一种基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统及控制方法与流程

本发明属于农业生产系统领域，尤其涉及一种基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统及控制方法。

背景技术：

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，育种隔离棚在传统种植行业的运用已经比较广泛，在不同品种纯种繁殖中取得了显著的成果。蔬菜在育种过程中，需要通过隔离棚进行隔离，防止昆虫进行异花授粉，导致蔬菜品种纯度下降，从而严重影响蔬菜的品质。然而现有育种隔离棚控制系统大多需要技术员人工手动进行操作，对温度湿度等参数单独一一记录，费时费力，生产效率低下，智能化程度低。

综上所述，现有技术存在的问题是：

传统育种隔离棚控制系统大多需要技术员人工手动进行操作，对温度湿度等参数单独一一记录，费时费力，生产效率低下，智能化程度低，严重影响了蔬菜育种生产效率，无法满足使用者的需要；

无线信号接收器与无线信号发射器在校准阶段的工作量较大，单片机针对标准粒子群的算法滞后于工业过程系统的pid参数整定。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统及控制方法。

本发明是这样实现的，一种基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法，所述基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法包括：

通过温度传感器感应蔬菜育种隔离棚内的温度，温度传感器接收信号y(t)表示为：y(t)＝x(t)+n(t)；其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准sαs分布的脉冲噪声，x(t)的解析形式表示为：

其中，n为采样点数，an为发送的信息符号，在mask信号中，an＝0，1，2，…，m-1，m为调制阶数，an＝e^j2πε/m，ε＝0,1,2,…,m-1，g(t)表示矩形成型脉冲，tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；单片机采用改进的pso算法控制空调进行温度的调节；

通过单片机控制日光灯的开关控制育苗不同阶段对于光照强度需求；单片机采用改进免疫遗传方法控制育苗不同阶段光照强度，进行决策变量设置：决策变量x＝{c；s}由两部分向量构成，所有向量元素的取值为0或1，结构如下式所示；c＝{c11,c12,c21,c22,...,cn1,cn2}；s＝{s1,s2,...,sm}；式中：n为不同阶段光照强度中所有光照强度调节次数，m为调解次数；ci1、ci2(i＝1,2,…,n)分别表示光照强度的第i个调节段；si(i＝1,2,…,m)表示光照强度第i个调节次数；cij表示是否调整光照强度的调节段；

初始种群产生：

按照式c＝{c11,c12,c21,c22,...,cn1,cn2}所示随机抽样产生种群抗体中各基因位上的初始值；

通过提高上式中p的取值，来自减少抗体字符串中代表设备安装与否的基因位置出现字符1的个数，抽样ci1、si位置的基因值时，p取值为0.9；在抽样ci2取值时，p取值为0.5；初始种群的大小选为100；

