水的植物计算浇水量，形成浇灌指令，再将浇灌指令发送给自动浇灌装置，由自动浇灌装置完成浇灌操作；设有计算浇水量单元和控制浇水单元两个组件：计算浇水量单元根据植物品种及其喜水程度、土壤质地和花盆体积计算浇水量，然后将浇水量数据发送给控制浇水单元；控制浇水单元根据植物和浇水量的数据，形成浇灌指令；所述浇灌指令包括需要浇灌的植物及其浇水量(水泵的开关控制、水泵工作时长、电控阀门的开闭与角度、电控阀门工作时长)。然后将浇灌指令发送给自动浇灌装置。

数据库，用于存储系统中所有的数据信息，并通过数据存储模块提供数据读取服务；所述数据种类包括：自动浇灌装置的信息和传感器的感测数据、养护的植物信息、系统控制装置产生的所有数据和操作指令，以及系统工作日志。

参见图2，介绍本发明家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法操作步骤流程图：

需要说明的是：下述步骤1和步骤3都是系统中的定时任务，由系统控制装置完成计时控制：在建立训练预测模型后，到达设定触发时间，即开始顺序执行步骤1采集感测数据和步骤3控制浇灌操作。

步骤1，采集感测数据：为步骤2的训练预测模型操作采集室内的空气温度、空气湿度和土壤湿度数据；为步骤3的控制浇灌操作采集空气温度和湿度数据。

步骤1包括下列操作内容(参见图3)：

(11)系统控制装置的数据采集模块将向自动浇灌装置发送检测指令，该检测指令内容包含指令类型和设备信息。

(12)自动浇灌装置接收到检测指令后，通过传感模块采集数据：在训练预测模型时，采集的数据包括空气温度、空气湿度和土壤湿度数据；预测模型训练完成后，只需采集空气温度和空气湿度数据；在完成检测后，按照设定消息格式向数据采集模块发送传感器数据。

(13)数据采集模块收到自动浇灌装置发送的消息后，先对消息进行解析，按照设定格式提取消息中的感测数据后，对该感测数据进行预处理；再将预处理后的感测数据被发送给数据存储模块。

(14)数据存储模块通过存储服务单元将感测数据存储到数据库中，在接收到数据库反馈的存储结果后，结束操作。

步骤2，训练预测模型：利用采集的室内的空气温湿度和土壤湿度数据训练植物和土壤水分的蒸散发量预测值的预测模型；该步骤操作只执行一次，在完成训练预测模型的建立后，就不再执行。步骤2包括下列操作内容：

(21)自动浇灌装置的传感模块采集感测数据集的特征值，包括前一时间阶段多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1和距离上一次浇水的时间n。

(22)因采用有监督学习的方式训练预测模型，故需要获知水分蒸散发量的真实数据e’_t-1，与步骤(21)中采集的各类特征值一起组成完整的感测数据集，用于拟合和训练预测模型；e’_t-1的计算公式是e’_t-1＝m’_t-1-m’_t，即是前一时间阶段的土壤湿度真实数据m’_t-1减去当前时间的土壤湿度真实数据m’_t的差；式中，m’_t-1和m’_t分别是土壤湿度传感器感测采集的前一时间阶段和当前时间的土壤湿度真实数据。

(23)将多个时间阶段采集得到的完整感测数据集按照6:2:2的数量分配比例，分别划分作为该完整感测数据集的三个彼此独立的子集：训练集、验证集、测试集。

(24)利用训练集中的完整感测数据开始训练预测模型：利用步骤(23)中的训练集感测数据样本和选择多种机器学习回归算法作为模型样本，拟合预测模型，并在拟合过程中不断调整预测模型的结构与参数，降低预测值的误差。

(25)利用验证集中的完整感测数据，对步骤(24)中拟合的各个预测模型进一步训练调整每个模型的结构与参数，以期继续降低预测值的误差，优化预测效果。

(26)利用测试集中的完整感测数据，测试评估拟合的每个预测模型的泛化能力：判断利用验证集感测数据训练出来的预测模型，是否能够在测试集中同样得到很好的预测效果；最后，再与利用验证集感测数据训练调整得到的每个预测模型的预测结果进行对比评价；预测效果的评价指标是采用均方误差MSE(Mean Squared Error)和平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)两种评价指标来计算预测值与真实值的误差。

