一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置的制作方法
本实用新型涉及物联网与智能预测领域的樱桃霜冻预警技术，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，即根据历史数据与当前拟合数据的智能决策算法，预测未来两个小时内樱桃霜冻发展趋势；本实用新型可用于单参数趋势预测领域及其他农作物霜冻预警。
背景技术：
果园霜冻已成为影响产量的一个制约因素。目前常用霜冻预警依托天气预报实现，也有大型种植企业利用小型气象站来实时预警霜冻信息，然后根据霜冻预警情况，提前做出防治措施。
对处于山区的农户来说，地势高低完全不同，霜冻的降临和所处位置密切相关。霜冻发生和具体地形地势高度有关系，天气预报无法做到准确预报到每一个具体位置。作为普通种植农户也无经济实力购买小型气象站。
根据当前果农的实际需求，设计一种非常便捷的微型预警器，可以采用6节7号电池供电的情况下，持续工作2个月时间，可以提前2小时，1小时，半小时分别通过短信对农户进行霜冻预警提示。根据预警提示，农户可以做好各种防治措施。
天气的预测和模型设计一直是行业研究的一个热点。一般采用最多的趋势预测方式就是进行多项式曲线拟合和梯度趋势分析。曲线拟合对于一个非线性系统，具有很大的随机性。仅仅依靠曲线拟合，在短时间天气急剧变化的情况下，很难做出准确预测。利用梯度模型，可以把温度的变化趋势分析清楚，当前温度变化结合梯度变化，可以分析预测未来的温度变化趋势。但是曲线拟合和梯度趋势分析在极端天气下，都不具有抗强扰动能力，在预报准确度方面具有不可控因素。
技术实现要素：
本实用新型的目的就在于克服现有技术存在的上述缺点和不足，提供一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，在温度测量可靠性控制，突变天气抗抖动，预测真实可靠性方面具有明显优势。
本实用新型的目的是这样实现的：
霜冻的形成过程是水汽的过饱和部分当温度为0℃时在农作物表面上凝华形成的白色冰晶。对于霜冻最主要的决定因素是温度值。农作物要预防霜冻灾害，关键在于提前预测出霜冻临界温度降临的时间点。对于温度未来变化趋势的预测，一方面，历史温度数据具有一定的真实性和参考价值；另一方面，当天实际采集的温度数据变化趋势也具有很强的可参考性。
具体地说：
一、基于卡尔曼滤波的大樱桃霜冻预警装置(简称装置)
本系统包括厂家用户手机和个人用户手机，设置有温度测量单元、嵌入式控制器单元、电池管理单元、历史数据存储单元、通信单元；
其连接和连通关系是：
温度测量单元、嵌入式控制器单元和通信单元依次连接，电池管理单元和历史数据存储单元分别与嵌入式控制器单元连接，厂家用户手机和个人用户手机分别与通信单元连通。
温度测量单元和嵌入式控制器单元连接，实现温度信息的采集、可靠性验证与原始温度数据的输入；
嵌入式控制器单元和电池管理单元连接，实现电池系统的实时监控和整个系统的低功耗控制；
嵌入式控制器单元和历史数据存储单元连接，实现历史数据的读取和历史数据的更新；
嵌入式控制器单元和通信单元连接，厂家用户手机和个人用户手机分别与通信单元连通，实现系统的远程或本地配置、趋势预测和预警信息发送。
二、基于卡尔曼滤波的大樱桃霜冻预警方法(简称方法)
本方法包括下列步骤：
①信号采集与可靠性验证
采用模拟和数字双传感器结构，对系统的可靠性和采样值的真实性进行对比验证；数字传感器功耗高，测量速度慢，作为可靠性检验标准每分钟采样一次；模拟传感器功耗低，速度快，每秒钟采样10次；
②温度平滑滤波处理
从模拟传感器得到的温度数值，由于外界的扰动波动很大，利用4阶巴特沃斯低通滤波器设置采样频率10hz，截止频率0.1hz，对原始采样数据进行巴特沃斯低通滤波后，再进行中值与均值滤波处理；每分钟得到一个平滑滤波后的最终温度值，温度曲线的平滑效果如图3；
③更新历史数据和计算权重系数
历史数据随着每年气候的变化，需要不断的迭代，按照黄金分割原则，原来统计的历史数据占比0.618，新采集的温度数据占比0.382，每年变化的温度信息带入新的历史数据；
