一种温室环境综测仪及方法与流程
本发明属于设施农业技术领域，具体涉及一种温室环境综测仪及方法。
背景技术：
温室环境的控制属于智慧农业的一部分，在满足城市消费群需求、减轻种植业风险、充分利用自然光源、推广农业先进技术方面具有重要的作用。为了保证温室环境满足作物生长的要求，对温室环境进行在线或离线检测，并根据专家经验进行温室环境质量评估，指导农业生产就具有非常重要的意义。
目前市场的仪器普遍存在以下缺点：
(1)现有的温室环境综合测试仪，不能同时对多种环境数据进行同步测量，更缺少根据测量数据对温室环境的评估，对于使用者缺少指导意义；
(2)现有的温室环境综合测试仪，缺少检测数据远方传送功能，因此检测的数据无法长期保存；同时，由于综测仪是流动性测量，因此缺少测量地点的定位功能；
(3)由于传感器测量的数据不准确，如果要基于这些测量的非精确数据完成温室环境的质量评估，就需要基于非精确数据的评估技术，而这一技术目前在理论和实际上是缺乏的。
针对上述问题，本发明设计一种新型的温室环境综合数据测量仪器，基于多种传感器完成对温室环境多因素的同步测量；增加gps定位功能，完成对测量地点的定位和测量时间的记录；采用区间随机向量函数连接rvfl(randomvectorfunctionallink)神经网络模型，开发基于非精确数据的温室环境评估模型，实现温室环境的质量评估，并给出评估的可靠度，供使用者参考。目前基于区间rvfl神经网络评估模型的温室环境综合测试仪，在国内外的研究和应用中尚未见到。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明提出一种温室环境综测仪及方法。
一种温室环境综测仪，包括：温室环境数据采集单元、中央处理单元和服务器；
所述中央处理单元，包括：数据同步采集模块、gps定位模块、人机交互模块、gprs远传模块、usb设备接口、dsp核心处理模块；
所述温室环境采集单元的输出端连接数据同步采集模块的输入端，所述数据同步采集模块的输出端连接dsp核心处理模块的输入端，所述gps定位模块通过串行通信口连接dsp核心处理模块，所述gprs远传模块通过串行通信口连接dsp核心处理模块，所述usb设备接口与dsp核心处理模块的输入端相连，所述人机交互模块的输入端连接dsp核心处理模块的输出端，所述gprs远传模块通过网络与服务器相连；
所述温室环境采集单元，用于实时采集温室环境参数；
所述数据同步采集模块，用于将同步采集的温室环境参数实时传输至dsp核心处理模块；
所述gps定位模块，用于采集当前温室环境参数的采集时间、地点，并将此时间、地点传输至dsp核心处理模块；
所述人机交互模块，用于与dsp核心处理模块进行信息交互，显示实时采集的温室环境参数，选择工作状态、选定采集的温室环境参数；所述工作状态包括：在线状态和离线状态；
所述gprs远传模块，用于实现dsp核心处理模块与服务器之间的通讯，将实时采集的温室环境参数传输至服务器；
所述usb设备接口，用于提供usb存储设备接入的通道；
所述dsp核心处理模块，用于建立区间rvfl网络模型，将温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型；根据实时采集当前环境下的温室环境参数作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度。
所述温室环境参数，包括：空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤温度、土壤湿度。
所述温室环境采集单元，包括：空气温度传感器、土壤温度传感器、空气湿度传感器、土壤湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器。
采用温室环境综测仪进行温室环境综测的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过人机交互模块选择工作状态、选定采集的温室环境参数；
步骤2：开启温室环境数据采集单元进行温室环境参数的采集；
