本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種溫室環(huán)境控制方法及裝置。

背景技術(shù)：

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，設(shè)施農(nóng)業(yè)是采用一定設(shè)施和工程技術(shù)手段，按照動植物生長發(fā)育要求，通過在局部范圍改善或創(chuàng)造環(huán)境氣象因素，為動植物生長發(fā)育提供良好的環(huán)境條件，從而在一定程度上擺脫對自然環(huán)境的依賴進行有效生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)。設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)施種類很多，溫床、日光溫室、塑料拱棚和塑料大棚、連棟溫室、植物工廠等。

溫室又稱暖房，它可以模擬作物生長的氣候條件，創(chuàng)造人工氣象環(huán)境，提高作為的產(chǎn)量，增加經(jīng)濟效益。溫室環(huán)境技術(shù)決定現(xiàn)在溫室優(yōu)劣的重要因素之一，它隨著自動檢測技術(shù)、過程控制技術(shù)、通訊技術(shù)、計算機技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來的。溫室通過傳感器網(wǎng)絡(luò)將溫室有關(guān)的環(huán)境參數(shù)的數(shù)值(如溫度、濕度、光照等)采集到計算機并按照一定的控制規(guī)則驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)(如天窗、風(fēng)機、濕簾等)，以達到人工控制溫室環(huán)境的目的，將環(huán)境因子進行優(yōu)化調(diào)控，把它們維持在適于作物生育的范圍，以獲得優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)和低耗的目的。

隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念的提出與推廣，許多學(xué)者加入了對溫室環(huán)境監(jiān)測控制系統(tǒng)的研究行列。例如，可通過將ds證據(jù)理論和農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)相結(jié)合，以提高了溫室環(huán)境監(jiān)測的精確度；或者基于zernike矩的圖像識別技術(shù)、帶smith預(yù)估器的模糊pid溫度控制算法、基于支持向量機的設(shè)備狀態(tài)組合分類模型等方法等等都被用于溫室環(huán)境監(jiān)測控制系統(tǒng)中。但是這些方法不論是ds證據(jù)理論，還是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都涉及大量的運算，運算相對復(fù)雜，且多停留于理論研究階段，存在實時性不足，實用性不強且難以工程化應(yīng)用的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種溫室環(huán)境控制方法及裝置，用以解決現(xiàn)有的溫室設(shè)備控制算法的算法復(fù)雜、實用性不強的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

本發(fā)明的一種溫室環(huán)境控制方法，包括如下步驟：

采集步驟：對溫室中的環(huán)境進行實時采集，得到實時環(huán)境狀態(tài)信息；

比較步驟：根據(jù)所述實時環(huán)境狀態(tài)信息檢索數(shù)據(jù)庫，找到與所述實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息，進而得到所述最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的設(shè)備控制狀態(tài)信息；其中，數(shù)據(jù)庫中存儲著一組條目，每個條目包括一種標準環(huán)境狀態(tài)信息，以及該標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的一種設(shè)備控制信息；

動作步驟：根據(jù)設(shè)備控制信息來控制對應(yīng)的設(shè)備動作。

進一步地，通過比較支持度來找到與所述實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息，其中，所述支持度為：

其中，mi(i＝1,2,…,k)表示數(shù)據(jù)庫中每種標準環(huán)境狀態(tài)信息對實時環(huán)境狀態(tài)信息的支持度，hi(i＝1,2,…,k)表示實時環(huán)境狀態(tài)信息與數(shù)據(jù)庫中每種標準環(huán)境狀態(tài)信息的距離測度。

進一步地，所述實時環(huán)境狀態(tài)信息與數(shù)據(jù)庫中每種標準環(huán)境狀態(tài)信息的距離測度為：

其中，s＝(a,b,c,…,n)表示實時環(huán)境狀態(tài)信息，s數(shù)據(jù)庫＝{s1,s2,…,sk}表示數(shù)據(jù)庫中存儲的k種標準環(huán)境狀態(tài)信息，分別為s1＝(a1,b1,c1,…,n1、)s2＝(a2,b2,c2,…,n2)、…、sk＝(ak,bk,ck,…,nk)，a、b、c、…、n表示不同環(huán)境狀態(tài)信息所涉及的環(huán)境因素，對應(yīng)的加權(quán)因子為σj(j＝1,…,n)。