权重系数根据历史数据和曲线拟合值以及当前实际温度值的偏差决定，准确度高的占比高，求的权重系数α和β在步骤⑥使用；
④曲线最小二乘法线性拟合
利用前200分钟得到的温度值，做最小二乘曲线拟合，利用5阶多项式计算30分钟后的温度拟合值；
⑤获取历史记录温度变化数据
假设当前时间点温度为t0，利用历史记录读取30分钟处的温度值，记作t1；获取60分钟时相对于30分钟处温度变化值δt1、120分钟时相对于60分钟处温度变化值δt2和150分钟时相对于120分钟处温度变化值δt3；δt1、δt2和δt3作为输入核心参数提供给趋势预测模块；
⑥霜冻趋势预测
最终的霜冻趋势预测是本实用新型的核心功能，把历史数据和当前测量值带入卡尔曼滤波器a得到预测值ta，把30分钟后的温度拟合值和当前测量值带入卡尔曼滤波器b得到预测值tb；30分钟后温度最终预测值tw计算公式为：
tw＝α*ta+β*tb(1)
利用tw和步骤⑤步得到的δt1、δt2、δt3三个历史同期温度变化差值，计算1小时后，2小时后的预测温度值；
tw1h＝tw+δt1(2)
tw2h＝tw+δt1+δt2(3)
其中，tw1h为1小时后的预警温度值，tw2h为2小时后的预警温度值；
把tw、tw1h和tw2h分别和配置存储模块26中存储的大樱桃花期霜冻预警阈值和大樱桃坐果期霜冻预警阈值进行比较；tf_threshold是系统存储的花期霜冻预警温度阈值，tb_fruitsetting是系统存储的坐果期霜冻预警温度阈值；具体比较公式如下：
tf_threshold-0.5<tw<tf_threshold(4)
tb_fruitsetting-0.5<tw<tb_fruitsetting(5)
δt1<0(6)
如果满足(4)、(6)触发条件，则由通信单元发送预警消息mb；
如果满足(5)、(6)触发条件，则由通信单元发送预警消息mf；
其中mf和mb消息体格式如下：
mb：“花期霜冻即将在30分钟后来临，当前温度yy℃，预警设定值zz℃，当前温度下降速度vv℃每分钟，请及时予以预防”；
mf：“果期霜冻即将在30分钟后来临，当前温度yy℃，预警设定值zz℃，当前温度下降速度vv℃每分钟，请及时予以预防”；
1小时和2小时时间点预警判别方法和30分钟类似，由tw1h、δt2决定是否发送1小时后的霜冻预警，由tw2h、δt3决定是否发送2小时后的霜冻预警。
本实用新型具有下列优点和积极效果：
①装置采用基于历史经验值的卡尔曼滤波模型，对于长时间霜冻趋势预警提供了一种比较精确可信的预测算法，并且目前国内没有预警时长和精度都比较优良的霜冻预警器产品。
②装置采用模拟和数字双温度传感器探头，在确保可靠性的前提下，解决了单个温度传感器在外界光线时明时暗的情况下温度波动频繁引入的拟合估值算法精度低的问题；结合巴特沃斯低通滤波器，能得到变化非常平滑的温度变化趋势，在此基础上得到比较准确的拟合曲线；在具有强扰动的测量系统中有利于稳定温度信号的测量。
③装置完全针对大樱桃这种特定的果园作物，根据大樱桃工程研究中心常年研究获取的花期和坐果期的霜冻灾害触发阈值，设定了能适用于特定农作物的预警系统，对于国内大樱桃特色种植的增产增收起到重要作用。
④装置采用电池供电，防水密封盒设计，单次使用寿命2个月，完全满足花期和坐果期的预警时长需求；没有使用太阳能电池板和锂电池等贵重材料使得整个产品的造价很低，完全适合于农户小种植园使用；操作通过短信设置，预警通过短信提醒，使用方便快捷。
⑤装置中长期记录霜冻预警数据，可作为研究果园产量和温度与霜冻关系的数据源，为科学研究提供最真实的数据。
综上所述，本实用新型利用历史经验卡尔曼滤波器模型，解决了霜冻预警时间太短以至于农户在知道即将有霜冻的时候，已没有时间去主动做防霜措施；针对大樱桃特色产业的霜冻变化特点，确定了与之对应的准确临界温度，分别对花期和坐果期进行霜冻预警；本实用新型充分考虑在提高预警精度和预警时长的前提下，降低使用难度和成本，可方便挂接到果园的树干上提供预警信息；本实用新型对于促进农业物联网技术和智能预测算法的研究发挥重要作用。