遗传操作：

采用浓度与亲和度的选择概率式式中：α为调节选择概率的权重系数；pfi与pdi分别为由抗体i的亲和度与浓度所决定的选择概率；

适应度值计算的矢量距浓度值由亲和度与浓度所决定的选择概率决定，亲和度和浓度计算公式分别如式(1)和式(2)所示；

浓度与亲和度的选择概率为：

亲和度的计算：设种群中有n个抗体，其中抗体i的亲和度为fi，则pfi采用正比选择策略获得：

浓度的计算:当采用矢量距表示抗体浓度时，pdi计算如下：

交叉操作采用两点交叉的形式，交叉概率pc设置为0.9，在种群变异操作中采用动态变异率，如式(3)所示；

pmg＝pmmin+(pmmax-pmmin)·r^g(3)；

式中：pmg为第g代种群抗体的变异率，pmmin与pmmax分别为变异率的最小值与最大值；r为收缩因子，分析中取为0.99；

通过土壤湿度检测器检测蔬菜培养基土壤内部的湿度，当湿度低于设定值时，通过单片机控制喷雾器给育苗补充水分；

通过单片机上设置的无线信号接收器以及无线信号发射器，与手机进行远程控制并进行数据共享。

进一步，改进免疫遗传方法进一步包括：

免疫遗传操作：

在改进免疫遗传算法中采用自适应疫苗提取机制；首先，将迭代至当前代数为止所出现的10个最优抗体提取出来，形成疫苗库，并且在下一次迭代开始之前对疫苗库进行更新；其次，从这10个最优抗体中提取出一个疫苗抗体，疫苗抗体每个基因位上的符号取为这10个最优抗体中对应基因位上出现概率最大的符号；按照接种概率pv选取经过遗传操作形成的新抗体进行疫苗接种，并比较接种前后抗体与抗原的亲和度；接种操作能够提高抗体的适应度则接受接种，反之放弃接种；免疫接种的概率pv＝0.7；

疫苗库的进化：

在使用克隆遗传算法推进疫苗库的进化过程中，克隆种群的大小设置为100，每一个抗体的克隆数量采用式(4)计算；在基因突变算子中采用固定的变异率pm＝0.1；

式(4)的含义是：设初始种群中有n个抗体，即a(k)＝{a1,a2,…,an}，其中抗体i的亲和度记为为f(ai)，设定克隆后种群a′(k)的容量为nc，取nc>n，则在克隆的过程中，每个抗体复制的数目qi如式所示：

其中算子[x]表示不大于x的最大整数；

种群更新：

免疫操作后，用疫苗库中亲和度最高的5个抗体替换种群中同数量的亲和度最差个体；当连续10代未搜索到更优解时，随机生成种群中亲和度较差的80％抗体。

进一步，手机进行远程控制并进行数据共享的方法包括：

获得分享请求；

根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；

基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

向单片机发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述单片机根据所述地址信息获得所述流媒体数据；

基于所述流媒体服务，当接收到所述单片机的确认信息后，向所述单片机输出所述流媒体数据；

根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：

若从所述分享请求中获取到所述手机上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；

若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

在向所述单片机输出所述流媒体数据之前，进一步包括：

向所述单片机发送控制信息，所述控制信息用于使所述单片机根据所述控制信息确定执行该流媒体数据应用程序；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，其特征在于，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息，并将所述任一数据文件中未处理的部分转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，其特征在于，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

将所述任一数据文件转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息和参数信息，并将该位置信息和参数信息添加到所述流媒体文件中，使所述单片机根据该位置信息和参数信息续播所述视频文件；

所述获得分享请求包括：

如果检测到用户执行设定操作的操作信息，则根据所述操作信息生成分享请求；

所述当接收到所述单片机的确认信息后，还进一步包括：终止所述任一数据文件的处理流程；

获得所述分享请求之后，进一步包括：

将实时输入的数据作为第一数据，基于所述调用流媒体服务将实时输入的第一数据转化为流媒体数据。

进一步，无线信号发射器信号传输器中的信号强度衰减模型为：

在理想空间中无线信号强度受传播距离影响，符合friis公式：

式中：pr与pt分别为接收端与发射端功率，gr与gt分别为接收端与发射端信号增益值，k为波长，d为接收与发射端距离.按信号衰减定义，距离发射点d处的信号衰减ld为：

ld＝10log10(pr/pt)＝10log10gr+10log10gt-20log10f-20log10d+x

以信号源1m处信号强度作为参照点：

ld-l1＝-20×log10d

整理可得对数距离衰减模型的一般形式为：

rssi＝a-10×n×log10(d)

式中：rss工表示接收信号强度指示值；a是距离信号源1m处的信号强度；n是衰减因子，为影响信号强度变化趋势的主要参数，受环境影响较大。

进一步，单片机控制空调进行温度的调节中，采用改进的pso算法进行调节，在基本pso算法中，w使粒子保持运动惯性，有扩展搜索空间的趋势，w较大时，粒子的运动速度较快，使粒子的搜索区域较大，使其更快的靠近全局最优粒子，w较小时，粒子的运动速度缓慢，使粒子能够在局部范围内进行精细搜索，收敛；w采取动态调整；