進一步地，所述環(huán)境狀態(tài)信息涉及的環(huán)境因素包括空氣溫度、空氣濕度和光照強度中的至少一種。

進一步地，所述設(shè)備控制狀態(tài)信息涉及的設(shè)備包括升溫設(shè)備、風(fēng)機、遮陽網(wǎng)、濕簾和補光燈中的至少一種。

進一步地，還包括剔除步驟：將采集的溫室中的實時環(huán)境狀態(tài)信息中的失效數(shù)據(jù)進行剔除。

進一步地，還包括處理步驟：將執(zhí)行剔除步驟后得到的環(huán)境狀態(tài)信息通過自適應(yīng)加權(quán)平均法進行處理。

進一步地，還包括優(yōu)化步驟：數(shù)據(jù)庫中的每個條目還包括對應(yīng)的目標環(huán)境狀態(tài)信息；在執(zhí)行動作步驟后，采集此時的環(huán)境狀態(tài)信息，并將所述此時的環(huán)境狀態(tài)信息與目標環(huán)境狀態(tài)信息作比較，若比較獲得的控制誤差在設(shè)定的誤差閾值范圍外，則繼續(xù)執(zhí)行所述比較步驟和動作步驟，直到控制誤差在設(shè)定的誤差閾值范圍之內(nèi)。

進一步地，所述控制誤差為：

其中，s0＝(a0,b0,c0,…,n0)表示目標環(huán)境狀態(tài)信息，si＝(ai,bi,ci,…,ni)表示第i時刻采集的環(huán)境狀態(tài)信息，s1＝(a1,b1,c1,…,n1)表示初始時刻、未加控制時的的環(huán)境狀態(tài)信息，a、b、c、…、n表示不同環(huán)境狀態(tài)信息所涉及的環(huán)境因素，對應(yīng)的加權(quán)因子為σj(j＝1,…,n)。

本發(fā)明的一種溫室環(huán)境控制裝置，包括采集設(shè)備、執(zhí)行設(shè)備和處理器；所述采集設(shè)備用于對溫室中的環(huán)境進行實時采集；

所述處理器執(zhí)行用于實現(xiàn)下面方法的指令：獲取采集設(shè)備采集的信息，得到實時環(huán)境狀態(tài)信息；根據(jù)所述實時環(huán)境狀態(tài)信息檢索數(shù)據(jù)庫，找到與所述實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息，進而得到所述最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的設(shè)備控制狀態(tài)信息；其中，數(shù)據(jù)庫中存儲著一組條目，每個條目包括一種標準環(huán)境狀態(tài)信息，以及該標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的一種設(shè)備控制信息；

所述執(zhí)行設(shè)備用于根據(jù)設(shè)備控制信息來控制對應(yīng)的設(shè)備動作。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明將采集的實時環(huán)境狀態(tài)信息與數(shù)據(jù)庫中的環(huán)境狀態(tài)信息作比較，得到數(shù)據(jù)庫中存儲的與實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的環(huán)境狀態(tài)信息，進而得到與最接近環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的設(shè)備控制狀態(tài)信息；根據(jù)設(shè)備控制狀態(tài)信息來控制對應(yīng)的設(shè)備動作。本發(fā)明通過反復(fù)匹配當(dāng)前多維環(huán)境數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫環(huán)境數(shù)據(jù)，完成系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略的篩選，進而實現(xiàn)溫室無人值守情況下的設(shè)備自動控制，本發(fā)明實現(xiàn)方法簡單、直觀，無需人為干預(yù)，易于工程實現(xiàn)。而且，數(shù)據(jù)庫中存儲著歷史實際數(shù)據(jù)和控制策略，使得控制精度較高。

進一步地，在將采集的實時環(huán)境狀態(tài)信息與數(shù)據(jù)庫中的環(huán)境狀態(tài)信息作比較時，采用了支持度測量法，即計算實時環(huán)境狀態(tài)信息與數(shù)據(jù)庫中每組環(huán)境狀態(tài)信息的距離測度，根據(jù)距離測度得到數(shù)據(jù)庫中各個控制策略對當(dāng)前環(huán)境狀況的支持度，以此來判定得到數(shù)據(jù)庫中存儲的與實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的環(huán)境狀態(tài)信息，進而得到與最接近的環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的設(shè)備控制狀態(tài)信息。該方法直觀簡單、易于理解，并不需要設(shè)計大量運算的復(fù)雜算法，實用性強，通用有效。

