基于光气耦合模型的温室通风口调控方法

本发明属于智能农业，具体来说涉及一种基于光气耦合模型的温室通风口调控方法。

背景技术：

1、温室种植反季农作物能够提高作物产量和品质，不但解决了人们的日常生活所需，同时也为农事人员带来了可观的收益。与传统露天种植业相比，日光温室内环境相对可控，可进行作物高效生产，具有明显的优势。日光温室的发展是解决我国人多地少可持续发展的有效技术途径。合理的通风方式能优化室内流场分布，营造满足作物生长的温度、湿度、太阳辐射等环境因子，在降低能耗、作物增产及农民增收方面有重要意义。因此，基于温室内温度、二氧化碳浓度和光照强度的耦合关系构建作物最适合生长环境的通风口调控模型是温室高效调控亟待解决的问题。

2、目前对日光温室通风口的操作普遍采用人工扒缝放风的形式，当放风时，通过手动拉棚膜来控制通风口的大小，用户劳动强度大且管理非常不便。近年来，随着大棚机械化水平的提高，卷膜通风机构开始在日光温室大棚上得到应用，与人工扒缝相比更加省力，并且开口更整齐均匀，但无法根据实时环境因子的变化做到自动调节通风口大小。而且打开通风口后，室内环境会发生改变，但是相应的补光补气设备没有随之发生改变，不能满足在打开通风口后最适合作物生长的温度、光照强度和二氧化碳浓度。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种获得室内环境最适合的通风口开度范围的方法。

2、本发明的另一目的是提供一种获得二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的方法，该方法在前述通风口开度范围中选取一个通风口开度作为特定通风口开度，该方法能够获得在特定通风口开度条件下最适宜的二氧化碳浓度和光子通量密度。

3、本发明的目的是通过下述技术方案予以实现的。

4、一种获得室内环境最适合的通风口开度范围的方法，包括以下步骤：

5、1)通过样本的最大互信息系数以确定室内环境指标与室内环境的通风口开度的相关性，选取光子通量密度和最大互信息系数大于0.4的室内环境指标作为特定室内环境指标，其中，室内环境指标包括：室内温度、二氧化碳浓度、灌溉水ph值、作物下方轨道式管道温度和作物上方管道温度；

6、在所述步骤1)中，样本为室内环境的数据。

7、2)建立svr模型，其中，svr模型的回归函数为：

8、

9、其中，f(x)为光合速率，x为特定室内环境指标和通风口开度组成的列向量，l为训练样本或预测样本的个数，xi是第i个训练样本或预测样本的的列向量，b为偏置，σ为宽度参数，ai和为通过公式(2)计算所得的最优解；

10、

11、在公式(2)中，j为训练样本编号或预测样本编号，j＝1、……、l，k(xi,xj)为核函数，核函数采用径向基函数，ε为不敏感损失函数，c为惩罚因子，yi为第i个样本的光合速率。

12、3)准备室内环境的数据作为训练样本，将归一化的训练样本代入svr模型，进行训练，得到训练完毕的svr模型；

13、4)准备室内环境的待测数据作为测试样本，将归一化的测试样本代入svr模型，进行预测，得到测试样本的光合速率；

14、在上述技术方案中，在所述步骤3)和4)中，在代入svr模型之前，先对室内数据进行归一化，归一化采用matlab函数mapminmax。

15、5)基于测试样本的光合速率，采用遗传非线性规划寻优算法确定测试样本中不同通风口开度下的最大的光合速率ymax，以ymax为因变量，以ymax所对应测试样本的通风口开度x4max’为自变量，拟合成ymax和x4max’的关系曲线；

16、在所述步骤5)中，在遗传非线性规划寻优算法中，特定室内环境指标中的每一个、光合速率和通风口开度通过实数编码转化各作为遗传空间的一个染色体，光合速率作为个体的适应度值。

