一种基于低功耗窄带网的日光温室卷帘机智能监控系统与方法

    公开(公告)号:CN110471337A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910720777.8

    申请日:2019-08-06

    Abstract: 基于低功耗窄带网的日光温室卷帘机智能监控系统,其架构为感知层、网络层和应用层,感知层包括室内、外环境监测器、三相电机控制器,能自动采集并定时上报环境数据,控制卷帘机开关棚并实时上报角度数据;网络层负责将数据经基站、核心网传至应用层的云平台;应用层包括透传云、阿里云及安卓APP,透传云对数据包进行解析、显示并将数据推送至嵌入温度预测算法的阿里云,算法决策后发送开关棚控制指令。感知层设备间由RS485总线和Modbus RTU协议实现主从机通信,作为主机的室内环境监测器搭载NB模组,最终APP可对温室环境定时监测、卷帘机能智能自动控制或远程无线手动控制。本发明基于NBIoT和温度预测算法开发,具有运行稳定,低功耗和低成本的特点。

    一种货架期苹果品质动态预测系统及预测方法

    公开(公告)号:CN110263969A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910376395.8

    申请日:2019-05-07

    Abstract: 本发明属于苹果品质预测技术领域,公开了一种货架期苹果品质动态预测系统及预测方法,建立单指标的阈值苹果品质模型,对多元大样本数据进行分类;建立基于多元线性回归方法的苹果内部糖度值,酸度值、硬度值品质建模方法;建立基于RBF神经网络的不同分类下的内部品质的货架期苹果品质时序预测模型;根据货架期苹果品质时序预测模型构建基于苹果内部品质、检测时间t和扫描时间t+k的小样本模型预测大样本差值时序品质模型;根据苹果的糖度、酸度、硬度值建立口感评价模型。本发明能够反馈苹果真实口感,开放的交互式应用程序保证苹果品质评价模型的新鲜度,为货架期的苹果品质动态预测系统健康运行提供了良好的基础。

    一种便捷自动化自行车停车桩

    公开(公告)号:CN109235953A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201811359948.0

    申请日:2018-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种便捷自动化自行车停车桩,包括外壳、导向斜槽、动力装置、提升机构,其主要特征在外壳上部的电机通过链传动驱动滑块组件及提升臂升降。所述停车桩的外壳顶部侧端装有电机盒,其内部的蜗轮减速电机通过换向传动和减速,并由联轴器带动壳内顶部的链轮旋转;上下接有链条的滑块随链条上下,滑块两侧导向轮嵌在导向槽内且其外侧固定着提升臂组件;提升臂进口端两侧固定着扭力卡扣,里侧端装有车前轮的旋转锁扣;整个执行过程由三个行程开关把位控制,安装在正沿着导向斜槽的提升臂内端面及外壳上、下限位侧端。本发明解决自行车乱停放和传统卧式停放占地面积大等问题,能自动地完成自行车锁定和由横卧至竖直状态的停放。

    一种多工位快速自动检测与分拣的苹果霉心病设备及方法

    公开(公告)号:CN109127460A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201810785124.3

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种多工位快速自动检测与分拣的苹果霉心病设备及方法,包括转台支架,支架的最低端是一个圆形底座,底座的中上部是一个步进电机,和步进电机上面相连的是一个二级减速器,二级减速器和支架一起连接在云台的内部,云台外部连接云台支架,支架被固定在底座上,云台中部通过云台支架连接在转台上,在转台上设有检测位,每个检测位上设有安装苹果托盘的工位,苹果托盘一端上面是超声波传感器;另一端上面是光源,下面是光电传感器。本发明实现了苹果霉心病的快速自动检测与分拣的整个过程。

    一种面向作物整株需光差异的多通道补光调控方法与系统

    公开(公告)号:CN108717307A

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201810304781.1

    申请日:2018-04-08

    Abstract: 本发明基于作物整株需光差异,提出了多通道补光调控方法。本方法通过检测植株顶叶位置环境光强,由叶片透光指数计算出株间叶位的环境光强,继而由顶灯和株间灯的PWM反馈算法计算出补光灯的占空比信号,从而精确控制补光灯组的补光量。如需补光,将顶灯和株间灯的PWM占空比信号与相应补光灯的ID号打包,在由控制模块ZigBee协调器将指令下发给顶灯或株间灯从而精确控制补光灯组的亮度,实现按需智能精确补光。同时累计补光调控系统运行时间,以冬季设施植物最佳补光时长为阈值,来进行补光灯组补光量的动态反馈调控。本发明还提出了相应系统及所设备,可根据植物整株需光差异的特点,实现对植物垂直方向不同叶位的按需定量补光。

    一种融合随机森林算法的设施光环境调控方法

    公开(公告)号:CN108614601A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810304729.6