附圖說明

圖1是農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測控制系統(tǒng)圖；

圖2是實測大棚環(huán)境圖；

圖3是采集與控制服務(wù)軟件界面圖；

圖4是處理層的相融矩陣法對數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果圖；

圖5是部分理數(shù)據(jù)表圖；

圖6是支持度測量法運行結(jié)果圖；

圖7是溫室設(shè)備控制誤差結(jié)果圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明作進一步的詳細說明，但本發(fā)明的實施方式并不局限于此。

針對現(xiàn)代溫室監(jiān)控管理系統(tǒng)信息處理體系缺失、采集信息精度不足的問題，本發(fā)明提出了一種協(xié)同處理多維數(shù)據(jù)的支持度測量算法(sdma)，然后在此基礎(chǔ)上，與相融矩陣法、自適應(yīng)加權(quán)平均法結(jié)合，合理運用采集到的環(huán)境信息為系統(tǒng)自動控制提供決策依據(jù)，構(gòu)建了一種三層信息處理模型(tdpm)。

如圖1所示，農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測控制系統(tǒng)的服務(wù)器軟件主要由web服務(wù)軟件、數(shù)據(jù)庫和采集與控制服務(wù)軟件組成。web服務(wù)軟件用于給web客戶端和手機app提供數(shù)據(jù)服務(wù)；數(shù)據(jù)庫用于存放采集的溫室信息、控制指令等用戶信息；而采集與控制服務(wù)軟件則用于采集現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)。tdpm模型的實現(xiàn)位于采集與控制服務(wù)軟件中，旨在為系統(tǒng)提供更精確的數(shù)據(jù)支持和更智能的設(shè)備控制功能。

tdpm由處理層、融合層、關(guān)聯(lián)層組成。首先，在處理層運用相融矩陣法對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除失效數(shù)據(jù)；然后，由融合層中的自適應(yīng)加權(quán)平均法對余下的有效數(shù)據(jù)進行精度優(yōu)化；最后，位于關(guān)聯(lián)層的支持度測量法對多維數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)處理，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)以及它們對應(yīng)的控制策略，最終實現(xiàn)設(shè)備的自動控制。

下面對該方法進行具體詳細的說明。

首先，處理層實現(xiàn)對采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。在信息采集的過程中，由于嚴重的噪聲干擾、傳感器失靈等客觀因素，會出現(xiàn)一些大幅偏離真值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的存在不僅導(dǎo)致信息采集系統(tǒng)產(chǎn)生較大的誤差，且影響后續(xù)的控制精度，因此對失效數(shù)據(jù)進行剔除是十分必要的。tdpm模型處理層的功能就是剔除這些由網(wǎng)關(guān)傳送的數(shù)據(jù)中失效的部分。

假設(shè)在某空間內(nèi)存在m個同質(zhì)傳感器，對同一環(huán)境參數(shù)進行測量。在某一時刻t時，這m個傳感器測量到的數(shù)據(jù)分別為t1,t2,…,tm。第i個傳感器的測量方差為定義第i,j個傳感器的測量方差之差為相融距離測度，用dij表示，其計算表達式如下：

由上式中可以看出，dij的值越大，說明兩傳感器方差的差值越大，也就是其測量數(shù)據(jù)的差距越大。使用上式計算所有傳感器兩兩之間的相融距離測度dij，將其組成的矩陣定義為數(shù)據(jù)融合度矩陣，用dm表示，其表達式如下：

根據(jù)專家經(jīng)驗或多次測試的結(jié)果，取相融距離測度閾值dth。將dth與融合度矩陣dm中的相融距離測度dij進行比較，得到融合判決值rij，rij的表達式如下所示：

當(dāng)融合判決值rij為0時，說明i,j兩傳感器方差之差大于相融距離測度閾值dij，此時它們的相互支持程度較弱，視為相互對立；反之，當(dāng)rij的值為1時，則認為兩傳感器相互支持。接著，由融合判決值rij組成矩陣rm，且定義它為多傳感器相融矩陣，其表達式如下：

當(dāng)相融矩陣rm的某一行元素中，0占多數(shù)時，說明這一行所代表的傳感器只被總數(shù)中的少數(shù)傳感器支持，可以認為該傳感器的測量數(shù)據(jù)不可靠，應(yīng)將其剔除，以消除對系統(tǒng)后續(xù)控制決策的影響。反之，當(dāng)1占多數(shù)時，則認為該傳感器被其它多數(shù)傳感器支持，測量的數(shù)據(jù)視為有效數(shù)據(jù)。此外，當(dāng)檢測到某個傳感器的數(shù)據(jù)長期失效時，應(yīng)考慮檢查該傳感器是否發(fā)生故障，需要進行維修更換。

