一种温室大棚的温湿度智能控制系统的制作方法

本发明实施例涉及大棚管理技术领域，具体涉及一种温室大棚的温湿度智能控制系统。

背景技术：

温室大棚智能控制系统是一种智能化管理大棚的科学系统，这种系统需要相应的感应设备来保证系统的正常运行，通过系统设定的各种指令，自动化的完成管理工作，无需大量的人工操作，是一种现代化农业发展的必要工具。

随着大棚种植技术的发展，对于温度敏感的热带植物、对于湿度的高山植物等，通过大棚种植也逐渐普及。然而，现有的温室大棚温湿度控制系统，仅通过各传感器的监测数据来决定相关温湿度调控执行装置的启停，其温湿度调控精度较差，难以满足种植有温湿度敏感植物的大棚的温湿度控制需求，其原因主要有：

(1)由于传感器监测数据的采集、分析有延迟，且同类型的各个传感器的检测数据可能出现不一致的情况，进一步增加了分析时间，从而导致温湿度调控执行装置启停出现延迟，导致温湿度调控误差较大；

(2)喷雾在空气中扩散需要时间，水分在土壤中扩散需要时间，而温湿度调控执行装置在各传感器的监测数据达到设定值时才关停，导致实际的空气湿度和土壤湿度，尤其是土壤湿度要高出于设定值，且在面积较大的大棚内使用时，由于单位时间内的喷雾量、通风量和光照量较大，进一步降低了系统的调精度。

技术实现要素：

为此，本发明实施例提供一种温室大棚的温湿度智能控制系统，通过对各传感器监测数据的综合分析，针对性的生成用于控制调控装置启停以及调控量的调控执行指令，以解决现有技术中，由于简单通过各传感器的监测数据来决定调控装置的启停而导致的温湿度调控精度差的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式公布了如下技术方案：

一种温室大棚的温湿度智能控制系统，包括智能控制装置，以及与所述智能控制装置连接的光照强度传感器、空气温湿度传感器、土壤湿度传感器和温湿度调节执行装置，所述智能控制装置包括与所述温湿度调节执行装置连接的智能指令派送模块，以及与所述智能指令派送模块连接的数据采集模块和人工干预模块，所述数据采集模块与所述光照强度传感器、空气温湿度传感器和土壤湿度传感器连接。

进一步地，所述数据采集模块间歇采集所述光照强度传感器、空气温湿度传感器和土壤湿度传感器获取的环境数据，并转送至所述智能指令派送模块；所述人工干预模块用于输入人工干预信息，并转送至所述智能指令派送模块，所述智能指令派送模块综合分析接收的所述环境数据和人工干预信息后，将生成的调控执行指令发送至所述温湿度调节执行装置。

进一步地，所述环境数据包括光照强度、空气温湿度和土壤湿度；所述人工干预信息包括土壤类别、空气温湿度度阈值、土壤湿度阈值、植物种类和植物生长阶段。

进一步地，还包括有操作终端，所述智能指令派送模块通过所述操作终端与所述温湿度调节执行装置连接，所述调控执行指令通过所述操作终端转送至所述温湿度调节执行装置，所述操作终端对所述调控执行指令进行修改和确认后，转送至所述温湿度调节执行装置，并将修改后的调控执行指令反馈至所述智能指令派送模块。

进一步地，所述智能指令派送模块连接有生长环境数据库，所述生长环境数据库内存储有若干种植物各生长阶段所需的生长环境数据，所述智能指令派送模块将接收的所述环境数据和人工干预信息与所述生长环境数据进行比对分析后，生成所述调控执行指令。

进一步地，所述智能指令派送模块包括学习模块，以及与所述数据采集模块连接的分析模块，所述分析模块与所述学习模块连接，所述学习模块接收反馈的调控执行指令，以及所述分析模块生成的调控执行指令，进行综合分析后，对所述生长环境数据库内相应的生长环境数据进行修正。

进一步地，所述人工干预模块包括与所述智能指令派送模块连接的输入模块，以及连接所述输入模块的身份认证模块。

进一步地，还包括有预警模块，所述预警模块与所述分析模块连接，并采集所述空气温湿度、土壤湿度、空气温湿度阈值和土壤湿度阈值，当所述空气温湿度超过所述空气温湿度阈值或所述土壤湿度超过所述土壤湿度阈值时，所述预警模块向所述操作终端发送预警信息。