步骤3：通过数据同步采集模块将同步采集的温室环境参数实时传输至dsp核心处理模块；
步骤4：通过人机交互模块显示实时采集的温室环境参数；
步骤5：通过gps定位模块采集当前温室环境数据的采集时间、地点，并将此时间、地点传输至dsp核心处理模块；
步骤6：通过dsp核心处理模块建立区间rvfl网络模型，将温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型；根据实时采集当前环境下的温室环境参数作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度；
步骤6.1：将采集的p组温室环境参数转换为区间值；
步骤6.2：根据专家经验对监测点所对应的温室环境质量进行等级划分，得到n个温室环境质量等级；
步骤6.3：将温室环境参数的区间值进行归一化处理，得到归一化后的温室环境参数区间值；
步骤6.4：将温室环境质量等级用区间表示，得到温室环境质量等级的区间值；
步骤6.5：建立区间rvfl网络模型，将p组归一化后的温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型；
步骤6.5.1：建立区间rvfl网络模型，根据温室环境参数的个数l设定输入层节点个数，根据温室环境质量等级个数n设定输出层节点个数，设定隐含层节点个数m；
步骤6.5.2：设定输入层节点到隐含层节点的初始点值权值、隐含层节点的点值阈值、隐含层节点到输出层节点的初始区间权值、隐含层的激励函数；
步骤6.5.3：将归一化后的温室环境参数区间值作为区间rvfl网络模型的输入区间值，根据区间rvfl网络模型的输入区间值和输入层到隐含层节点的初始点值权值，确定隐含层节点的区间输出值；
所述根据区间rvfl网络模型的输入区间值和输入层到隐含层节点的初始点值权值，确定隐含层节点的区间输出值的计算公式如下所示：
其中，uj为第j个隐含层节点的区间输出值，uj为隐含层第j个节点输出的下限，
步骤6.5.4：将隐含层节点的区间输出值的下限表示为隐含层的输出下限矩阵up×l，将隐含层节点的区间输出值的上限表示为隐含层的输出上限矩阵
步骤6.5.5：将温室环境质量等级的区间值的下限表示为训练样本输出值下限矩阵dp×n，将温室环境质量等级的区间值的上限表示为训练样本输出值上限矩阵
步骤6.5.6：根据重新归类后的隐含层输出下限矩阵ulp×l、重新归类后的隐含层输出上限矩阵uup×l、训练样本输出值下限矩阵dp×n、训练样本输出值上限矩阵
步骤6.6：实时采集当前环境下的温室环境参数，并转换为区间值；
步骤6.7：将实时采集的温室环境参数的区间值进行归一化处理，得到归一化后的实时采集的温室环境参数区间值；
步骤6.8：将归一化后的实时采集的温室环境参数区间值作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度；
步骤6.8.1：将归一化后的实时采集的温室环境参数区间值输入训练后的区间rvfl网络，得到其隐含层节点的区间输出值；
步骤6.8.2：根据隐含层节点的区间输出值和隐含层节点到输出层节点的初始权值，确定输出层节点的区间输出值，即当前环境下的温室环境质量等级；
所述根据隐含层节点的区间输出值和隐含层节点到输出层节点的初始权值，确定输出层节点的区间输出值的计算公式如下：
其中，yk为第k个输出层节点的区间输出值，
步骤6.8.3：比较输出层节点的区间输出值的大小，将输出层节点的区间上限与下限的均值最大的区间输出值作为评价结果，即当前温室环境质量等级class，并确定其评价结果的可信度ci；
所述当前温室环境质量等级class的计算公式如下所示：
其中，函数max返回评估后的温室环境质量等级class；
所述评价结果的可信度ci的计算公式如下所示：
其中，yclass为当前温室环境质量等级class对应输出层节点输出的下限，
步骤7：当工作状态为在线工作状态时，通过gprs远传模块将采集到的温室环境参数、当前环境下的温室环境质量等级及其可信度上传到服务器数据库中，工作结束；