然后，在融合層，對處理層得到的有效數(shù)據(jù)進行精度優(yōu)化。在該層可采用自適應(yīng)加權(quán)平均法?，F(xiàn)代溫室空間較大，多個同質(zhì)傳感器測量的數(shù)據(jù)可能由于環(huán)境參數(shù)分布不均勻而具有一定的差異，對其進行局部融合可使同質(zhì)數(shù)據(jù)精度更高。而且，在溫室環(huán)境監(jiān)測控制系統(tǒng)中，某些環(huán)境因子在某段時間內(nèi)的變化很小，可以忽略不計，此時對其進行時間上的數(shù)據(jù)融合可以有效減少系統(tǒng)的運算次數(shù)。另外，若將融合層置于無線傳感網(wǎng)的匯聚節(jié)點，可以減少網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量、降低能耗、提高信道利用率等等。

自適應(yīng)加權(quán)平均法是信息融合中一種常見的數(shù)據(jù)級融合方法，它不要求知道傳感器測量數(shù)據(jù)的先驗知識，僅通過測量數(shù)據(jù)即可得到均方誤差最小的融合值。其算法流程如下：

設(shè)n個同質(zhì)傳感器的方差分別是要估計的融合值是各傳感器的權(quán)值分別為w1,w2,…,wn，測量值分別為x1,x2,…,xn，它們彼此相互獨立，且為x的無偏估計，則融合后的如下式所示：

且其權(quán)值和為1，表達式如下所示：

由以上條件可推出總均方誤差σ²為：

要得到當(dāng)總均方誤差σ²最小時的各權(quán)值wi，由多元函數(shù)求極值理論：

此時對應(yīng)的最小均方誤差為：

由各傳感器的權(quán)值和為1可求得每個傳感器的方差，即可得到其對應(yīng)的權(quán)值，進而得到最優(yōu)融合值。另外，此時系統(tǒng)的最小總均方誤差σ²也可計算得到，為算法精度對比所用。

最后，在關(guān)聯(lián)層對經(jīng)過前兩層處理的各異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)進行協(xié)同處理，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)及其控制策略，得到最終控制決策，實現(xiàn)設(shè)備的自動控制。這也是本發(fā)明方法的重點。

歷史數(shù)據(jù)庫中需記錄環(huán)境參數(shù)(溫度、濕度等)、對應(yīng)的控制策略(開風(fēng)機、開濕簾等)、對應(yīng)的控制時長(各設(shè)備開多久)、控制完成時達到的最終環(huán)境參數(shù)(目標環(huán)境參數(shù))。將實時采集的環(huán)境數(shù)據(jù)與系統(tǒng)服務(wù)器的歷史數(shù)據(jù)庫中的記錄進行比對，按其控制時長進行設(shè)備自動控制。當(dāng)控制完成后，采集此時的實時環(huán)境數(shù)據(jù)，與目標環(huán)境參數(shù)進行比對，若控制誤差超過控制誤差閾值，則繼續(xù)采用支持度法進行一輪環(huán)境調(diào)控，重復(fù)上述操作，直到控制誤差小于誤差閾值。

現(xiàn)假設(shè)有三種異質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)a,b,c，它們均經(jīng)過了前兩步的數(shù)據(jù)處理。其中，控制誤差為：

其中，(a0,b0,c0)是目標環(huán)境參數(shù)信息，(a1,b1,c1)是初始時刻、并未開始調(diào)控時系統(tǒng)獲得的參數(shù)信息，(ai,bi,ci)是在調(diào)控過程中、第i時刻系統(tǒng)獲得的實時環(huán)境參數(shù)信息。

這里的控制誤差，是在控制過程中，實時環(huán)境與目標環(huán)境越來越接近的一個衡量標準。最大是1，越來越接近0，以此表達自動控制過程使得溫室環(huán)境越來越接近最適環(huán)境。

在進行全局信息關(guān)聯(lián)處理時，需要使用數(shù)據(jù)庫中的n組歷史采集數(shù)據(jù)以及相對應(yīng)的控制方案記錄，設(shè)其為集合s＝{s1,s2,…,sn}，其中，sn(n＝0,1,…,n)為3種不同環(huán)境參數(shù)的組合，即s1＝(a1,b1,c1),s2＝(a2,b2,c2),…,sn＝(an,bn,cn)。

假設(shè)此時系統(tǒng)的實時測量值為(a,b,c)，并且定義h為實時測量值與歷史數(shù)據(jù)中某一組元素的距離測度，則每組歷史數(shù)據(jù)均對應(yīng)一個距離測度hi，其計算公式如下：