其中：wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值，t表示迭代次数，itermax表示最大迭代次数。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法的计算机程序。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法的计算机。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统设置有：

育种培养盆；

育种培养盆放置于隔离棚内；土壤湿度检测器插入于所述育种培养盆内；单片机通过螺丝固定于隔离棚内壁；无线信号发射器插接于所述单片机内；

无线信号发射器插接于所述单片机上；空调通过铰链固定于隔离棚内壁；日光灯通过铰链吊装于隔离棚顶部；喷雾器通过螺丝固定于隔离棚左侧墙壁上；

无线信号接收器通过gprs通信技术无线连接移动终端；

土壤湿度检测器通过导线连接于单片机。

本发明的另一目的在于提供一种搭载所述基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统的蔬菜育种隔离棚。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：

本发明基于物联网技术，通过单片机控制空调、日光灯以及喷雾器的开关，通过土壤湿度检测器来检测蔬菜培养基土壤内部的湿度，当湿度低于设定值时，通过喷雾器给育苗补充水分，单片机上设置有无线信号接收器，能够通过手机等移动设备进行远程操控，系统化程度高，操作简便，解决了人工手动控制等不便，非常值得推广使用，土壤湿度检测器采用先进的无线传感器网络技术和zigbee技术对其改进，成为了土壤温度湿度信息智能检测技术的有力工具；无线信号接收器通过建立无线信号强度衰减模型来减少校准阶段的工作量,大大加快相应定位系统的部署和实施.单片机从改善种群多样性的角度引入混沌扰动机制,并将改进的算法用于一阶惯性、非最小相位、小滞后典型工业过程系统的pid参数整定,效果优良。

本发明通过温度传感器感应蔬菜育种隔离棚内的温度，温度传感器接收信号y(t)表示为：y(t)＝x(t)+n(t)；其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准sαs分布的脉冲噪声，x(t)的解析形式表示为：可获得蔬菜育种隔离棚内的实时温度，为单片机的智能控制提供依据。

本发明通过单片机控制日光灯的开关控制育苗不同阶段对于光照强度需求；单片机采用改进免疫遗传方法控制育苗不同阶段光照强度，进行决策变量设置：决策变量x＝{c；s}由两部分向量构成，所有向量元素的取值为0或1，结构如下式所示；c＝{c11,c12,c21,c22,...,cn1,cn2}；s＝{s1,s2,...,sm}；式中：n为不同阶段光照强度中所有光照强度调节次数，m为调解次数；ci1、ci2(i＝1,2,…,n)分别表示光照强度的第i个调节段；si(i＝1,2,…,m)表示光照强度第i个调节次数；cij表示是否调整光照强度的调节段；可是实现单片机对日光灯的开关控制育苗不同阶段对于光照强度，为蔬菜育种提供有利条件；同时本发明的手机数据共享可实现远程控制。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统结构示意图；

图2是本发明实施例提供的基于物联网的蔬菜育种隔离棚中隔离网结构示意图；

图中：1、育种培养盆；2、土壤湿度检测器；3、单片机；4、无线信号接收器；5、无线信号发射器；6、空调；7、日光灯；8、喷雾器；9、隔离网。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例所述的基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制系统包括：育种培养盆1、土壤湿度检测器2、单片机3、无线信号接收器4、无线信号发射器器5、空调6、日光灯7、喷雾器8、隔离网9。