步骤8：当工作状态为离线工作状态时，将采集到的温室环境参数、当前环境下的温室环境质量等级及其可信度存储在本地usb存储设备中，当网络状态良好时通过gprs远传模块传至服务器数据库中，工作结束。
本发明的有益效果：
本发明提出基于一种温室环境综测仪及方法，该系统将同步数据采集、数据处理、位置定位和数据远传功能集于一体，完成多种功能，起到使用者的助手功能，以及远程数据采集终端的功能；该评估方法的创新基于非精确数据进行建模和评估，目前尚没有好的方法。本发明提出采用区间神经网络模型建立基于非精确数据的评估模型，较好地解决了非精确数据的处理问题，使所开发的综测仪能够给出温室环境评估结果和评估的可靠度，在国内外属于首创。在温室环境综测仪处于在线状态时，温室环境综测仪直接将温室环境监测数据和评价结果上传到远方服务器上；当温室环境综测仪处于离线状态时，温室环境综测仪把温室环境监测数据信息和评价结果，按照时间、地点序列顺序存储在本地的usb存储设备中，在温室环境综测仪联网之后，再把温室环境监测数据信息和评价结果同步到服务器中。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中温室环境综测仪的结构框图；
图2为本发明具体实施方式中温室环境综测仪的电路原理图；
图3为本发明具体实施方式中温室环境综测仪进行温室环境综测的方法的流程图；
图4为本发明具体实施方式中建立区间rvfl网络模型得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度的流程图；
图5为本发明具体实施方式中训练后的区间rvfl网络模型的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。
一种温室环境综测仪，如图1所示，包括：温室环境数据采集单元、中央处理单元和服务器。
所述中央处理单元，包括：数据同步采集模块、gps定位模块、人机交互模块、gprs远传模块、usb设备接口、dsp核心处理模块。
如图2所示，所述温室环境采集单元的输出端连接数据同步采集模块的输入端，所述数据同步采集模块的输出端连接dsp核心处理模块的输入端，所述gps定位模块通过串行通信口连接dsp核心处理模块，所述gprs远传模块通过串行通信口连接dsp核心处理模块，所述usb设备接口与dsp核心处理模块的输入端相连，所述人机交互模块的输入端连接dsp核心处理模块的输出端，所述gprs远传模块通过网络与服务器相连。
所述温室环境采集单元，用于实时采集温室环境参数。
所述温室环境采集单元，包括：空气温度传感器、土壤温度传感器、空气湿度传感器、土壤湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器。
本实施方式中，空气温度传感器和土壤温度传感器均为热电偶温度传感器，辅以冷端补偿电路连接数据同步采集模块的输入端，输出模拟电压信号传送给dsp核心处理模块。
本实施方式中，热电偶温度传感器探头带有长30mm、底面直径为3m的圆柱形金属外壳以及3m长的数据线。测量空气温度时，直接将空气温度传感器置于空气之中；测量土壤温度时，将土壤温度传感器探头埋于土壤表层以下植物根部处。所采用的热电偶温度传感器为压簧式感温元件，具有抗振性能好、测温精度高、机械强度高、耐压性能好、性能可靠稳定等优点。
本实施方式中，空气湿度传感器型号为sht１0。sht１0通过串行类iic接口将数字信号传送给dsp核心处理模块。将sht10制作成探头状，sht10的独特封装表面令其在结露环境下使用。
本实施方式中，土壤湿度传感器为csf１１土壤水分传感器。csf11土壤水分传感器输出模拟电压信号通过数据同步采集模块传送给dsp核心处理模块。csf11土壤水分传感器为圆柱封装，长109mm，直径40mm，底部带有4根长60mm、直径3mm的金属探针。将土壤湿度传感器垂直插入被测土壤，保证金属探针全部插入土壤之中即可测量量温室环境中的土壤水分。
本实施方式中，光照强度传感器的型号为bh1750fvi，bh１750fvi光照强度传感器输出数字信号通过iic总线传送至dsp核心处理模块。bh1750fvi光照强度传感器为半球封装，尺寸为内径22mm、外径26mm、外缘直径28.5mm、高18mm。用绝缘硅胶将传感器密封在温室环境综测仪表面，令半球封装裸露在温室环境中即可测量温室环境中的光照强度。
