基于ZigBee技术的植物工厂中大豆的数据融合算法设计与试验.pdf

nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 基于 技术的植物工厂中大豆的数据融合算法设计 与试验 nullnullnullnull 李金光 null null 李 null 丹 null nullnullnull null 吉林化工学院 信息与控制工程学院 吉林 吉林 nullnullnullnullnullnull null 吉林农业科技学院 电气与信息工程学院 吉林 吉林 nullnullnullnullnullnull null null null null null null null null null null nullnullnullnull null null null null null null null null null null null null null 摘要 自古以来农耕文化一直是中国人 民血液中不可分割的部分 随着社会智 能化的推进 植物工厂孕育而生 它采用 nullnullnullnullnullnull无线传感技术进行数据采集 nullnullnullnull nullnullnull是基于 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull协议发展起来 的一种短距离无线通信技术 功 耗 低 然而在植物工厂数据采集过程中容易因 数据缺失以及因环境影响造成的数据偏 差过大 数据错误 因此对植物工厂中 大豆的种植环境进行监测以及数据融合 算法设计与试验 为了验证该数据融合 算法的有效性 进行了环境数据采集以 及传输处理实验 实验结果表明 可以 在单源环境数据融合进行数据降噪 减 少冗余通信以及数据填补增加数据的鲁 棒性 关键词 智能 温 室 nullnullnullnullnullnull 数 据 采 集 数据传输 数据融合 中图分类号 nullnullnullnull 文献标志码 null 文章编号 nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 收稿日期 nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull 基金项目 吉林省教育厅科学技术研究 项目 计算机视觉驱动的植物工厂有害 生物可视化关键技术研究 编 号 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 作者简介 李金光 nullnullnullnullnull 研究生 在 读 研究方向 先进控制技术与控制系 统集成 通讯作者 李丹 nullnullnullnullnull 博士生 在读 副教授 研究方向 电气工程 nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull null 引言 如今计算机 通信和大数据等技术随着时间的推移呈爆发式发展 将前沿计算技术应 用到农业实时监控系统中也是未来发展的趋势 它将采集得到的各种因素进行加工 传 输 以此为农业生产的不同阶段的精细化管理以及生长预测提供帮助 实现最优化管理 消 耗最少的资源博取更多的产出 实现农业生产由不可控到可控的转变 本文采用目前已经成熟的 nullnull nullnullnullnull 无线传感技术 它具有低成本 高效率 低能耗和可靠 性强的特点 目前已在多种领域得到应用 与传统的有线网络相比 nullnull nullnullnullnull 技术无需布线 受外界的环境影响较小 将 nullnull nullnullnullnull 技术应用于智能大棚控制系统进行环境参数的采集和控 制 可以有效避免农田布线 减少对棚内作物的影响 因此 本文基于 nullnull nullnullnullnull 技术对温室智 能大棚系统进行设计和试验 null 材料与方法 null硬件设计 nullnullnullnullnullnull总体设计 植物工厂的主体框架分为数据采集层 网络通信层 数据处理层以及系统应用层 nullnullnullnullnullnull数据采集层 数据采集模块在温室智能大棚中采用 nullnull nullnullnullnull 模块进行大豆数据采集以及采集数据的 预处理 最终将预处理后的数据通过 nullnull nullnullnullnull 模块完成无线传输 通过 nullnull nullnullnullnull 模块 nullnullnullnullnullnull的无线节点进行光照强度 酸碱度 nullnull null 浓度以及温湿度的数 据采集 然后将数据汇总到 nullnull nullnullnullnull 终端节点传到 nullnullnull模块 通过 nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull协议 传 到触摸屏进行数据存储 最终传到服务器到达手机终端以及 nullnull终端 null nullnull 长江信息通信 null null nullnull 温室控制模块主要包括供加热设施 null光照设施 null通风设施和水 泵设施等 null用户可以通过触摸屏对设施进行操控 null nullnullnullnullnullnull网络通信层 网络通信层主要是 nullnullnullnull转换器 null温室智能大棚中通过 nullnull nullnull nullnullnull无线传输节点采集数据 null再通过 nullnullnull用 nullnullnullnull转换器传输到触 摸屏进行数据存储 null此种方法不仅避免有线节点带来的局限性 null 而且也保证了在数据传输过程中的稳定性 null最终将数据上传至服 务器还可以实现数据与手机端与 nullnull端的交流 null实现实时监控的 功能 null nullnullnullnullnullnull数据处理层 数据处理层是本系统的 null大脑 nullnull它的主要功能包括数据存储 null 数据分析和控制中心 null在此层将对 nullnull nullnullnullnull 无线传输节点传回的数 据进行二次处理 null以减少冗余通信以及数据填补增加数据的鲁 棒性 null nullnullnullnullnullnull系统应用层 系统应用层主要是利用 nullnullnull对 手 机 端 和 nullnull端 传 达 信 息 null nullnull终端采用 nullnullnullnull作为软件开发环境 null对系统传输信息进行实时 显示 null同时 null在系统设置警戒值 null当监测环境信息超过警戒值时 null 手机端或 nullnull终端向客户发出报警信息 null null传感器数据预处理 在实际测量中必然会有误差的存在 null智能温室室内监测中 null 利用疏失误差剔除算法进行预处理可以及时清除误差过大 null错误 的测量结果 null以此来让数据更加可靠 null本文拟采用格罗贝斯判据 准则进行数据一致性的检测 nullnullnullnullnullnull null 假设某一采集节点 null对特定的环境数据测量是相互独立的 null在 某一周期内采集的到的测量结果为 null nullnull null