本实用新型利用过去经验数据和当前实测温度数据，针对大樱桃花期和坐果期对霜冻的不同检测要求，利用卡尔曼滤波算法，估计出未来2小时以内霜冻灾害的发展趋势并通过gsm手机短信提示果农做提前防范处理。本实用新型将实现不同地域霜冻灾害的低成本自动化预警。
附图说明
图1是本装置的结构方框图；
图2是本实用新型的核心算法流程图；
图3装置预警曲线图。
图1中：
10—温度测量单元，
11—模拟温度采集模块，12—数字温度采集模块；
20—嵌入式控制器单元，
21—可靠性验证模块，22—温度滤波模块，
23—历史数据更新模块，24—线性拟合模块，
25—趋势预测模块，26—配置存储模块，
27—电源管理模块；
30—电池管理单元，
31—电能转换模块，32—低功耗管理模块；
40—历史数据存储单元；
50—通信单元，
51—消息发送模块，
52—本地设置模块，
53—远程设置模块；
60—厂家用户手机；
70—个人用户手机。
具体实施方式
下面结合附图和实施例详细说明。
一、本实用新型的核心算法
如图2所示，分两个预测分支：
p10预测分支a，利用历史同期当前时间点30分钟后的温度值t1和当前测量温度值t2-1，输入a卡尔曼滤波器fa，得到预测结果ta；
p20预测分支b，利用前200分钟的采样温度数据t2-2，利用最小二乘法得到拟合曲线，计算30分钟后的温度值t3；把拟合计算得到的温度值t3和当前测量温度值t2-2输入b卡尔曼滤波器fb，得到预测结果tb；
再根据当前时间点的历史同期数据、30分钟前预测的当前时间点的温度值、当前时间点实测的温度值，得到历史同期数据和曲线拟合数据相比当前时间实测温度值可信度的两个比例系数，历史同期数据占比记作α，曲线拟合数据占比记作β，其中α+β＝1；则实际预测温度tw＝α*ta+β*tb；α和β的数值根据预测过程中的历史数据和曲线拟合数据的准确度持续动态调整，保证预测温度标准差最小；得到30分钟后的预测温度tw；由于长时间曲线拟合准确度差，天气在某个固定时间段内的变化具有一定规律性，所以利用历史数据得到历史同期30分钟到60分钟之间的温度变化量δta和30分钟到90分钟之间的温度变化量δtb，得到1小时后的预测值为twa＝tw+δta，2小时后的预测值为twb＝tw+δtb。
利用计算得到的tw，twa，twb分别与花期霜冻预警阈值和坐果期霜冻预测阈值进行比较，任何一个预测温度超过阈值，则发送霜冻灾害预警信息。
以上算法持续动态执行并做融合预警判定，同时更新其中的卡尔曼滤波系数、历史数据预测可信度占比α和曲线拟合数据预测可信度占比β，从而得到更精确的预测结果。
二、装置
1、总体
本装置包括厂家用户手机60和个人用户手机70，设置有温度测量单元10、嵌入式控制器单元20、电池管理单元30、历史数据存储单元40和通信单元50；
其连接和连通关系是：
温度测量单元10、嵌入式控制器单元20和通信单元50依次连接，电池管理单元30和历史数据存储单元40分别与嵌入式控制器单元20连接，厂家用户手机60和个人用户手机70分别与通信单元50连通。
工作机理：
温度测量单元10和嵌入式控制器单元20连接，实现温度信息的采集、可靠性验证与原始温度数据的输入；
嵌入式控制器单元20和电池管理单元30连接，实现电池系统的实时监控和整个系统的低功耗控制；
嵌入式控制器单元20和历史数据存储单元40连接，实现历史数据的读取和历史数据的更新；
嵌入式控制器单元20和通信单元50连接，厂家用户手机60和个人用户手机70分别与通信单元50连通，实现系统的远程或本地配置、趋势预测和预警信息发送。
2、功能单元
1)温度测量单元10
如图1，温度测量单元10分为模拟温度采集模块11和数字温度采集模块12；
(1)模拟温度采集模块11
模拟温度采集模块11是一种模拟温度传感器，选用ti公司的ads1118具有内部基准和温度传感器的16位模数转换器；
模拟温度传感器具有单次测量后立即进入睡眠状态的特性，可以极大地降低能耗；
其功能是：采集外部温度模拟信号并转换成精度为0.25℃的数字量给嵌入式控制器单元20。
(2)数字温度采集模块12
数字温度采集模块12是一种数字温度传感器，选用dallas半导体公司的数字温度传感器ds18b20；