本实施方式中，二氧化碳传感器所选用的为s-100二氧化碳传感器。s-100二氧化碳传感器输出数字信号通过iic总线传送至dsp核心处理模块。s-100二氧化碳传感器的外形尺寸为32mm(长)×12mm(宽)×38mm(高)。s-100二氧化碳传感器外部附着一层透析膜贴敷于温室环境综测仪外壳表面即可测量温室环境中的二氧化碳浓度。
所述温室环境参数，包括：空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤温度、土壤湿度。
所述数据同步采集模块，用于将同步采集的温室环境参数实时传输至dsp核心处理模块。
所述gps定位模块，用于采集当前温室环境参数的采集时间、地点，并将此时间、地点传输至dsp核心处理模块。
本实施方式中，gps定位模块，其主要功能是给温室环境综测仪提供时间、地点的参考，gps定位模块通过串行通信口与dsp核心处理模块进行信息交互。在处于在线状态时，利用gps定位模块得到时间、地点序列，记录采集当前温室环境数据的采集时间、地点，并将此时间、地点作为此次温室环境监测数据信息的一部分，将该信息作为判断本次上传的温室环境监测数据和评价结果是否有效的参考；处于离线状态时，gps定位模块获得的时间、地点信息顺序存储在本地的usb存储设备中。
所述人机交互模块，用于与dsp核心处理模块进行信息交互，显示实时采集的温室环境参数，选择工作状态、选定采集的温室环境参数；所述工作状态包括：在线状态和离线状态。
本实施方式中，人机交互模块，采用lcd彩屏与按键相结合作为人机交互的接口，lcd彩屏的作用是与dsp核心处理模块进行信息交互，显示实时采集的温室环境参数，选择工作状态、选定采集的温室环境参数。lcd彩屏、按键通过数据信号线与dsp核心处理模块相连进行信息的交互。按键相比于触摸屏更符合于实际温室环境的应用，触摸屏暴露在空气中才能正常使用，在结露环境中，露珠会令触摸屏出现误触发的情况，而按键可密封在功能面板之下，避免了误操作提高可靠性。
所述gprs远传模块，用于实现dsp核心处理模块与服务器之间的通讯，将实时采集的温室环境参数传输至服务器。
本实施方式中，gprs远传模块，使用的是gprsdtu无线串口数传模块，通过串行通信口与dsp核心处理模块相连。此模块内置gprs无线模块，提供标准rs232/485数据接口。实现温室环境综测仪与服务器之间数据的可靠高效传输。
所述usb设备接口，用于提供usb存储设备接入的通道。
本实施方式中，当温室环境综测仪处于需要自行记录温室环境监测数据的离线状态时，温室环境综测仪把gps定位模块产生时间、地点序列加入把温室环境监测数据信息序列，并按照时间顺序存储在本地的usb存储设备中，方便后续对数据的进一步分析、处理工作。
所述dsp核心处理模块，用于建立区间rvfl网络模型，将温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型；根据实时采集当前环境下的温室环境参数作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度。
本实施方式中，dsp核心处理模块采用的dsp数字处理芯片为tms320f28335。dsp核心处理模块的主要任务协调各模块之间配合工作，将数据同步采集与人际交互系统采集的温室数据通过模拟量接口和数字量接口发至dsp，利用区间rvfl神经网络评估模型算法给出评价结果，将记录的温室环境数据和评价结果发送至lcd彩屏，方便使用人员及时了解当前温室环境。
本实施方式中，电源部分采用外部24v直流电源与24v蓄电池搭配的供电方案，保证温室环境综测仪可长期稳定工作。二者中只有一种处于工作状态，默认采用24v直流电源供电。处于外部24v直流电源供电时，温室环境综测仪的充电电路根据24v蓄电池当前状态选择是否通过充电路给蓄电池充电。经过dc-dc变换输出电压12v，12v-5v稳压电路选用的芯片为lm1084低压差线性稳压器；12v-3.3v稳压电路选用的芯片为ams1117低压差线性稳压器；12v-2.5v稳压电路选用的芯片为lm1084低压差线性稳压器。
