温室温度多传感器数据融合

针对目前温室面积不断增大、温室内传感器种类和数量不断增多等情况,以及为解决温室温度检测的测量误差大等问题,提出了温度检测疏失误差剔除方法和多传感器数据融合方法.实验结果表明,通过有限次温度测量和数据融合得到的测量结果比算术平均值结果更接近真实值,大大提高了测量的可靠性.     

基于ZigBee的温室房间温度传感器数据融合技术

介绍了ZigBee的技术特征,构建了一种基于ZigBee技术的低成本和低功耗温室温度无线传感器网络,并采用网内数据融合和神经网络的数据融合方法,提高了网络的整体效率,减少了数据传输量,降低了能耗,消除了单一传感器节点限制引起的误差,从而获得了更为精准的温值,提高了控制精度.     

数据融合技术在温室环境监控系统中的应用

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。针对目前温室环境监控的需求,提出了一种基于D-S证据理论和农业专家系统相结合的数据融合方法。实验结果表明,这种方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,可显著改善温室环境的控制效果。     

远距离温度检测系统在温室控制中的应用

主要介绍了利用高精度温度传感器以及V/I(电压/电流)变换电路构建的温度检测系统,实现了远距离的温度检测以及信号传输,对温度值的处理采用数码管的双重显示和远程PC终端上显示。经过实际应用表明,此方法可构建可靠的远距离温度检测系统。     

数据融合在测控技术中的应用

数据融合是一种被提出已久的技术形式,但由于硬件设备无法契合,导致其长期未得到时间。随着信息技术的发展,数据融合的效率和程度有了显著的提升。数据融合技术由于较为良性的价值体现,得到了相对广泛的应用。文章主要研究内容为测控技术,以各类传感器的数据交换,获得数据参数从而进行调节,而采用数据融合技术,在于多层面数据的整合,并为测控中心系统提供准确的数据反馈。因此,将其有效结合到测控技术中,将合理提升测控领域的发展。     

基于多传感器数据融合的温室环境控制的研究

温室具有空间大且温度场分布受多种参数影响大等特点.基于这些特点,提出了一种基于多传感器数据检测与数据融合技术的温室环境控制的方法.在多传感器采集数据基础上, 利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,提高数据融合结果的客观性.这种方法可以提高温室环境监测的精确度,使温室环境的温度、湿度、光照等主要参数达到理想的条件.     

喷雾技术在温室降温中的应用

本在实验的基础上,研究讨论喷雾系统对温室中温湿度的调节作用。     

一种低成本温室温度记录方法

温度是现代化温室生产中最重要的环境参数之一,温度数值的高低被人们密切关注。为此,将DS1302的计时功能与其数据存储功能相结合,实现了温室温度的自动记录。在存储温度数据时,笔者根据温室温度数据的特点对数据存储格式进行了压缩编码,充分利用了DS1302的内部RAM,使其可以存储较多的温度信息。本研究为温室用户提供了一种自动记录温度数据的低成本方法。     

数据融合技术在环境监测中的应用

介绍了数据融合技术、自适应加权算法和D-S证据理论算法的原理,采用自适应加权算法和证据理论算法相结合的方法,提出了一种适用于环境监测的多传感器体系结构和二级融合模型,通过对饲养场室内多种传感器采集的数据信息进行融合,分析环境的变化,克服了对每个传感器采集的信息分别处理时的不确定性和不稳定性。试验结果表明,该方法提高了环境监测的准确度。     

基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统设计

介绍了一种基于多传感器数据融合的蔬菜大棚控制系统的设计,包括系统组成、多传感器数据融合算法的设计以及具体实现。该系统利用滑动平均窗进行初始数据平滑滤波,然后利用一种改进的拉依达准则去除异常值,再通过加权平均算法对同类传感器的多个参数进行数据融合,最后采用向量机模型进行异构传感器数据融合,利用融合后的数据控制执行机构执行相关操作。     

