《電子技術(shù)應用》
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使用圖形化系統(tǒng)設計開發(fā)便攜式智能溫室
摘要: 利用一個基于人工智能(AI)架構(gòu)的控制器來測量溫室的傳感器并控制溫室的執(zhí)行機構(gòu),這一控制器使用了NIUSB-6211數(shù)據(jù)采集(DAQ)模塊作為硬件接口,,并利用NIcRIO-9014實時控制器來監(jiān)測風力發(fā)電設備與光電電池的供電狀況,。整個系統(tǒng)在LabVIEW專業(yè)版開發(fā)環(huán)境下編程實現(xiàn),。
Abstract:
Key words :

  挑戰(zhàn):

  創(chuàng)建一個智能系統(tǒng)來實現(xiàn)便攜式溫室的原型,以管理包括供電及施肥在內(nèi)的所有資源,,控制環(huán)境變量以獲得最佳收成,,并利用綠色工程技術(shù)將系統(tǒng)損耗降低到最少。

利用一個基于人工智能(AI)架構(gòu)的控制器來測量溫室的傳感器并控制溫室的執(zhí)行機構(gòu),,這一控制器使用了NI USB-6211 數(shù)據(jù)采集(DAQ)模塊作為硬件接口,,并利用NI cRIO-9014實時控制器來監(jiān)測風力發(fā)電設備與光電電池的供電狀況。整個系統(tǒng)在<a class=LabVIEW專業(yè)版開發(fā)環(huán)境下編程實現(xiàn),。" src="http://files.chinaaet.com/images/20110120/b8b505e9-249c-4a30-91c9-1da204e93c2a.jpg" />

  解決方案:

  利用一個基于人工智能(AI)架構(gòu)的控制器來測量溫室的傳感器并控制溫室的執(zhí)行機構(gòu),,這一控制器使用了NI USB-6211 數(shù)據(jù)采集(DAQ)模塊作為硬件接口,并利用NI cRIO-9014實時控制器來監(jiān)測風力發(fā)電設備與光電電池的供電狀況,。整個系統(tǒng)在LabVIEW專業(yè)版開發(fā)環(huán)境下編程實現(xiàn),。

  "便攜式智能型溫室的主要部件是基于AI(人工智能)的智能型核心控制器。我們使用了LabVIEW來開發(fā)核心控制器,,并利用了本校于 2008 年開發(fā)的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW),。"  

使用<a class=圖形化系統(tǒng)設計開發(fā)智能溫室" src="http://files.chinaaet.com/images/20110120/2f2e7b84-493b-407d-a632-60d47bfc4a19.jpg" />

  無土種植技術(shù)是一種無需使用泥土,只利用空氣和營養(yǎng)水霧種植植物的方法,。采用這種方法可以替代傳統(tǒng)種植方法,,并不受干旱或洪澇等惡劣天氣環(huán)境的影響,確保農(nóng)作物的質(zhì)和量不會減少或降低,。所以在某些作物由于氣候環(huán)境等原因而不能被種植在某處時,,就可以采用無土種植技術(shù)。除此之外,,采用無土種植技術(shù)之后,,作物無需花費精力來擴展根莖,就能夠?qū)⒏嗄芰坑糜谔岣弋a(chǎn)物的質(zhì)量,,例如作物的大小,,味道或者營養(yǎng)價值。然而這種技術(shù)需要大量投入與人員的專業(yè)訓練,,在初期,,這些投入是相當巨大的。

  無土種植法的優(yōu)點還有很多,,它無需使用農(nóng)機,,所以不會導致土壤污染,也沒有水土流失的風險,。由于不使用化學農(nóng)藥,,并且整個過程幾乎完全自動化,還能夠有效地節(jié)約資源,。這種集約式的生產(chǎn)方式很適合在城市使用,。

  我們利用智能系統(tǒng)和綠色工程技術(shù)設計了一個全新的便攜式智能型溫室原型,,實現(xiàn)了對供電與施肥等所有資源的同時管理,能夠控制環(huán)境變量以獲得最佳收成,,并將系統(tǒng)損耗下降到最低,。智能溫室采用了無土種植法,使用方便,,且極具靈活性,,可被放置于餐廳或城市住家中。

  此溫室具有兩種主要特點:首先,,傳統(tǒng)的溫室一般無法放置于建筑物或家中,,而便攜式溫室的主要目的就是要能放置在傳統(tǒng)溫室無法進駐之處。其次,,這是一個智能溫室,所有會影響生長的變量與因果反應都被納入考慮,,系統(tǒng)會根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行分析并產(chǎn)生響應,。

  使用這座便攜式智能型溫室會帶來許多益處,如:非無土種植法專家也能操作,;建立溫室的初期成本可以大幅降低,;我們可以選擇單獨種植不同的作物,例如蕃茄,、辣椒與生菜等,。一些新生代的溫室系統(tǒng)已經(jīng)決定采用我們的便攜式智能溫室作為主要平臺,例如,,位于墨西哥莫雷洛斯州 (Morelos) 奎納瓦卡市 (Cuernavaca) 的一處占地 1200平方米的溫室,。