本实施方式中，外壳为长方体塑料盒子，局部开孔、带有提手，在塑料外壳内部装入温室环境综测仪各部分电路模块之后，进行贴膜、密封等处理工作。局部开孔是给人机交互接口、传感器探出提供空间，带有提手可方便操作人员携带，贴膜、密封保证温室环境综测仪内部不进入水汽或直接进水，继而保证温室环境综测仪各部分电路模块不因受潮、进水而无法正常工作。塑料外壳外部带有水银温度计的插槽，便于操作人员使用水银温度计校订温度。
采用温室环境综测仪进行温室环境综测的方法，如图3所示，包括一下步骤：
步骤1：通过人机交互模块选择工作状态、选定采集的温室环境参数。
步骤2：开启温室环境数据采集单元进行温室环境参数的采集。
步骤3：通过数据同步采集模块将同步采集的温室环境参数实时传输至dsp核心处理模块。
步骤4：通过人机交互模块显示实时采集的温室环境参数。
本实施方式中，人机交互模块显示方式分两种。方式一、数字的形式显示在屏幕上，每采集一组温室环境数据立即刷新在屏幕上；方式二、以不同颜色的曲线把每一种传感器采集的温室环境数据显示在直角坐标系中，根据每一种传感器采集的温室环境数据描绘其对应的种温室环境参数一段时间内的变化趋势。
步骤5：通过gps定位模块采集当前温室环境数据的采集时间、地点，并将此时间、地点传输至dsp核心处理模块。
步骤6：通过dsp核心处理模块建立区间rvfl网络模型，将温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型；根据实时采集当前环境下的温室环境参数作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度，如图4所示。
步骤6.1：将采集的p组温室环境参数转换为区间值。
本实施方式中，温室环境参数，包括：空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤温度、土壤湿度。
将所采集的空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、二氧化碳浓度和光照强度值转为区间值，用
步骤6.2：根据专家经验对监测点所对应的温室环境质量进行等级划分，得到n个温室环境质量等级。
本实施方式中，同时将4个温室环境质量等级用向量重新标识并作为每组采集信号的期望输出值，环境质量等级为i时，其所对应的表示为[1000]；环境质量评估等级为ii时，其所对应的表示为[0100]；环境质量评估等级为iii时，其所对应的表示为[0010]；环境质量评估等级为iv时，其所对应的表示为[0001]。
本实施方式中，将温室环境质量进行等级划分为四类：i(优)、ii(良)、iii(中)、iv(差)，该等级评定依据是专家经验。
步骤6.3：将温室环境参数的区间值进行归一化处理，得到归一化后的温室环境参数区间值。
本实施方式中，将温室环境参数的区间值进行归一化处理，归一化方法如式(1)所示：
其中，xi为归一化处理后的第i个区间参数值，xi为归一化处理后第i个区间参数值的下限，
步骤6.4：将温室环境质量等级用区间表示，得到温室环境质量等级的区间值。
本实施方式中，将温室环境质量等级用区间表示，得到温室环境质量等级的区间值，如[1000]表示为[(1，1)(0，0)(0，0)(0，0)]。
步骤6.5：建立区间rvfl网络模型，将p组归一化后的温室环境参数区间值和对应的温室环境质量等级的区间值作为训练样本，训练该区间rvfl网络模型，确定训练后的区间rvfl网络模型，如图5所示。
步骤6.5.1：建立区间rvfl网络模型，根据温室环境参数的个数l设定输入层节点个数，根据温室环境质量等级个数n设定输出层节点个数，设定隐含层节点个数m。
本实施方式中，由于温室环境参数有6个，温室环境质量等级为4级，根据经验将隐含层节点个数确定为25，故确定神经网络的结构为6-25-4。
步骤6.5.2：设定输入层节点到隐含层节点的初始点值权值、隐含层节点的点值阈值、隐含层节点到输出层节点的初始区间权值、隐含层的激励函数。