(27)利用验证集感测数据训练出来的各个预测模型的预测结果与真实值的误差进行对比，从中选择准确率最高的预测模型作为植物和土壤的水分蒸散发量的预测模型；并保存该最终选择的水分蒸散发量预测模型的结构和参数。

步骤3，控制浇灌操作：作为系统核心任务，是在预测模型训练完成建立后，利用收集的感测数据进行土壤湿度预测和自动浇灌操作控制。步骤3包括下列操作内容(参见图4)：

(31)数据分析模块向数据存储模块请求查询包括前一时间阶段多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1、距离上一次浇水的时间n的各种植物数据。

(32)数据分析模块接收到请求的植物数据后，利用草木本植物蒸散发量预测模型，预测前一时间阶段的水分蒸散发量e_t-1。

(33)根据前一时间阶段的土壤湿度预测值m_t-1和水分蒸散发量预测值e_t-1，以及计算公式m_t＝m_t-1-e_t-1预测当前时间的土壤湿度m_t；再判断该当前时间的土壤湿度m_t是否小于土壤湿度最低阈值m_min，若是，则跳转执行步骤(35)，否则，顺序执行步骤(34)。

(34)系统控制装置判定当前时间不需要为当前植物浇水，故数据分析模块通过数据存储模块，将预测得到的当前时间的土壤湿度的预测值更新为其真实数值，并保存于数据库；至此浇灌操作控制完成，流程结束。

(35)系统控制装置判定当前时间需要为植物浇水，故执行浇水操作控制：数据分析模块将全部的植物数据发送给浇灌控制模块，用于完成浇水任务。

(36)浇灌控制模块接收到植物数据后，根据植物的喜水程度、花盆体积和土质信息，计算浇水量，并将浇水量转化为水泵、电控阀门的工作时长；完成计算后，浇灌控制模块按照设定格式形成浇灌指令，并将浇灌指令发送给自动浇灌装置；所述浇灌指令内容包括装置、水泵、电控阀门及其工作时长信息。

(37)自动浇灌装置接收到浇灌指令后，有两种工作方式：

一种是由单个水泵控制出水，由电控阀门控制出水管道；此时，首先控制打开设定电控阀门，然后控制水泵出水，工作完成后，先关闭水泵，再关闭电控阀门；

另一种是由多个水泵控制设定管道出水；此时。需要控制开启设定水泵，并在打开设定时间后关闭；

自动浇灌装置完成浇水操作后，将浇灌数据返回发送给浇灌控制模块，返回信息包含：装置、水泵、电控阀门及其工作时长信息。

(38)浇灌控制模块通过数据存储模块保存浇灌数据于数据库。

(39)浇灌控制模块通过数据存储模块，将当前时间的土壤湿度值更新为浇水后的土壤湿度最大值m_max，并存储于数据库，至此完成控制浇灌全部流程。

本发明已经进行了多日的实施试验，试验的结果是成功的，实现了本发明系统的发明目的。

Claims (9)

1.一种家用草木本植物自动浇灌系统，其特征在于：所述系统包括两个组成装置：自动浇灌装置和系统控制装置；其中：

自动浇灌装置，由单片机、传感器和各种电子机械器件组成，用于完成感测数据采集、浇灌操作以及该自动浇灌装置与系统控制装置的交互通信；设有传感模块、浇灌模块和通信模块三个部件：传感模块设有分别用于获取空气温度和空气湿度数据的空气温湿度传感器，以及采集草木本植物土壤湿度数据的土壤湿度传感器，感测采集的空气温湿度和土壤湿度数据通过通信模块发送给系统控制装置；该土壤湿度传感器仅工作于训练预测模型步骤，在完成训练预测模型的建立后，就不再工作；浇灌模块用于实现自动浇灌操作，设有分别控制出水的水泵和控制出水管道启闭的电控阀门；通信模块负责完成自动浇灌装置和系统控制装置之间的网络通信交互：经由互联网和设定的网络通信协议发送传感器感测数据给系统控制装置，并接收返回的按照设定时间进行的数据采集和浇灌操作的各种指令；