  便攜式智能型溫室簡介

  溫室的結(jié)構(gòu)被分為三部分:耕種區(qū),供電系統(tǒng)和智能控制系統(tǒng),。作物被種植于耕種區(qū),,里面有養(yǎng)分槽、輸送系統(tǒng)與一個用于控制耕種區(qū)溫度的水槽,。我們將智能控制系統(tǒng)中的所有傳感器與執(zhí)行機構(gòu)都放置在耕種區(qū)中,,并在耕種區(qū)外圍覆蓋了密封的塑料膜。

  供電系統(tǒng)是便攜式智能型溫室的第二個重要部件,。這里,,我們采用了一個供電電路為所有的電力、電子裝置供電,。為了開發(fā)可持續(xù)使用的溫室,,我們運用了綠色工程的技術(shù),采用了一個400W風力渦輪發(fā)電機與一塊60W光電電池,,即時在環(huán)境狀況不佳時,,每天也可為系統(tǒng)提供 3.3 kWh的電力,。這一系統(tǒng)包括了變頻器與蓄電池。

  第三個部件是智能控制系統(tǒng),,我們可以將之細分為傳感器與執(zhí)行機構(gòu)組,、供電用開關(guān)控制器、智能型核心控制器,,以及硬件接口電路,。

  智能溫室的監(jiān)控

  溫室的幾項變量會影響作物的數(shù)量與質(zhì)量。便攜式智能型溫室可以控制養(yǎng)料的用量,、光照強度,、溫度以及耕種區(qū)內(nèi)的濕度,另一個重要的變量則是供電控制,。我們使用一組傳感器來偵測變量,,一組執(zhí)行機構(gòu)來進行控制。

  NI USB-6211 M系列多功能DAQ模塊可以采集光照強度,、溫度,、濕度和養(yǎng)料等變量并產(chǎn)生信號。我們同時還使用了擁有128 MB DRAM,、2 GB硬盤的cRIO-9014 實時控制器,, NI 9265模擬輸出模塊與 NI 9215模擬輸入模塊,以監(jiān)控供電系統(tǒng),。最后,,我們對智能型核心控制器中的數(shù)據(jù)進行處理,計算出合理的響應并輸出,,以對整個系統(tǒng)實現(xiàn)控制,。

  智能型核心控制器

  便攜式智能型溫室的主要組件是基于AI技術(shù)的智能型核心控制器??刂破魇怯蓴?shù)個模糊控制器(Fuzzy control)和類神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural network)所組成的,,模糊控制器會控制光照強度并管理養(yǎng)料,而類神經(jīng)網(wǎng)絡則用于開發(fā)溫度,、濕度和供電等控制器,。在開發(fā)核心控制器時,我們還采用了本校于2008年開發(fā)的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW),,這一工具包正在專利申請中,。

  我們用模糊控制器來控制光照強度并管理養(yǎng)料。智能型核心控制器需要測量濕度,、光照強度與溫度的值,。我們針對每輸入端子的三個隸屬函數(shù)(Membership function)提出27條模糊規(guī)則(Fuzzy rule),以取得合理響應,。這些規(guī)則參考了農(nóng)業(yè)專家的意見,、書籍,、研究論文與實驗數(shù)據(jù)。在提出每個輸入端子的隸屬函數(shù)后,,我們也針對光照強度與養(yǎng)料管理的輸出隸屬函數(shù)提出報告,。

  我們使用類神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)了溫度、濕度和供電控制器,。使用USB-6211來測定溫室內(nèi)外的溫度,,以獲得實驗數(shù)據(jù)。為了采用動態(tài)類神經(jīng)網(wǎng)絡建構(gòu)系統(tǒng)模型,,我們使用了2880個樣本與后向傳播訓練 (Backpropagation training)表達式,,找出系統(tǒng)的溫度類神經(jīng)模型。然后我們執(zhí)行了模糊控制及經(jīng)典的比例-積分-微分(PID)控制,。最后,,我們以動態(tài)類神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建了整個控制器模型,這是由于使用經(jīng)典 PID只能用于單個設定點,,但是這一控制器卻可以用于所有的設定點,。

  我們利用三種不同的知識庫(真實數(shù)據(jù)、發(fā)電機和光伏電池系統(tǒng)的神經(jīng)模型以及數(shù)學方程式),,以動態(tài)類神經(jīng)網(wǎng)絡建構(gòu)了電源控制器模型。我們根據(jù)輻射和風速變量與供電量的比較值,,按照和室內(nèi)溫度溫室模型一樣的方式建構(gòu)發(fā)電機和光伏電池的神經(jīng)模型,。控制器通過預測最大供電,,在兩個電源系統(tǒng)之間切換,。

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