联合收获机多传感器信号采集与数据处理系统

多传感器信号采集与数据处理是联合收获机作业流程监测与控制的基础工作。使用微处理器C8051F020的定时器/计数器和标准输入/输出接口（I/O）进行了多路霍尔转速传感器信号的采集,并通过串口通信接收损失量传感器与喂入量传感器的数据。微处理器C8051F020对数据进行处理与存储,控制240×128点阵式液晶显示器进行数据的实时显示与故障报警,根据数据处理结果控制联合收获机前进速度,进行故障分类处理,并通过串口通信实现存储数据的发送与打印。试验表明,系统工作稳定、可靠, 可以实现联合收获机作业流程监测与控制系统的集成化,并能在联合收获机测控系统的应用中节约成本、增加效率。     

温室地下蓄热系统温度的分布试验

设计了温室地下蓄热系统,并测试了系统冬季白昼蓄热与夜间加温时温室内空气温度、地坪温度。结果表明,系统蓄热时,温室内纵向最大气温差为1.9℃,地坪温度沿温室横向、纵向变化幅度小,且随着蓄热过程的进行,气温、地温趋于一致;加温时,温室内纵向最大气温差为0.8℃,地坪横向、纵向最大温差分别为0.6℃、1.9℃,温度分布均匀。     

南疆地区智能温室控制系统研究—基于多传感器融合机理

针对南疆以塑料大棚为主的设施农业,智能温室的研究显得十分必要。为此,针对南疆设施农业的现状,基于多传感器数据融合技术,将模糊推理算法与专家系统结合起来,建立了适用于南疆自然气候条件下的智能温室自动化控制模型。通过采集和融合南疆地区实时温室控制参数,该系统可以取得精确的监控结果。结果表明:该方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,有效解决了设施农业的控制精度,为增大农作物产能提供进一步解决措施,对缓解南疆蔬菜等农产品紧缺等实际问题具有十分重要的实际意义。     

基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法

为了减少温室WSN系统传感器节点数据传输次数,提出基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法。首先,引入莱特准则进行序列异常值检测,研究并提出了便于节点实时计算的序列方差滑动递推计算方法。其次,分别在传感器节点和服务器建立一阶分段线性回归方程并结合自适应加权算法形成两级预测模型,设定传感器节点仅在预测误差超过设定阈值时上传实际采集值,其他时刻服务器自动触发线性回归模型预测填充该部分数据。同时,结合温室环境自动控制的特点,研究了一种基于抛物线的可变误差阈值确定方法。试验表明:分段一阶线性回归模型能够在规定误差阈值内逼近系统原始数据曲线,利用两级预测算法无线传感器节点数据发送次数可减少93%(误差阈值为0.9)。     

基于D-S证据理论的鸡蛋新鲜度多传感器融合识别

为提高无损检测在判断鸡蛋新鲜度方面的稳定性和模型适应性,通过D-S证据理论和BP神经网络将电子鼻和机器视觉两种传感器在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度的融合模型.探讨了一种可以弥补D-S证据在信息融合过程中不足的改进方法.验证试验结果表明:通过融合优化,不确定性的基本概率赋值下降到0.01以内,解决了单一检测方法检测模...     

数据融合技术在棒材缺陷超声识别中的应用

不同类型的缺陷对不同类型、位置和姿态的超声波换能器的敏感程度不同,数据融合技术可充分利用各种数据的有效特征,提高缺陷识别的可靠度。描述了局部决策和数据融合技术的基本理论,提出了基于后验概率的数据融合方法,以大型棒材锻件缺陷识别为例,通过感知器算法实现了典型缺陷的局部决策自动识别,并通过基于后验概率的数据融合技术提高整体决策的可靠度。     

基于单片机的温室电炉控制系统设计

加热炉是将电能转换为热能的能量转换装置,具有结构简单、无污染、自动化程度高等特点.以单片机为核心部件的温度智能控制器,实现了温度的采集与控制、超限报警等各种功能.     

温室温度模糊控制参数在线自整定算法

温室环境温度变化规律由于受诸多因素影响而表现出非线性和时变性。为了保证温室温度模糊控制器的性能,需要根据被控对象的变化不断调整其参数。温室温度响应的主要动态性能指标包括：超调量、系统发散程度、系统振荡程度、稳态误差、过渡过程时间等。通过分析模糊控制器比例因子对以上指标的影响,建立了以系统性能指标为输入的比例因子模糊整定算法。由于该算法程序简单、所需系统资源很少,因此可用于比例因子的在线整定。在温室冬季供暖情况下的试验结果显示,系统响应性能全面改善,ITAE指标下降了15％。