nullnullnull null nullnullnull null nullnullnull nullnullnull nullnullnull null且 测量结果服从正态分布 null其中 null为一段时间内传感器测量的次数 null null null先将一个周期内测量数据按 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull 从小 到大的顺序排列 null null null然后对测量数据 nullnullnull进行算数平均值和标准差计算 null计算过 程如下 null nullnullnull null null null null nullnullnull nullnullnull null null null nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null null null nullnullnullnull null null nullnullnull null null nullnull nullnullnullnull null null null nullnull 根据格罗贝斯准则统计 null可以得到格罗贝斯统计量的确切 分布 null nullnullnull null nullnullnullnullnullnull nullnullnull null null null nullnull 在显著水 平 null 给 定 后 null通 常 取 值 为 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull null nullnull nullnullnullnull null等 null通过查表法可以确定格罗贝斯的临界值 nullnull null null null null nullnull因为 测量序列 null null 符合正态分布 null所以可得 null null null nullnullnull nullnullnull null null null null nullnull nullnull null null null nullnull 可知此事件发生的概率极小 null在当前事件中不合理 null需要进行 筛除 null也可以理解为当任意 nullnull null null null null nullnull若存在 nullnullnullnullnullnull null null null null null成立 null 利用格拉贝斯准则对单个节点传感器某一时间段的测量数据进行 预处理 null筛除异常值 null利用此准则筛除疏失误差 null有效解决了异常 数据对监测结果的干扰增加数据的鲁棒性 null null数据填补 本文使用 nullnullnullnullnullnull中 nullnullnullnullnull 函数拟合一个线性回归模型 null使 用温度和气压作为自变量 null湿度作为目标变量 null然后 null获取原始数 据中所有缺失值所在的行 null并选择与回归模型中使用的自变量对 应的列 null接下来 null使用 nullnullnullnullnullnullnull 函数对缺失值进行预测 null并将预测 值填充回原始数据中 null null多传感器数据融合算法 数据预处理完成了对疏失误差的筛除工作 null得到了一组较为 可靠的量测序列 null目前大多数的加权融合算法并未考虑在实际测 量中环境复杂多变的随机因子所造成的影响 null所以为了降低环境 因素导致的方差偏大的情况 null提高测量数据的精准度 null还需要对单 个传感器的某个时间段的所测量的 null个数据在分批估计理论基础 上进行组内融合 null以此得到在某时间段内数据的最优估计值 null更加 可靠地反映数据段的情况 nullnullnullnullnullnullnull null本文进行了以下步骤 null 将某时间段内采集的经疏失误差的筛除后的数据 null分为 null组 null 其中第 null组可表示为 null nullnull null nullnullnull null nullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnull null null null null null null null null nullnull null nullnull计算各组的平均值与方差 null如下 null nullnull null null null null nullnullnull nullnullnullnullnull null nullnullnull null null null null null null null null null null null null nullnullnull null null nullnullnull null nullnullnullnullnullnull null null nullnull null nullnullnull null null null null null null null null nullnull 通过上述公式可以得到各组数据的平均值与方差 null接着通过 分批估计理论 null求出单传感器在此段时间内数据融合的最优估计 值为 null nullnull null null nullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null nullnullnull null null nullnullnull null nullnullnull null null null null null nullnull 单个传感器采集数据融合后总方差 null null 为 null null null null null null nullnull null nullnull null null null null nullnullnull null nullnullnull null null null null null nullnull 以上本文对单个采集传感器采集节点数据测量的精准度和可 靠性提供了解决方案 null但是在温室大棚中一个传感器是无法覆盖 的 null需要在局部布置多个同类型传感器进行采集 null因为所布置的传 感器在不同的方位 null所以所受到的环境因素造成的干扰不同 null因此 测量得到的结果也不同 null为了提高数据采集的精准度 null计算出单 个传感器最优估计值后 null按照总均方差最小原则 null将各个传感器权 值做合理分配 null计算各个节点同类传感器的权值 null最后进行自适应 加权融合 null得到最佳的融合结果 null 假设棚中有 null个同类型传感器 null通过上述公式算出单个传感 器的最优估计值 null以及总方差 null null null设各个传感器加权权值分别为 nullnull null nullnull null nullnull nullnullnull nullnull null融合结果为 null null null可得 null null null null null null nullnullnull nullnullnullnull null null nullnullnull nullnullnullnull