系统控制装置，作为系统控制中心、用于完成对自动浇灌装置采集的各种感测数据进行存储处理、数据运算分析与业务逻辑处理、并与自动浇灌装置通信交互，以控制自动浇灌装置实现按照设定时间和设定水量的浇灌操作；设有五个部件：数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、浇灌控制模块和数据库。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述系统控制装置能够用于对一个或多个自动浇灌装置实现控制。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述系统控制装置中的五个部件的功能分别说明如下：

数据采集模块，用于接收由自动浇灌装置发送的传感器的感测数据，并对该感测数据进行初步处理后，发送给数据存储模块；该数据采集模块设有数据解析单元和数据预处理单元：数据解析单元负责接收自动浇灌装置的消息后，按照设定格式解析消息，提取其中包括装置信息、空气温湿度数据和土壤湿度数据；数据预处理单元负责对接收到的感测数据进行预处理，以消除因电压不稳、噪声或/和其他因素造成的误差；所述感测数据的预处理是对传感器的感测数据采用包括按平均值平滑、按边界值平滑或按中值平滑的平滑处理；预处理后的数据则由数据预处理单元发送到数据存储模块中的存储服务单元；

数据存储模块，用于与数据库交互数据：向数据库中存储数据和读取数据库中的数据信息，为该装置的其他模块提供数据服务：设有分别用于实现数据存储的存储服务单元和实现数据读取的读取服务单元两个组件：存储服务单元负责将来自数据采集模块的传感器感测数据保存于数据库；数据分析模块和浇灌控制模块都通过读取服务单元读取植物数据、传感器数据，以及通过读取服务单元将预测的土壤湿度数据、浇灌数据保存在数据库中；

数据分析模块，用于完成预测植物和土壤的水分蒸散发量的预测模型训练，设有两个组件：预测蒸散发量单元和预测土壤湿度单元，该数据分析模块负责根据预测模型预测前一时间阶段的水分蒸散发量，利用前一时间阶段的水分蒸散发量预测当前时间的土壤湿度后，根据该预测的土壤湿度判断是否需要为植物浇水；数据分析模块还与数据存储模块通信交互植物数据、浇灌数据与土壤湿度数据，并将这些数据发送给浇灌控制模块的计算浇水量单元；

浇灌控制模块，用于接收数据分析模块的指令，并通过读取指令确定需要浇灌的植物和为该需要浇水的植物计算浇水量，形成浇灌指令，再将浇灌指令发送给自动浇灌装置，由自动浇灌装置完成浇灌操作；设有计算浇水量单元和控制浇水单元两个组件：计算浇水量单元根据植物品种及其喜水程度、土壤质地和花盆体积计算浇水量，然后将浇水量数据发送给控制浇水单元；控制浇水单元根据植物和浇水量的数据，形成浇灌指令；所述浇灌指令包括：水泵的开关控制、水泵工作时长、电控阀门的开闭与角度、电控阀门工作时长。然后将浇灌指令发送给自动浇灌装置；

数据库，用于存储系统中所有的数据信息，并通过数据存储模块提供数据读取服务；所述数据种类包括：自动浇灌装置的信息和传感器的感测数据、养护的植物信息、系统控制装置产生的所有数据和操作指令，以及系统工作日志。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据分析模块中的两个组件的功能分别是：

预测蒸散发量单元，负责根据蒸散发量预测模型，预测前一时间阶段的水分蒸散发量；所述蒸散发量预测模型是根据包括前一时间阶段的多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1、距离上一次浇水的时间n的多种输入因素按照下述计算公式进行计算，以期得到的输出结果是前一时间阶段的植物和土壤的水分蒸散发量预测值e_t-1：e_t-1＝f(a_t-1,b_t-1,c,d,g,h,m_t-1,n)；再由预测蒸散发量单元将该植物和土壤的水分蒸散发量预测结果数据发送给预测土壤湿度单元；在水分蒸散发量预测模型训练过程中，自动浇灌装置传感模块中的土壤湿度传感器采集土壤湿度数据；预测模型训练完成后，该土壤湿度传感器就不再工作；该水分蒸散发量预测模型就是前一时间阶段的水分蒸散发量预测值e_t-1的计算公式：e_t-1＝f(a_t-1,b_t-1,c,d,g,h,m_t-1,n)，该预测模型是采用包括机器学习的各类回归预测模型进行训练而建立的；在训练水分蒸散发量预测模型过程中，需要得到前一时间阶段的水分蒸散发量的真实数据e’_t-1：e’_t-1＝m’_t-1-m’_t，即e’_t-1是前一时间阶段的土壤湿度真实数据m’_t-1减去当前时间的土壤湿度真实数据m’_t的差；式中，m’_t-1和m’_t分别是土壤湿度传感器感测采集的前一时间阶段和当前时间的土壤湿度真实数据；