其中，σk(k＝1,2,3)是不同環(huán)境參數(shù)的加權(quán)因子，其作用是將不同環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù)進行標準化處理。定義mi為各個歷史控制策略對當(dāng)前環(huán)境狀況的支持度，其計算公式如下：

觀察上式可知，支持度mi由距離測度hi的倒數(shù)計算得來，并且當(dāng)距離測度hi越小時，mi值越大，即對應(yīng)的第i個歷史方案對當(dāng)前環(huán)境狀況的支持度越大。此時選擇第i個歷史方案中的控制策略，對設(shè)備進行控制則越能夠達到理想的控制狀態(tài)。因此，根據(jù)均方誤差最小準則，選取maxmi對應(yīng)的方案作為最佳控制策略。

下面將上述方法具體實施在溫室中，對其可行性進行驗證。在園區(qū)支持無人值守狀態(tài)時，服務(wù)器在全天之中均接收網(wǎng)關(guān)定時發(fā)送的數(shù)據(jù)，采集與控制服務(wù)軟件獲得支持度法自動控制的消息后，根據(jù)實時獲得的環(huán)境數(shù)據(jù)，可每10分鐘進行一次數(shù)據(jù)處理，包括失效數(shù)據(jù)處理、自適應(yīng)加權(quán)平均。處理數(shù)據(jù)的時間可根據(jù)實際需求自行設(shè)定。融合完成后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，將該數(shù)據(jù)與知識庫歷史環(huán)境數(shù)據(jù)進行對比，調(diào)用支持度測量法進行計算，得出最優(yōu)控制策略與此番控制持續(xù)時間。將最優(yōu)控制策略組織成新的消息格式，發(fā)送至網(wǎng)關(guān)，對現(xiàn)場環(huán)境進行調(diào)控，同時記錄調(diào)控時長，直至定時器倒計時結(jié)束，停止此番自動控制。將此時的實時環(huán)境參數(shù)與目標環(huán)境參數(shù)進行對比，若控制誤差大于設(shè)置的誤差閾值，則調(diào)用支持度測量法進行誤差校正，直至達到適宜環(huán)境。

采集與控制服務(wù)軟件的采用的開發(fā)環(huán)境是vs2008，在滿足功能要求的前提下，選擇了oracle11g數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。實測環(huán)境選擇32m×72m的溫室中，如圖2所示，系統(tǒng)服務(wù)器采集與控制服務(wù)軟件界面如圖3所示。溫室中的部分設(shè)備參數(shù)如下表1所示。

表1

針對該實施例的環(huán)境因子選擇三個環(huán)境因子，具體為溫度、濕度和光照強度。

對于溫度，在該溫室棚內(nèi)某區(qū)域放置十個溫度傳感器，已知id＝10的傳感器發(fā)生故障失效。它們在同一時刻采集的溫度數(shù)據(jù)分別為：24.41，25.76，25.03，25.69，24.74，24.46，24.46，24.21，24.12，24.28，33.00。由處理層的相融矩陣法對其進行處理，運行結(jié)果如圖4所示。

圖4中，最上邊標注的是系統(tǒng)實時采集的十組數(shù)據(jù)；中間標注的為處理層算法中的相融矩陣，觀察相融矩陣的最后一行，共有9個0，唯一的1為該故障傳感器與自己比較所得，其余每行的0的個數(shù)均不超過傳感器總數(shù)的一半；最下邊矩形標注的則是經(jīng)過處理層處理后的結(jié)果。容易看出該算法成功的找出了失效數(shù)據(jù)33.00。

經(jīng)過處理層處理后的溫度值采用自適應(yīng)加權(quán)平均法對其進行局部融合，融合結(jié)果如表2所示。其中，s1到s10表示10個溫度傳感器，s10為經(jīng)過檢測失效的傳感器，s為溫度融合值，為最小總均方誤差，為第i個傳感器的方差，wi為經(jīng)過算法計算得到時第i個傳感器的最優(yōu)權(quán)值。由表2可以看出，十組傳感器分配的權(quán)值各不相同，但其和為1；且當(dāng)其測量方差較大時，算法為其分配的權(quán)值較小，以此來提高融合值的精度。經(jīng)計算，最終的溫度融合值為25.19，最小總均方誤差為0.0052。

表2

當(dāng)然，除了自適應(yīng)加權(quán)平均法，也可采用直接平均法，現(xiàn)將兩者進行對比。同種情況下直接平均法得到的均值和方差分別下式所示：