null null null null null nullnullnull null null nullnull null null null null null null null null nullnull 上述式子中 null null 为总均方差 null函数形式为 null null null nullnull null nullnull null nullnull nullnullnull nullnull null nullnull null null null null nullnullnull null null nullnull null null null nullnull null nullnull 通过上述式子不难看出 null总均方差是一个多元二次函数 null若要 使总均方差 null null nullnullnull 最小 null则令 null 取极小值 null此时所得到的 nullnull 就是最优 权值 null权值分配公式为 null nullnull李金光等 基于 nullnullnullnullnullnull技术的植物工厂中大豆的数据融合算法设计与试验 nullnullnullnull年第 null期 总第 nullnullnull期 nullnullnull null null null null null null nullnullnull null null null null nullnull nullnull 通过上述论证可以发现 在温室大棚中采集传感器的数据融 合是具有可行性的 可以在环境数据融合进行数据降噪 减少冗余 通信以及数据填补增加数据的鲁棒性 null 结果与分析 为了验证数据融合算法对该温室智能大棚采集数据的有效 性 需要对其进行试验验证 对此本文将提取传感器采集大豆的 数据 在 nullnull nullnullnullnull 传感器终端进行预处理的数据以及在服务器进行 数据融合算法后的数据进行比对 来验证其可行性 该试验将传感器所采集的大豆湿度来作为对比试验的参数 温室内有三个湿度采集装置 nullnull小时进行数据采集 每隔 nullnull分钟 记录数据 通过数据融合算法将 nullnull内数据合并为一组数据上传 结果如表 null所示 表 null null 传感器采集大豆湿度数据 时刻 nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 经预处理后大豆湿度数据结果如表 null所示 表 null null 传感器预处理后大豆湿度数据 时刻 nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 经过对表 null数据进行计算 可得均方差 nullnull null null null nullnullnull null null nullnull nullnullnullnull null null null nullnullnull null null nullnull nullnull nullnull nullnull 经验证 通过查询格罗贝斯临界值表 可知 nullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnullnull 因此 nullnull null nullnullnullnull 对于 nullnullnullnullnullnullnull中 nullnull nullnull nullnull时数据 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 所以 null nullnullnullnullnullnullnull 为可疑值 判定为疏失误差数据 予以剔除 通过提出该 数 据 nullnullnullnullnullnullnull中 剩 余 null个 数 据 经 验 证 对 于 nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull中数据均满足 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull中数据满足 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull 成立 可证余下数据序列均符合要求 填补后数据最终通过多传感器数据融合算法后数据结果如表 null所示 表 null null 多传感器数据融合算法后大豆湿度数据 各方位传感器 估计值 量测方差 权值 融合结果 null null nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull 表 null中可以发现多传感器数据融合算法的监测估计值为 null null null nullnullnullnullnull 而对估计值进行简单进行算术平均的结果为 null null nullnullnullnullnullnull 两 者对比可以发现通过加权融合算法所得出的数据更为贴近真实 值 null null nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull 与平均分配算法不同的是 自适应加权融合算法采取权值最 优分配原则 使量测方差与所获权值成反比 以此来实现每个传感 器自行寻找最优权值 使总均误差最小 最终获得采集数据的最优 估计值 null 结语 植物工厂数据监测的准确性和可靠性是工厂内大豆茁壮生长 的重要保障 本文所探讨的内容对智能植物工厂的数据融合可行 性做了初步分析与试验 针对目前温室智能大棚所采集数据的不 稳定性等问题 提出了通过格罗贝斯判据进行数据的预处理 以及 多传感器数据融合算法 以此来进行数据修正 删除不可靠数据 减少冗余通信以及数据填补增加数据的鲁棒性 参考文献 null null 李鹏钦 李金灿 陈锭霖 等 null基于 nullnullnull和嵌入式的智能农场 null null物联网技术 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null null 邹彬 null基于物联网的温室大棚监控系统研究与设计 null null延安 大学 nullnullnullnullnull null null 蔡碧丽 苏国栋 null改进型分批估计与自适应加权融合方法研 究 null null测控技术 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull null null 聂灵风 null基于 nullnull nullnullnullnull 技术的温室智能监控系统 null null陕西科 技大学 nullnullnullnullnull null null 周思益 张江梅 冯兴华 陈浩 null基于改进的多传感器自适应 加权融合算法研究 null null自动化仪表 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null null 路玉凤 杨慧斌 茅健 闫娟 null基于多传感器信息融合的果蔬 仓库监测算法融合 null null计算机时代 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull