基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。     

基于事件驱动与数据融合的温室WSN节能传输模型

针对温室内环境信息变化缓慢、冗余度大和时间空间相关性强的特点,提出了基于事件驱动与支持度融合的温室环境监测无线传感器网络(WSN)的节能传输模型。利用所建立的数据节能传输模型进行了温室环境试验,结果表明采用基于事件驱动的数据传输模型能够减少83.8%数据传输次数,基于支持度函数的数据融合能够根据数据之间的关联程度计算出各原始数据的加权值,融合效果优于算术平均值。     

高效设施花卉生产关键技术集成

为提高设施花卉生产的技术与装备水平，实现优质高效生产，在产学研结合的基础上，需集成与之相适应的施肥、节水灌溉、低污染施药、设施环境调控等技术与装备；选育设施专用花卉品种、进行大规模的组织培养和工厂化育苗，形成苗期管理、安全生产技术等栽培技术规范；同时开发栽培、育苗基质、盆花基质及肥料；最终形成优质、高效节能的设施花卉创新生产模式。     

温室环境信息智能化管理研究进展

随着我国温室园艺业和信息技术的迅速发展,现代信息技术越来越多地应用于温室环境管理中,促进了温室环境智能化管理技术的发展。本文针对面向物联网的温室环境信息智能化管理需求,分别从温室环境信息获取、信息处理与决策服务3个方面对国内外研究进展进行了系统的分析和阐述,并提出了今后在温室环境信息智能化管理方面迫切需要开展的工作。     

温室黄瓜能量动态变化研究

为了探讨温室作物能量动态变化过程,以津优1号黄瓜为试验材料,在江苏大学农业工程研究院试验温室内进行基于配方施肥的试验.结果表明:单位面积上(1 m×1 m)黄瓜能量现存量的变化曲线呈“S”形,最高日能量增长达299.30 kJ/(m2·d).     

基于无线网络的温室环境监控系统

开发了基于无线网络的温室环境监控系统.该系统由设备层、传输层、服务层和应用层组成.利用Zigbee网络实现温室内环境信息的监测,采用GPRS方式传输,实现温室环境信息和控制信号的传输.系统采用基于WEB服务方式为用户提供访问,可以实现温室环境信息的获取、温室环境远程控制、系统参数设置.     

基于离散元法的番茄秸秆立式螺旋混合机理

对番茄秸秆碎料的本征参数和接触参数进行测定,以物料自然休止角为判断依据,通过正交试验法标定离散元仿真参数组合,并分别进行仿真试验和样机试验,分析发现:桶内物料颗粒宏观上为对流混合过程;物料颗粒与叶片表面法向方向形成一定角度做发散运动,距离叶片越远,颗粒速度越小;上下叶片之间存在很多湍流区域,无明显直径方向上扩散运动过程;叶片转速提高、螺距增大、填充高度降低都有利于物料混合均匀,揭示的高效混合机理为后期设备的开发与优化提供理论基础.     

基于数据库的温室环境调控效果模型

提出了基于数据库的温室环境调控效果模型的建立方法,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法实现了模型的提取,并给出了模型的修正、数据记录和模型的更新。以BCB6.0为开发平台建立了相应的软件系统,系统能够实现对温室环境调控效果模型的自动提取、分析和更新。试验结果表明,该系统能够进行温室环境调控效果模型的预测,并提高了模型的通用性和自学习功能。     

温室作物产量-氮磷钾反应模型

为了探讨温室作物产量与肥料施用量的关系,在江苏大学实验温室以生菜为研究对象,进行基于配方施肥的氮磷钾3因素5水平2次正交旋转试验,并构造一个温室生菜产量-氮磷钾分式模型.结果表明:与二次多项式模型相比,该模型的拟合结果更好.     

温室内温度的优化控制

对温室蔬菜(茄子)的光合作用进行测定,建立茄子光合作用模型。基于作物生长量最大的层次对温室环境因子温度进行优化控制。利用数学分析方法求出理论上的最优解,考虑不同季节、不同天气条件、不同光照下如何对温室内温度进行优化控制。