进一步地，所述操作终端还与所述光照强度传感器、空气温湿度传感器和土壤湿度传感器连接，用于监测所述光照强度传感器、空气温湿度传感器和土壤湿度传感器的运行情况。

进一步地，所述操作终端为手机、平板和电脑中的一种或多种。

本发明的实施方式具有如下优点：

(1)由于在采集各传感器数据并综合分析后，针对性的生成调控执行指令，排除了由于各传感器监测数据的采集和分析延迟，以及喷雾在空气和土壤中扩散的延迟，导致调控后的温湿度与预设值误差较大的弊端，从而提高了系统的调控精度；

(2)专业管理人员在操作终端上，根据当地的海拔和气候等环境因素对调控执行指令进行适应性的修改，并将修改后的调控执行指令反馈至智能指令派送模块，用于系统的自我学习，减少系统对专业管理人员的依赖，使得系统使用方便，易于普及。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施方式的系统整体框图；

图2为本发明实施方式的智能指令派送模块结构框图；

图3为本发明实施方式的人工干预模块结构框图。

图中：

100-智能控制装置；200-空气温湿度传感器；300-土壤湿度传感器；400-光照强度传感器；500-温湿度调节执行装置；600-操作终端；700-生长环境数据库；800-预警模块；

101-智能指令派送模块；102-数据采集模块；103-人工干预模块；

101a-分析模块；101b-学习模块；

103a-输入模块；103b-身份认证模块。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1至图3所示，本发明公布了一种温室大棚的温湿度智能控制系统，包括智能控制装置100，以及与智能控制装置100连接的光照强度传感器400、空气温湿度传感器200、土壤湿度传感器300和温湿度调节执行装置500，智能控制装置100包括与温湿度调节执行装置500连接的智能指令派送模块101，以及与智能指令派送模块101连接的数据采集模块102和人工干预模块103，数据采集模块102与光照强度传感器400、空气温湿度传感器200和土壤湿度传感器300连接。

数据采集模块102采集包括光照强度、空气温湿度和土壤湿度的环境数据，人工干预模块103用于输入人工干预信息，例如土壤类别、植物种类和植物生长阶段。智能指令派送模块101依据接收的环境数据和人工干预信息，判断相应植物面积内单位时间内的喷雾量、通风量、光照量，以及喷雾、通风和光照的时间，并生成包含上述调控信息的调控执行指令，然后发送给温湿度调节执行装置500，控制温湿度调节执行装置500进行运作。

其中，温湿度调节执行装置500一般性的包括喷雾装置、通风装置，以及调节大棚透光的卷帘装置，通常，在对大棚进行除湿前，需要通过光照使大棚内升温，避免通风除湿时大棚内温度降低，设置光照强度传感器400的目的也在于此，用于检测大棚的透光是够达到要求，以及光照强度，从而配合通风装置，确定通风除湿的时间。

传统的调控方式则是通过对各传感器的实时监测数据进行采集和分析后，判断空气温湿度和土壤湿度是否达标，在各项指标达标后，才停止温湿度调节装置500运作。

其缺点在于，一方面，各传感器的监测数据采集、分析有延迟，导致温湿度调节装置500的关停有延迟，且同类型的各个传感器的检测数据可能出现不一致的情况，因此，温湿度调节装置500或相关的控制系统需要对同类型的各个传感器的监测数据进行进一步分析、判断后，才能决定温湿度调节装置500的启停，进一步增加了温湿度调节装置500关停的延迟，从而温湿度调控误差较大；另一方面，喷雾在空气中扩散需要时间，水分在土壤中扩散需要时间，而温湿度调控执行装置500在各传感器的监测数据达到设定值时才关停，导致实际的空气湿度和土壤湿度，尤其是土壤湿度要高出于设定值，且在面积较大的大棚内使用时，由于单位时间内的喷雾量、通风量和光照量较大，会进一步增大误差，从而进一步降低系统的调控精度。