其功能是：直接测量外部温度信号并输出精度为0.5℃的数字量给嵌入式控制器单元20；
数字温度采集模块12主要用于给模拟温度采集模块11做可靠性验证，在同样条件下，如果温度数值偏差1度以上，即认为系统硬件出现故障，需要提醒用户检修。
2)嵌入式控制器单元20
如图1，嵌入式控制器单元20是一种32位的基于cortex-m0核心的超低功耗微型控制器(控制器单元内部集成64kb的flash、8kb的sram、2kbeeprom、定时器、adc、uart、spi和iic接口)，内嵌有可靠性验证模块21、温度滤波模块22、历史数据更新模块23、线性拟合模块24、趋势预测模块25、配置存储模块26和电源管理模块27；
其交互关系是：
模拟温度采集模块11和数字温度采集模块12分别与可靠性验证模块21交互；
可靠性验证模块21、温度滤波模块22、线性拟合模块24、趋势预测模块25和消息发送模块51依次交互；
温度滤波模块22、历史数据更新模块23、历史数据存储单元40和趋势预测模块25依次交互；
本地设置模块52和远程设置模块53分别与配置存储模块26交互；
电源管理模块27和电池管理单元30交互。
(1)可靠性验证模块21
是一种基于温度测量单元10送入的模拟温度值和数字温度值，进行可靠性验证的软件验证方法。数字温度采集模块12在盒子内部，受外界干扰很少，数字温度采集模块12本身精度和稳定度很高，但是测量时间长，耗电量高，不利于高速采样并进行平滑滤波处理。数字温度采集模块12设置每分钟测量一次，作为基准对模拟测量进行可靠性验证。模拟测量每秒钟执行10次，高频率高精度采样有利于后期的滤波处理。
(2)温度滤波模块22
是一种软件实现的4阶巴特沃斯低通滤波器，根据温度测量单元10设定的采样频率10hz，设定截止频率为0.1hz，得到平滑滤波后的温度数据。
(3)历史数据更新模块23
是一种权重动态优化调整算法，主要处理两个方面的工作：一、计算历史数据th和拟合数据tf的权重系数α和β，假设当前的温度测量数据是tc，则计算公式为
(4)线性拟合模块24
是一种最小二乘多项式拟合算法。根据前面得到的平滑滤波处理后的200分钟的测量数据，得到一个5阶拟合多项式。利用前200分钟得到的5阶温度拟合多项式计算30分钟时的温度拟合值。
(5)趋势预测模块25
如图2，趋势预测模块25由两路卡尔曼滤波算法构成，主要用于趋势预测。霜冻预警器只是测量预警装置，不考虑控制量的影响。把历史数据和当前测量数据输入卡尔曼滤波器得到预测数据ta，把多项式拟合数据和当前测量数据输入卡尔曼滤波器得到预测数据tb，再带入融合判定公式，最终得到30分钟后的预测温度值tw。简化的卡尔曼滤波公式如下：
k＝p/(p+r)(7)
t0＝t0+k*(t1-t0)(8)
p＝p-k*p+q(9)
其中，p为预测误差协方差矩阵，r为测量噪声协方差矩阵，q为系统状态转移矩阵，k为卡尔曼滤波增益。
(6)配置存储模块26
是一种eeprom存储介质，集成在微控制器芯片内部，专门用于特定场景设定参数的存储。存储空间一共有2kb，可容纳当前的所有优化设定参数，借助配置存储模块，可以实现用户设定参数的动态改变。
(7)电源管理模块27
包括电池电量检测电路和基于硬件的电能管理优化策略。为了降低功耗，系统外设芯片的电源均直接通过超低功耗微处理器的io引脚供电，当需要访问外部设备时，启动io口对外设供电，不访问的外设均处于断电状态。系统核心工作就是温度传感单元的测量和趋势预测算法的执行，根据设定的采样间隔，每隔100ms启动一次设备完成采样工作，然后转入睡眠状态降低功耗。电池电量通过分压电阻测量时采样电阻的电能消耗比较高，系统设计中利用两个mos管，测量电池电压时开启mos管，使得电流通过采样电阻，利用ad测量电池电量，不测量电池电压时，关闭mos管，使得采样电阻电流消耗为0。
嵌入式控制器单元20的工作机理是：
