[发明专利]基于多传感器数据融合算法的木材干燥系统的温度和湿度控制方法

权利要求书

1.基于多传感器数据融合算法的木材干燥系统的温度和湿度控制方法，其特征是：它由以下步骤实现：

步骤一、采用n个温度传感器采集木材干燥室内的温度值，并将所述温度值根据模糊熵算法计算获得n个温度参数；

采用m个木材含水率传感器探头采集木材干燥室内的湿度值，并将所述湿度值根据模糊熵算法计算获得m个湿度参数；

步骤二、将步骤一获得的n个温度参数和m个湿度参数根据聚类融合算法进行数据整合，获得温度控制参数和湿度控制参数；

步骤三、根据步骤二获得的温度控制参数控制木材干燥系统中的加热器，实现对木材干燥系统的温度控制；

根据步骤三获得的湿度控制参数控制木材干燥系统中的加湿器，实现对木材干燥系统的湿度控制；

n为大于或等于2且小于或等于10的整数；

m为大于或等于2且小于或等于10的整数。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合算法的木材干燥系统的温度和湿度控制方法，其特征在于步骤一中的采用n个温度传感器采集木材干燥室内的温度值，并将所述温度值根据模糊熵算法计算获得温度参数的具体方法是：

步骤A1、采用n个温度传感器进行m_i次的分组检测，每个分组获得n个温度值；计算每个分组中的n个温度值x_ij(i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，m_i)的平均值：

X‾i=1miΣj=1mixij---(5-1)]]>

步骤A2、根据公式：

Si≡eHi/2---(5-2)]]>

计算每个分组中温度值的不确定度S_i；

式5-2中：

Hi=12log(4Ki2σi2)=log(2Kiσi)≡logUi---(5-3)]]>

式5-3中，σ为分组中温度值的方差；k为包含因子；U_i为检测值的模糊度；

步骤A3、根据步骤A2获得的每个分组中温度值的不确定度S_i对每个分组中温度平均值进行加权计算，获得每个分组的温度检测结果：

x‾=Σi=1nΣj=1mixijW---(5-5)]]>

式中，W为权重函数；每个分组中，权重函数的取值为：

Wi=vi/Σi=1nvi---(5-6)]]>

式5-6中，V_i为自由度，自由度V_i等于独立变量的个数。