所述育种培养盆1放置于隔离棚内，所述土壤湿度检测器2插入于所述育种培养盆1内，所述单片机3通过螺丝固定于隔离棚内壁，所述无线信号发射器4插接于所述单片机内。

所述无线信号发射器5插接于所述单片机3上，所述空调6通过铰链固定于隔离棚内壁，所述日光灯7通过铰链吊装于隔离棚顶部，所述喷雾器8通过螺丝固定于隔离棚左侧墙壁上。

所述单片机3型号为at89系列。

所述无线信号接收器4可以通过gprs通信技术无线连接于手机等移动终端。

所述土壤湿度检测器2所用型号为bj-1c，并且通过导线连接于所述单片机3。

本发明工作原理：本系统基于物联网技术，通过单片机3控制空调6、日光灯7以及喷雾器8的开关，通过单片机3控制日光灯的开关来控制育苗不同阶段对于光照需求的不同，通过土壤湿度检测器2来检测蔬菜培养基土壤内部的湿度，当湿度低于设定值时，通过单片机3控制喷雾器8给育苗补充水分，隔离网9可以有效组织昆虫进行异花授粉，单片机3上设置有无线信号接收器4以及无线信号发射器5，能够通过手机等移动设备进行远程操控，系统化程度高，操作简便，解决了人工手动控制等不便，非常值得推广使用。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

本发明实施例例提供的基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法，所述基于物联网的蔬菜育种隔离棚控制方法包括：

通过温度传感器感应蔬菜育种隔离棚内的温度，温度传感器接收信号y(t)表示为：y(t)＝x(t)+n(t)；其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准sαs分布的脉冲噪声，x(t)的解析形式表示为：

其中，n为采样点数，an为发送的信息符号，在mask信号中，an＝0，1，2，…，m-1，m为调制阶数，an＝e^j2πε/m，ε＝0,1,2,…,m-1，g(t)表示矩形成型脉冲，tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；单片机采用改进的pso算法控制空调进行温度的调节；

通过单片机控制日光灯的开关控制育苗不同阶段对于光照强度需求；单片机采用改进免疫遗传方法控制育苗不同阶段光照强度，进行决策变量设置：决策变量x＝{c；s}由两部分向量构成，所有向量元素的取值为0或1，结构如下式所示；c＝{c11,c12,c21,c22,...,cn1,cn2}；s＝{s1,s2,...,sm}；式中：n为不同阶段光照强度中所有光照强度调节次数，m为调解次数；ci1、ci2(i＝1,2,…,n)分别表示光照强度的第i个调节段；si(i＝1,2,…,m)表示光照强度第i个调节次数；cij表示是否调整光照强度的调节段；

初始种群产生：

按照式c＝{c11,c12,c21,c22,...,cn1,cn2}所示随机抽样产生种群抗体中各基因位上的初始值；

通过提高上式中p的取值，来自减少抗体字符串中代表设备安装与否的基因位置出现字符1的个数，抽样ci1、si位置的基因值时，p取值为0.9；在抽样ci2取值时，p取值为0.5；初始种群的大小选为100；

遗传操作：

采用浓度与亲和度的选择概率式式中：α为调节选择概率的权重系数；pfi与pdi分别为由抗体i的亲和度与浓度所决定的选择概率；

适应度值计算的矢量距浓度值由亲和度与浓度所决定的选择概率决定，亲和度和浓度计算公式分别如式(1)和式(2)所示；

浓度与亲和度的选择概率为：

亲和度的计算：设种群中有n个抗体，其中抗体i的亲和度为fi，则pfi采用正比选择策略获得：

浓度的计算:当采用矢量距表示抗体浓度时，pdi计算如下：

交叉操作采用两点交叉的形式，交叉概率pc设置为0.9，在种群变异操作中采用动态变异率，如式(3)所示；

pmg＝pmmin+(pmmax-pmmin)·r^g(3)；

式中：pmg为第g代种群抗体的变异率，pmmin与pmmax分别为变异率的最小值与最大值；r为收缩因子，分析中取为0.99；

通过土壤湿度检测器检测蔬菜培养基土壤内部的湿度，当湿度低于设定值时，通过单片机控制喷雾器给育苗补充水分；

通过单片机上设置的无线信号接收器以及无线信号发射器，与手机进行远程控制并进行数据共享。

作为本发明优选实施例，改进免疫遗传方法进一步包括：

免疫遗传操作：

在改进免疫遗传算法中采用自适应疫苗提取机制；首先，将迭代至当前代数为止所出现的10个最优抗体提取出来，形成疫苗库，并且在下一次迭代开始之前对疫苗库进行更新；其次，从这10个最优抗体中提取出一个疫苗抗体，疫苗抗体每个基因位上的符号取为这10个最优抗体中对应基因位上出现概率最大的符号；按照接种概率pv选取经过遗传操作形成的新抗体进行疫苗接种，并比较接种前后抗体与抗原的亲和度；接种操作能够提高抗体的适应度则接受接种，反之放弃接种；免疫接种的概率pv＝0.7；