预测土壤湿度单元，用于根据来自预测蒸散发量单元的水分蒸散发量预测值来预测当前时间的土壤湿度值；预测方法是在以每次充分浇水后的土壤湿度为湿度最大值m_max，不同土质的土壤湿度最大值有所不同，再根据每次预测得到的水分蒸散发量预测值e_t-1，按照公式m_t＝m_t-1-e_t-1预测当前时间的土壤湿度值m_t；即每次预测的当前时间的土壤湿度值m_t是前一时间阶段的土壤湿度预测值m_t-1与预测的前一时间阶段的土壤水分蒸散发量预测值e_t-1的差；然后，系统根据该预测的当前时间土壤湿度值m_t，判断是否低于植物最适宜生长的湿度最低阈值m_min，若低于该最低阈值，即m_t＜m_min，则发送浇灌指令给浇灌控制模块，实现浇灌操作；若不低于最低阈值，即m_t≥m_min，则将预测的当前时间土壤湿度值通过数据存储模块保存于数据库；式中，e为水分蒸散发量预测值，m为土壤湿度预测值，下标t代表时间阶段。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述浇灌指令包括需要浇灌的植物及其浇水量。

6.一种采用权利要求1所述的家用草木本植物自动浇灌系统的工作方法，其特征在于：所述方法包括下列操作步骤：

步骤1，采集感测数据：为步骤2的训练预测模型操作采集室内的空气温度、空气湿度和土壤湿度数据；为步骤3的控制浇灌操作采集空气温度和湿度数据；

步骤2，训练预测模型：利用采集的室内的空气温湿度和土壤湿度数据训练植物和土壤水分的蒸散发量预测值的预测模型；该步骤操作只执行一次，在完成训练预测模型后，就不再执行；

步骤3，控制浇灌操作：作为系统核心任务，是在预测模型训练完成后，利用收集的感测数据进行土壤湿度预测和自动浇灌操作控制；

所述步骤1和步骤3都是系统中的定时任务，由系统控制装置完成计时控制：在建立训练预测模型后，到达设定触发时间，即开始顺序执行步骤1采集感测数据和步骤3控制浇灌操作。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤1包括下列操作内容：

(11)系统控制装置的数据采集模块将向自动浇灌装置发送检测指令，该检测指令内容包含指令类型和设备信息；

(12)自动浇灌装置接收到检测指令后，通过传感模块采集数据：在训练预测模型时，采集的数据包括空气温度、空气湿度和土壤湿度数据；预测模型训练完成后，只需采集空气温度和空气湿度数据；在完成检测后，按照设定消息格式向数据采集模块发送传感器数据；

(13)数据采集模块收到自动浇灌装置发送的消息后，先对消息进行解析，按照设定格式提取消息中的感测数据后，对该感测数据进行预处理；再将预处理后的感测数据发送给数据存储模块；

(14)数据存储模块通过存储服务单元将感测数据存储到数据库中，在接收到数据库反馈的存储结果后，结束操作。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤2包括下列操作内容：

(21)自动浇灌装置的传感模块采集感测数据集的特征值，包括前一时间阶段多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1和距离上一次浇水的时间n；

(22)因采用有监督学习的方式训练预测模型，故需要获知水分蒸散发量的真实数据e’_t-1，与步骤(21)中采集的各类特征值一起组成完整的感测数据集，用于拟合和训练预测模型；e’_t-1的计算公式是e’_t-1＝m’_t-1-m’_t，即是前一时间阶段的土壤湿度真实数据m’_t-1减去当前时间的土壤湿度真实数据m’_t的差；式中，m’_t-1和m’_t分别是土壤湿度传感器感测采集的前一时间阶段和当前时间的土壤湿度真实数据；