    申请日:2018-04-08

    Abstract: 本发明是一种融合随机森林算法的设施光环境调控方法,针对目前常用的光合速率模型(多元回归、线性拟合等)存在的拟合度低,拟合公式复杂等问题,采用改进鱼群算法的光合速率模型寻优方法,建立融合随机森林算法的光合作用调控模型;针对传统嵌入式光环境控制系统不能直接加载智能算法模型、设备的可靠性低、系统响应慢等问题,设计一种可以实现算法移植的树莓派系统框架和平台体系,该设备主要由树莓派主控节点、传感器监测节点和LED调光节点组成,各节点之间通过ZigBee无线技术实现信息交互;该发明有效地弥补了传统设施农业中补光系统的不足,在设施光环境调控中具有算法移植性好、补光过程响应快、设备可靠性高、系统升级方便等优势。

    一种利用机械结构实现自适应物体形状的机械手

    公开(公告)号:CN108527408A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810196888.9

    申请日:2018-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种利用机械结构实现自适应物体形状的机械手,包括两组机械手机构,两组机械手机构呈V字形对称排布,两组机械手机构完全一致,包括十六个轴承、六个阻力机构、三个定位件、四个同步轮、四个同步带和电机,电机通过支撑杆将扭矩传送到同步轮,同步轮通过同步带将扭矩传送到下一个同步轮,同步轮再通过支撑杆将扭矩传送到阻力机构,阻力机构在弹簧弹力的作用下转动,关节在受阻之后便会打滑预紧,同理,待所有机械臂贴服物体表面之后。电磁开关通电,固定机构便会将形状锁死,从而实现自动识别物体表面形状并完成加紧的功能。本发明结构原理巧妙简单,节约成本,适合推广应用。

    一种基于模糊PID的水肥精准配比控制系统

    公开(公告)号:CN107272754A

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201710465408.X

    申请日:2017-06-19

    CPC classification number: G05D11/138

    Abstract: 一种基于模糊PID的水肥精准配比控制系统,包括供水管路、供肥管路和水肥混合管路,供水管路、水肥混合管路上设置有电动阀和流量计,供肥管路上设置有水流开关和变频泵,供水管路的出口和供肥管路的出口均与水肥混合管路的入口连接,电动阀、流量计、水流开关和变频泵均连接控制器,当进行水肥一体化灌溉定浓度施肥时,打开相应电动阀及水流开关,通过控制变频泵吸取肥液,结合流量计得出实时浓度,控制过程融合模糊PID控制方法不断校正当前吸肥量使其与设置施肥浓度误差达到最小,该系统通过模糊PID控制方法,结合无线传感器网络技术、嵌入式技术、智能控制技术、电工电子等技术,集水的定时定量灌溉、肥液的定浓度施肥以及定量施肥功能于一体。

    一种基于作物需求的适宜根温区间获取方法

    公开(公告)号:CN107220672A

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201710400511.6

    申请日:2017-05-31

    CPC classification number: G06N3/126 G06K9/6269

    Abstract: 本发明是一种基于作物需求的适宜根温区间获取方法,基于根温与光照强度、叶温、CO2浓度耦合关系,建立光合速率预测模型,获取适宜根温区间;首先,采用培养箱将作物进行环境预适应处理,其次,采用便携式光合速率测试仪以嵌套实验方式测取不同根温、叶温、CO2浓度、光照强度条件下的净光合速率,分析净光合速率与环境因子之间的耦合性,利用回归型支持向量机建立光合速率预测模型,采用多种群遗传算法寻找在不同根温条件下最优叶温、CO2浓度、光照强度以及相应的最大光合速率,获得适宜根温区间,有效避免冬夏季根温过低过高对水培作物光合作用的影响,为设施水培作物叶温、CO2浓度、光照强度等环境因子的调控奠定了良好基础。

    基于最优光质和光子通量密度的需光量实时动态获取方法

    公开(公告)号:CN107145941A

    公开(公告)日:2017-09-08

    申请号:CN201710237014.9

    申请日:2017-04-12

    Abstract: 基于最优光质和光子通量密度的需光量实时动态获取方法,首先基于GA‑GRNN神经网络的光合速率建模,利用GA算法对GRNN神经网络的扩展速度进行优化,GA‑GRNN的光合速率预测模型预测值与实测值的相关分析明显优于GRNN神经网络模型;继而以GA‑GRNN的光合速率预测模型为基础,用量子遗传算法实现光合速率寻优,获得对应的最优光质和光子通量密度,并采用多元线性回归拟合构建光环境调控目标值模型;其中,最优光质模型和光子通量密度模型的决定系数分别0.992、0.9893;以每个温度下光合速率为实测值,最优光质和最优光子通量密度对应的光合速率为预测值,采用相关分析法,其决定系数是0.936,拟合直线斜率是1.012,截距是0.054,表明构建的耦合光质和光子通量密度调控目标值模型性能好。

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