疫苗库的进化：

在使用克隆遗传算法推进疫苗库的进化过程中，克隆种群的大小设置为100，每一个抗体的克隆数量采用式(4)计算；在基因突变算子中采用固定的变异率pm＝0.1；

式(4)的含义是：设初始种群中有n个抗体，即a(k)＝{a1,a2,…,an}，其中抗体i的亲和度记为为f(ai)，设定克隆后种群a′(k)的容量为nc，取nc>n，则在克隆的过程中，每个抗体复制的数目qi如式所示：

其中算子[x]表示不大于x的最大整数；

种群更新：

免疫操作后，用疫苗库中亲和度最高的5个抗体替换种群中同数量的亲和度最差个体；当连续10代未搜索到更优解时，随机生成种群中亲和度较差的80％抗体。

作为本发明优选实施例，手机进行远程控制并进行数据共享的方法包括：

获得分享请求；

根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；

基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

向单片机发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述单片机根据所述地址信息获得所述流媒体数据；

基于所述流媒体服务，当接收到所述单片机的确认信息后，向所述单片机输出所述流媒体数据；

根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：

若从所述分享请求中获取到所述手机上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；

若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

在向所述单片机输出所述流媒体数据之前，进一步包括：

向所述单片机发送控制信息，所述控制信息用于使所述单片机根据所述控制信息确定执行该流媒体数据应用程序；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，其特征在于，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息，并将所述任一数据文件中未处理的部分转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，其特征在于，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

将所述任一数据文件转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息和参数信息，并将该位置信息和参数信息添加到所述流媒体文件中，使所述单片机根据该位置信息和参数信息续播所述视频文件；

所述获得分享请求包括：

如果检测到用户执行设定操作的操作信息，则根据所述操作信息生成分享请求；

所述当接收到所述单片机的确认信息后，还进一步包括：终止所述任一数据文件的处理流程；

获得所述分享请求之后，进一步包括：

将实时输入的数据作为第一数据，基于所述调用流媒体服务将实时输入的第一数据转化为流媒体数据。

作为本发明优选实施例，无线信号发射器信号传输器中的信号强度衰减模型为：

在理想空间中无线信号强度受传播距离影响，符合friis公式：

式中：pr与pt分别为接收端与发射端功率，gr与gt分别为接收端与发射端信号增益值，k为波长，d为接收与发射端距离.按信号衰减定义，距离发射点d处的信号衰减ld为：

ld＝10log10(pr/pt)＝10log10gr+10log10gt-20log10f-20log10d+x

以信号源1m处信号强度作为参照点：

ld-l1＝-20×log10d

整理可得对数距离衰减模型的一般形式为：

rssi＝a-10×n×log10(d)

式中：rssi表示接收信号强度指示值；a是距离信号源1m处的信号强度；n是衰减因子，为影响信号强度变化趋势的主要参数，受环境影响较大。

作为本发明优选实施例，单片机控制空调进行温度的调节中，采用改进的pso算法进行调节，在基本pso算法中，w使粒子保持运动惯性，有扩展搜索空间的趋势,w较大时,粒子的运动速度较快,使粒子的搜索区域较大,使其更快的靠近全局最优粒子,w较小时,粒子的运动速度缓慢,使粒子能够在局部范围内进行精细搜索,收敛；w采取动态调整；

其中:wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值,t表示迭代次数,itermax表示最大迭代次数。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。