而本发明提供的实施例，由于在采集各传感器数据并综合分析后，得出相应的喷雾量、通风量、光照量，以及喷雾、通风和光照的时间，从而避免上述传统调控方式存在的弊端，且本发明实施例的温湿度调节装置500在运作过程中，也可间歇地采集光照强度传感器400、空气温湿度传感器200和土壤湿度传感器300的监测数据作为修正，从而进一步地提高调控的精度，使得调控后的空气温湿度和土壤湿度更接近于设定值。尤其适用于对于湿度敏感的植物使用，例如高山植物：天竺葵、冰岛虞美人、金娃娃萱草、大花耧斗菜等，避免了因湿度调控误差大而影响植物健康甚至造成植物死亡。

数据采集模块102间歇采集光照强度传感器400、空气温湿度传感器200和土壤湿度传感器300获取的环境数据，并转送至智能指令派送模块101，智能指令派送模块101对多次采集的数据进行综合分析，例如取各个传感器多次监测数据的平均值等，目的在于减小监测数据的误差；人工干预模块102用于输入人工干预信息，并转送至智能指令派送模块101，智能指令派送模块101综合分析接收的人工干预信息，以及处理后的环境数据后，将生成的调控执行指令发送至温湿度调节执行装置500。

另外，为了方便日常的管理，本发明实施例还包括有操作终端600，操作终端600为手机、平板和电脑中的一种或多种。智能指令派送模块101通过操作终端600与温湿度调节执行装置500连接，调控执行指令通过操作终端600转送至温湿度调节执行装置500，专业管理人员在操作终端600对调控执行指令进行确认，或根据当地的环境和气候，例如海拔、气温和天气等，在操作终端600对调控执行指令进行适应性修改，并将修改和确认的调控执行指令转送至温湿度调节执行装置500，从而达到因地制宜的效果，提高调控效果。

具体的，智能指令派送模块101连接有生长环境数据库700，生长环境数据库700可以在存储介质中，也可以是在云端，生长环境数据库700内存储有若干种植物各生长阶段所需的生长环境数据，智能指令派送模块101将接收的环境数据和人工干预信息与生长环境数据进行比对分析，生长环境数据包含有某种植物某个生长阶段的不同温湿度条件下的生长情况，构建不同温湿度条件下的植物生长情况曲线，将环境数据与相应植物和生长阶段的生长曲线上的节点比对，通过分析与节点数据的差值，确定总喷雾量和温度调控幅度，并根据光照强度、空气温湿度等因素，生成包含若干个单位时间以及单位时间内的喷雾量和温度调控幅度的调控执行指令，通过各因素的综合来提高调控精度。

并且，为了使系统能够自我学习，使得系统经过学习达到因地制宜地生成调控执行指令的效果，减少系统对专业管理人员的依赖，使得系统更易于使用和普及，本发明还提供了如下实施例：

操作终端600将修改后的调控执行指令反馈至智能指令派送模块101，智能指令派送模块101包括分析模块101a和学习模块101b，分析模块101a用于生成调控执行指令，学习模块101b接收反馈的调控执行指令，并结合生成的调控执行指令进行分析，对生长环境数据库700内相应的生长环境数据进行修正，通过对调控执行指令生成基础的生长环境数据修改，使系统进行学习，从而使系统经过学习达到因地制宜的生成调控执行指令的目的。

另外，为了增加系统的安全性和保密性，人工干预模块103包括用于输入和转送人工干预信息的输入模块103a，以及用于对输入模块103a进行加密的身份认证模块103b，身份认证模块103b的身份认证方式为指纹识别、密码验证和声纹识别等认证方式中的一种或多种，输入模块103b可以是实体的机器设备，例如电脑，也可以是基于操作终端600的平台，通过对输入模块103a进行加密，避免了人工干预信息被随意篡改的弊端。

另外，人工干预信息还包括空气温湿度度阈值和土壤湿度阈值，系统还包括有预警模块800，预警模块800与分析模块101a连接，并采集空气温湿度、土壤湿度、空气温湿度阈值和土壤湿度阈值，当空气温湿度超过空气温湿度阈值或土壤湿度超过土壤湿度阈值时，预警模块800向操作终端600发送预警信息，避免了温湿度调节执行装置500故障而导致大棚内环境无法得到改善的情况发生。

并且，操作终端600还与光照强度传感器400、空气温湿度传感器200和土壤湿度传感器300连接，用于监测光照强度传感器400、空气温湿度传感器200和土壤湿度传感器300的运行情况。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。