(23)将多个时间阶段采集得到的完整感测数据集按照6:2:2的数量分配比例，分别划分作为该完整感测数据集的三个彼此独立的子集：训练集、验证集、测试集；

(24)利用训练集中的完整感测数据开始训练预测模型：利用步骤(23)中的训练集感测数据样本和选择多种机器学习回归算法作为模型样本，拟合预测模型，并在拟合过程中不断调整预测模型的结构与参数，降低预测值的误差；

(25)利用验证集中的完整感测数据，对步骤(24)中拟合的各个预测模型进一步训练调整每个模型的结构与参数，以期继续降低预测值的误差，优化预测效果；

(26)利用测试集中的完整感测数据，测试评估拟合的每个预测模型的泛化能力：判断利用验证集感测数据训练出来的预测模型，是否能够在测试集中同样得到很好的预测效果；最后，再与利用验证集感测数据训练调整得到的每个预测模型的预测结果进行对比评价；预测效果的评价指标是采用均方误差MSE(Mean Squared Error)和平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)两种评价指标来计算预测值与真实值的误差；

(27)利用验证集感测数据训练出来的各个预测模型的预测结果与真实值的误差进行对比，从中选择准确率最高的预测模型作为植物和土壤的水分蒸散发量的预测模型；并保存该最终选择的水分蒸散发量预测模型的结构和参数。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤3包括下列操作内容：

(31)数据分析模块向数据存储模块请求查询包括前一时间阶段多个时刻的空气温度a_t-1及其空气湿度b_t-1、植物喜水程度c、植株高度d、土质g、花盆体积h、前一时间阶段的土壤湿度m_t-1、距离上一次浇水的时间n的各种植物数据；

(32)数据分析模块接收到请求的植物数据后，利用草木本植物蒸散发量预测模型，预测前一时间阶段的水分蒸散发量e_t-1；

(33)根据前一时间阶段的土壤湿度预测值m_t-1和水分蒸散发量预测值e_t-1，以及计算公式m_t＝m_t-1-e_t-1预测当前时间的土壤湿度m_t；再判断该当前时间的土壤湿度m_t是否小于土壤湿度最低阈值m_min，若是，则跳转执行步骤(35)，否则，顺序执行步骤(34)；

(34)系统控制装置判定当前时间不需要为当前植物浇水，故数据分析模块通过数据存储模块，将预测得到的当前时间的土壤湿度的预测值更新为其真实数值，并保存于数据库；至此浇灌操作控制完成，流程结束；

(35)系统控制装置判定当前时间需要为植物浇水，故执行浇水操作控制：数据分析模块将全部的植物数据发送给浇灌控制模块，用于完成浇水任务；

(36)浇灌控制模块接收到植物数据后，根据植物的喜水程度、花盆体积和土质信息，计算浇水量，并将浇水量转化为水泵、电控阀门的工作时长；完成计算后，浇灌控制模块按照设定格式形成浇灌指令，并将浇灌指令发送给自动浇灌装置；所述浇灌指令内容包括装置、水泵、电控阀门及其工作时长信息；

(37)自动浇灌装置接收到浇灌指令后，有两种工作方式：

一种是由单个水泵控制出水，由电控阀门控制出水管道；此时，首先控制打开设定电控阀门，然后控制水泵出水，工作完成后，先关闭水泵，再关闭电控阀门；

另一种是由多个水泵控制设定管道出水；此时。需要控制开启设定水泵，并在打开设定时间后关闭；

自动浇灌装置完成浇水操作后，将浇灌数据返回发送给浇灌控制模块，返回信息包含：装置、水泵、电控阀门及其工作时长信息；

(38)浇灌控制模块通过数据存储模块保存浇灌数据于数据库；

(39)浇灌控制模块通过数据存储模块，将当前时间的土壤湿度值更新为浇水后的土壤湿度最大值m_max，并存储于数据库，至此完成控制浇灌全部流程。