由温度测量单元10获取的两路温度信息输入后首先由可靠性验证模块21对其做可靠性分析和冗余计算，防止外部设备短接或者开路造成的测量错误，如果测量数据错误，则不执行后面的信息处理流程，直接推送信息提示用户设备异常；可靠性分析通过的数据则由可靠性验证模块21送温度滤波模块22做滤波和平滑处理，防止传感器受外部因素影响造成的温度剧烈波动；温度滤波模块22处理后的数据一路送历史数据更新模块23，对历史数据做更新修正和可信度比例因子计算，另一路送线性拟合模块24做多项式曲线拟合，利用多项式拟合结果做30分钟后温度变化趋势计算；趋势预测模块25读取历史数据、线性拟合得到的计算数据和历史数据更新模块41生成的可信度比例因子，利用趋势预测模块25做温度变化趋势智能计算，得到未来2小时范围内的霜冻预测信息，如果达到花期和坐果期的霜冻触发条件，则发送信息到通信单元50，由消息发送模块51推送对应信息给用户；配置存储模块26主要用于全局参数存储，包括温度滤波模块22的优化参数，趋势预测模块25的系数，线性拟合模块24的结果参数，历史数据更新模块23的权重系数，花期和坐果期的触发报警阈值都存储在配置存储模块26，用于系统动态实时调整各个参数，配置存储模块26主要和通信单元50通信，接收传输的各种配置命令；电源管理模块27主要用于单元内部超低功耗管理和电池电量检测，利用电池管理单元30的低功耗管理模块32，控制通信单元50的能耗，通信单元50在正常工作状态完全处于断电模式，能耗最低。
3)电池管理单元30
如图1，电池管理单元30是一种硬件设计电路。按硬件功能分为电能转换模块31和低功耗管理模块32。
(1)电能转换模块31
是一种ldo电能转换电路，采用英飞凌tle4476芯片设计。本芯片可以实现当电压大于5.7v小于42v时，芯片同时输出两路直流电压，一路3.3v，一路5v。具有短路，过压，过载，超温保护。
(2)低功耗管理模块32
是一种基于英飞凌tle4476芯片的硬件设计电路主要用于控制gsm电能输出。
电池管理单元30的工作机理是：
低功耗控制模块32使用英飞凌的tle4476电能转换芯片输出3.3v直流电压，驱动系统稳定工作。5v输出通过微控制器的io引脚设定为禁用状态，只有gsm需要发送预警信息的时候，才利用tle4476芯片的en引脚使能5v电源输出，启动通信单元50实现预警信息的发送。空闲时完全关闭gsm模块的电源以降低系统耗电量，同时利用多个大电容并联解决芯片启动和发送时的大电流脉冲问题。
4)历史数据存储单元40
如图1，历史数据存储单元40其硬件配置是基于spi接口的32mb容量flash存储电路。
历史数据存储单元40工作机理是：
由历史数据存储单元40负责历史数据的存储，给趋势预测模块25提供可参考的温度历史变化趋势；历史数据存储单元40的初始化数据来源于天气预报网站的历史查询数据，在预警器生产阶段把数据整理优化后存入，作为最初的数据源，并在设备执行过程中每天由嵌入式控制器单元20的历史数据更新模块23，按照权重系数进行优化更新，防止特殊天气的数据影响预测的准确度。
5)通信单元50
如图1，通信单元50其硬件配置是由simcom公司生产的sim800c移动通信模块。
其内嵌有消息发送模块51、本地设置模块52和远程设置模块53。
(1)消息发送模块51
是sim800c模块内部集成的数据发送和短信发送功能。
消息发送模块51用于发送设备状态信息、霜冻预警信息和设置确认回复信息，主要和嵌入式控制器单元20交互，当需要发送信息时，嵌入式控制器单元20首先通过低功耗管理模块32使能电能转换模块的5v线性电源输出，然后启动通信单元50，利用信息发送模块51发送来自趋势预测模块25生成的霜冻预警信息。
(2)本地设置模块52
是sim800c模块内部集成的蓝牙子模块，通过官方提供的芯片内部开发套件，可以启动并使用内部集成的蓝牙2.0协议功能。
本地设置模块52和厂家用户手机60的蓝牙直接通信，利用手机蓝牙助手软件实现修改用户通信密码、修改预警信息接收手机号码、查询系统错误记录、设置花期霜冻预警阈值、设置坐果期霜冻阈值共5项功能。
(3)远程设置模块53
是sim800c模块内部集成的数据接收和短信接收功能。
设置命令对于厂家用户手机60和个人用户手机70执行的功能不同：
厂家用户手机60拥有的权限和功能和本地设置模块52实现的功能完全一样，主要用于系统和核心参数控制，和本地设置模块52的区别就是本地设置用蓝牙发送设置命令，远程设置用短信发送设置命令；
