有限二氧化碳资源条件下的温室光气耦合优化调控模型

针对当前温室环境调控成本较高的问题,为了在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,拟研究1种在有限二氧化碳(CO2)资源条件下的温室光气耦合优化调控模型.首先,以温度、CO2浓度、光照度作为输入,以净光合速率作为输出,构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;然后,基于提出的光合速率预测模型,构建在有限CO2资源条件下温室CO2优化调控模型数据库,可根据用户输入的CO2资源总量,自动寻优获取最佳补气时间与单位补气量;最后,提出以光照度增长相对价值为评价指标的经济性相对最优的补光策略,在确定的补气时间段内进行补光,最终实现了有限CO2资源条件下的温室光气耦合优化调控,进一步提高了设施温室环境因子调控的精准度与智能化水平.     

基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法

针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.003 9、0.005 9和0.028 3,决定系数分别为0.991 5、0.967 8和0.973 9。该模型预测结果较理想,可以为温室环境调控提供一定的决策支持。     

效益优先的温室光照优化调控模型研究

针对当前温室光照环境调控成本较高的问题,在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,提出效益优先的温室光照优化调控模型。通过设计嵌套试验获取温室不同温度、二氧化碳浓度、光照强度组合下的黄瓜光合速率数据,以此环境参数作为输入、光合速率作为输出构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;继而采用融合两种不同光照寻优方案的效益优先的寻优算法,基于BP神经网络构建光照优化调控模型;数据表明提出的效益优先的光照优化调控方案与依据光饱和点调控对比,理论光照供需量下降22.86%,光合速率降低3.71%;验证试验中,光照供需量下降27.47%,光合速率减少3.34%,较自然条件下对比组的光合速率提高40.69%,对设施温室补光的精准调控具有指导意义。     

鱼加工生产线头尾定向调理上料系统设计与试验

针对当前鱼类自动化加工中存在的定向困难、稳定性差及鱼身损伤严重等问题,设计鱼体头尾定向调理上料系统。控制系统采用测量光幕扫描采集传送带上输送的鱼体图像,在Matlab环境中开发上位机控制系统,对鱼体图像进行处理,提取鱼体轮廓曲线,根据头尾轮廓曲线的差异性进行头尾定向识别。为方便操作者实时操作调整参数,设计了基于Matlab的GUI界面,对传送速度、图像采集、姿态调整装置等进行调节控制。在搭建的试验台上使用草鱼进行系统测试,初步试验结果表明,输送速度设置为10 cm/s时,系统对于鱼体的头尾识别成功率可达95%,头尾序列整理定向成功率接近90%。本研究为鱼类机械加工提供了新的送料方案,对提高鱼加工生产线自动化有较好的借鉴。