本实施方式中，设定输入层节点到隐含层节点的初始权值和阈值，其为[-1，1]之间的随机点值；设定隐含层节点到输出层节点的初始权值，其为[-1，1]之间的随机区间值；设定隐含层的激励函数，将其设置为sigmoid函数。
步骤6.5.3：将归一化后的温室环境参数区间值作为区间rvfl网络模型的输入区间值，根据区间rvfl网络模型的输入区间值和输入层到隐含层节点的初始点值权值，确定隐含层节点的区间输出值。
所述根据区间rvfl网络模型的输入区间值和输入层到隐含层节点的初始点值权值，确定隐含层节点的区间输出值的计算公式如式(2)所示：
其中，uj为第j个隐含层节点的区间输出值，uj为隐含层第j个节点输出的下限，
步骤6.5.4：将隐含层节点的区间输出值的下限表示为隐含层的输出下限矩阵up×l，将隐含层节点的区间输出值的上限表示为隐含层的输出上限矩阵
本实施方式中，将隐含层节点的区间输出值的下限表示为隐含层的输出下限矩阵up×l，如式(3)所示：
将隐含层节点的区间输出值的上限表示为隐含层的输出上限矩阵
根据隐含层节点到输出层节点的初始权值的正负对隐含层的输出矩阵进行重新归类，得到重新归类后的隐含层输出下限矩阵ulp×l如式(5)所示：
重新归类后的隐含层输出上限矩阵uup×l如式(6)所示：
其中，ulp，j为重新归类后的隐含层输出的下界，如式(7)所示：
uup，j为重新归类后的隐含层输出的上界，如式(8)所示：
其中，β_j表示隐含层到输出层权值的下界，
步骤6.5.5：将温室环境质量等级的区间值的下限表示为训练样本输出值下限矩阵dp×n，将温室环境质量等级的区间值的上限表示为训练样本输出值上限矩阵
本实施方式中，将温室环境质量等级的区间值的下限表示为训练样本输出值下限矩阵dp×n，如式(9)所示：
将温室环境质量等级的区间值的上限表示为训练样本输出值上限矩阵
步骤6.5.6：根据重新归类后的隐含层输出下限矩阵ulp×l、重新归类后的隐含层输出上限矩阵uup×l、训练样本输出值下限矩阵dp×n、训练样本输出值上限矩阵
本实施方式中，采用最小二乘法训练区间rvfl网络的隐含层到输出层权值如式(11)和式(12)所示：
β＝(ult·ul)-1·(ult·d)(11)
其中，ult为ul的转置，uut为uu的转置，(·)-1表示求逆矩阵。
步骤6.6：实时采集当前环境下的温室环境参数，并转换为区间值。
步骤6.7：将实时采集的温室环境参数的区间值进行归一化处理，得到归一化后的实时采集的温室环境参数区间值。
步骤6.8：将归一化后的实时采集的温室环境参数区间值作为训练后的区间rvfl网络的输入，得到当前环境下的温室环境质量等级及其可信度。
步骤6.8.1：将归一化后的实时采集的温室环境参数区间值输入训练后的区间rvfl网络，得到其隐含层节点的区间输出值。
步骤6.8.2：根据隐含层节点的区间输出值和隐含层节点到输出层节点的初始权值，确定输出层节点的区间输出值，即当前环境下的温室环境质量等级。
所述根据隐含层节点的区间输出值和隐含层节点到输出层节点的初始权值，确定输出层节点的区间输出值的计算公式如式(13)所示：
其中，yk为第k个输出层节点的区间输出值，
步骤6.8.3：比较输出层节点的区间输出值的大小，将输出层节点的区间上限与下限的均值最大的区间输出值作为评价结果，即当前温室环境质量等级class如式(14)所示，并确定其评价结果的可信度ci如式(15)所示：
其中，函数max返回评估后的温室环境质量等级class。
其中，yclass为当前温室环境质量等级class对应输出层节点输出的下限，
步骤7：当工作状态为在线工作状态时，通过gprs远传模块将采集到的温室环境参数、当前环境下的温室环境质量等级及其可信度上传到服务器数据库中，工作结束；
步骤8：当工作状态为离线工作状态时，将采集到的温室环境参数、当前环境下的温室环境质量等级及其可信度存储在本地usb存储设备中，当网络状态良好时通过gprs远传模块传至服务器数据库中，工作结束。
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