个人用户手机70能实现的设置功能主要有修改预警接收手机号码、停用霜冻预警功能、查询设备工作状态、启用花期霜冻预警功能、启用坐果期霜冻预警功能，接收霜冻预警信息。嵌入式控制器单元20收到对应的设置信息后，存入配置存储模块26，作为全局配置参数供各模块调用。
6)厂家用户手机60
是厂家管理人员使用的手机，和个人用户手机的区别就是操作功能和权限密码不同。引入权限密码可以防止不安全的短信设置操作，也可以区分系统设置和用户设置命令。厂家用户手机的操作功能与短信格式为：
修改用户通信密码
命令格式：<111111xgmm123456qr123456>
实现功能：把用户通信密码从111111修改为123456
预警系统回复信息：<success>
修改预警信息接收手机号码
命令格式：<111111xgsj13900000001qr13830876050>
实现功能：修改霜冻预警信息接收手机号码为13830876050
预警系统回复信息：<success>
查询系统错误记录
命令格式：<123456cxxtcw>
实现功能：查询预警设备系统错误记录
预警系统回复信息：<mmcw5wdcgcw5dcsysj1210ccqfwcw10gsmcw3>
设置花期霜冻预警阈值
命令格式：<111111hqwdyz0.5>
实现功能：设置花期预警温度阈值
预警系统回复信息：<hqwdyz＝0.5>
设置坐果期霜冻预警阈值
命令格式：<111111zgqwdyz-3.5>
实现功能：设置花期预警温度阈值
预警系统回复信息：<zgqwdyz-3.5>
以上信息，其中111111为厂家用户的通信密码，对所有预警器都可以设置。
7)个人用户手机70
是果农个人使用的手机，可以通过短信发送设置命令或者接收来自预警系统的提示信息，为了操作安全，每个预警器模块出厂时有默认密码，在发送命令短信时候需要密码匹配才能设置对应的硬件功能。个人用户手机的操作功能和短信格式为：
修改预警信息接收手机号码
命令格式：<123456xgsj13800000001qr13830876050>
实现功能：修改霜冻预警信息接收手机号码为13830876050
预警系统回复信息：<success>
停止霜冻预警功能
命令格式：<123456tyyj>
实现功能：停用霜冻预警功能
预警系统回复信息：<success>
查询设备工作状态
命令格式：<123456cxsbzt>
实现功能：查询预警设备状态功能
预警系统回复信息：<状态:空闲/花期预警/坐果期预警，当前温度：18.6，剩余电量：30％话费余额：33.5>
启用花期霜冻预警功能
命令格式：<123456qyhqyj>
实现功能：启用樱桃花期霜冻预警功能
预警系统回复信息：<success>
启用坐果期霜冻预警功能
命令格式：<123456qyzgqyj>
实现功能：启用樱桃坐果期霜冻预警功能
预警系统回复信息：<success>
以上信息，其中123456为预警器的通信密码，每个预警器密码不同。
三、实验结果
本装置在天水地区大樱桃种植园区已做了部署测试。运行过程中先得到系统提前2小时处的预警提示信息，然后得到1小时处的预警提示信息，最后得到提前30分钟的霜冻预警信息，预警时间点和实际霜冻发生时间点相比，2小时的预警时间点约有10分钟的偏离，1小时的预警点约有5分钟的偏离，30分钟的预警点有1分钟左右的偏离。由发明人设计的霜冻智能控制模块也已经在天水锻压集团公司生产的智能防霜机上得到应用，并荣获天水市科技进步三等奖。具体霜冻预警曲线如图3，图中纵轴为温度值，横轴为以分钟为单位的时间值。设置的预警值为12.5℃，在6点的时候发布的2小时预警提示信息；7点13分的时候发布的1小时预警提示信息；7点49的时候，发布的30分钟霜冻提示信息。当时的实测环境没有0℃的场景，所以测试时选用12.5℃为报警阈值。正常霜冻预警时一般设置报警阈值在1.0℃到1.5℃之间，当未来一段时间内系统预测的温度下降速度在1℃/10分钟左右时，就会触发霜冻灾害预警提示。
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