17、在上述技术方案中，遗传非线性规划寻优算法中的选择操作采用轮盘赌法。

18、在上述技术方案中，遗传非线性规划寻优算法中的交叉操作采用实数交叉法。

19、6)利用u弦长曲率方法计算步骤5)中关系曲线上不同点的曲率，形成曲率和x4max’的关系曲线，将曲率和x4max’的关系曲线中曲率最开始增大的点所对应的通风口开度作为通风口开度范围的下限x4down’，将曲率和x4max’的关系曲线中曲率最大值的点所对应的通风口开度范围作为通风口开度的上限x4up’，[x4down’,x4up’]为室内环境的待测数据最适合的通风口开度范围。

20、一种获得二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的方法，包括以下步骤：

21、s1，以二氧化碳浓度为x轴，以光子通量密度为y轴，以光合速率为z轴，建立三维坐标系，在最适合的通风口开度范围中选取一个通风口开度作为特定通风口开度，特定通风口开度所对应的二氧化碳浓度、光子通量密度和光合速率在三维坐标系中围成的面为该特定通风口开度的光合响应曲面；

22、s2，在光合响应曲面上选取m个二氧化碳浓度cm，m＝1、……、m，每个二氧化碳浓度cm下光子通量密度和光合速率的关系曲线作为第一曲线，利用u弦长曲率方法计算以使在光合响应曲面获得每条第一曲线的最大曲率点pm；

23、在光合响应曲面上选取n个光子通量密度dn，n＝1、……、n，每个光子通量密度dn下二氧化碳浓度和光合速率的关系曲线作为第二曲线，利用u弦长曲率方法计算并在光合响应曲面获得每条第二曲线的最大曲率点qn；

24、m个二氧化碳浓度cm所对应的m个第一曲线最大曲率点pm和n个光子通量密度dn所对应的n个第二曲线最大曲率点qn映射至三维坐标系的xy面，拟合成一交叉曲线，交叉曲线的交叉点为二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

26、1、本发明基于svr算法构建光合速率预测模型——svr模型，以训练完毕的svr模型为寻优目标值函数，采用遗传非线性规划寻优算法的多因子耦合最大光合速率寻优方法，获取最大光合速率与其对应通风口开度的响应曲线，进而获取以u弦长曲率方法为支撑的适宜通风口开度范围。

27、2、提出以通风口开度为约束条件的二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的获取方法，其基于svr模型，在适宜通风口开度范围内，基于u弦长曲率方法获取二氧化碳和光子通量密度耦合下的第一曲线和第二曲线的最大曲率点，并将所得曲率点映射在二氧化碳和光子通量密度二维坐标轴上，通过拟合曲线获取光照和二氧化碳的调控目标值。

技术特征：

1.一种获得室内环境最适合的通风口开度范围的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1)中，样本为室内环境的数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤3)和4)中，在代入svr模型之前，分别对训练样本和测试样本进行归一化。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤5)中，在遗传非线性规划寻优算法中，特定室内环境指标中的每一个、光合速率和通风口开度通过实数编码转化各作为遗传空间的一个染色体，光合速率作为个体的适应度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，遗传非线性规划寻优算法中的选择操作采用轮盘赌法。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，遗传非线性规划寻优算法中的交叉操作采用实数交叉法。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，归一化采用matlab函数mapminmax。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，核函数采用径向基函数。

9.一种获得二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于光气耦合模型的温室通风口调控方法，具体为获得室内环境最适合的通风口开度范围的方法和获得二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的方法，获得二氧化碳浓度和光子通量密度的取值目标的方法在前述通风口开度范围中选取一个通风口开度作为特定通风口开度，该方法能够获得在特定通风口开度条件下最适宜的二氧化碳浓度和光子通量密度。获得的取值目标可以使得设施温室作物补光和补气在投入较少的情况下获得相对较高的光合速率。

技术研发人员：张建超,单慧勇,何岳铭,王新伟,许孟泽,景向阳
受保护的技术使用者：天津农学院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16