其中，為9個溫度測量數(shù)據(jù)的均值，為此時的測量方差。對比上述結(jié)果可知，同樣情況下自適應(yīng)加權(quán)平均法的總方差值遠小于直接平均法的方差，即前者的性能優(yōu)于后者，但直接平均法也可大致實現(xiàn)該方案。

同理，對大棚內(nèi)空氣濕度和光照強度也進行處理層和融合層的處理，得到其融合結(jié)果如表3所示。

表3

將多維信息融合結(jié)果送入關(guān)聯(lián)層，使用支持度測量法對其進行協(xié)同處理，其中用到的數(shù)據(jù)庫歷史數(shù)據(jù)如圖5所示。該圖中，表格的第一列為數(shù)據(jù)編號，之后三列是采集信息類別，它們分別為溫度、空氣濕度和光照強度。最后五列為設(shè)備名稱，分別是升溫設(shè)備、風(fēng)機、遮陽網(wǎng)、濕簾以及補光燈。其中，設(shè)備列中的數(shù)字0代表在該種環(huán)境狀況下，對應(yīng)的設(shè)備處于關(guān)閉狀態(tài)，數(shù)字1則代表該設(shè)備此時處于打開狀態(tài)。

使用支持度測量法對多維數(shù)據(jù)進行處理，處理結(jié)果如圖6所示，為id＝6，即此時的最優(yōu)控制策略是打開風(fēng)機、打開濕簾、打開遮陽網(wǎng)。

根據(jù)上述控制策略，系統(tǒng)采集與控制服務(wù)軟件中的支持度測量法對風(fēng)機、濕簾、遮陽網(wǎng)進行調(diào)控，各環(huán)境參量實測數(shù)據(jù)如表4所示。此時的目標環(huán)境參數(shù)為(20,65,25000)，采用支持度法自動控制對溫室環(huán)境進行調(diào)控，其設(shè)備控制誤差結(jié)果如圖7所示。本次調(diào)控在第22分鐘首先完成了光照的調(diào)控，而風(fēng)機和濕簾則分別在第29分鐘和第30分鐘停止運作，溫室環(huán)境參數(shù)由起初的(25.19,50.36,32003)變?yōu)?19.90,65.20,25131)，基本達到最適環(huán)境。

表4

在上述實例介紹中，環(huán)境因素采用了對溫室影響較大的溫度、空氣濕度和光照強度，控制設(shè)備上采用了升溫設(shè)備、風(fēng)機、遮陽網(wǎng)、濕簾以及補光燈。作為該方法的另一種具體實施方式，環(huán)境因素的選擇以及控制設(shè)備的選擇，都可根據(jù)實際環(huán)境情況進行調(diào)整，可以對應(yīng)增加或者減少環(huán)境因素和/或控制設(shè)備，例如環(huán)境因素還可以增加土壤濕度、土壤酸堿性、二氧化碳濃度等等，控制設(shè)備可以增加側(cè)翻窗、滴灌、噴灌等等，以適應(yīng)實際需求；相應(yīng)的，數(shù)據(jù)庫中存儲的歷史數(shù)據(jù)也要進行更新。

同時，本發(fā)明還提供了一種溫室環(huán)境控制裝置，包括采集設(shè)備、執(zhí)行設(shè)備和處理器；所述采集設(shè)備用于對溫室中的環(huán)境進行實時采集；

所述處理器執(zhí)行用于實現(xiàn)下面方法的指令：獲取采集設(shè)備采集的信息，得到實時環(huán)境狀態(tài)信息；根據(jù)所述實時環(huán)境狀態(tài)信息檢索數(shù)據(jù)庫，找到與所述實時環(huán)境狀態(tài)信息最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息，進而得到所述最接近的標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的設(shè)備控制狀態(tài)信息；其中，數(shù)據(jù)庫中存儲著一組條目，每個條目包括一種標準環(huán)境狀態(tài)信息，以及該標準環(huán)境狀態(tài)信息對應(yīng)的一種設(shè)備控制信息；

所述執(zhí)行設(shè)備用于根據(jù)設(shè)備控制信息來控制對應(yīng)的設(shè)備動作。

盡管本發(fā)明的內(nèi)容已經(jīng)通過上述優(yōu)選實施例作了詳細介紹，但應(yīng)當(dāng)認識到上述的描述不應(yīng)被認為是對本發(fā)明的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對于本發(fā)明的多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來限定。