[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

说明书

技术领域

本发明涉及木材干燥系统的温度和湿度控制方法。

背景技术

当前，智能控制系统的热点领域之一，就是多传感器的聚合与整合技术。它是新时期信息领域的基本重心之一，同时涵盖了当前科学技术的多个方面。因为一个传感器一定会具有稳态或间歇非稳态，不具备整体性和鲁棒性，所以一个突发的问题就可能产生设备崩溃。以上这些困难的解决方式，就是多传感器聚合与整合技术。传感器数量上的优势，不光表述在相同背景下的多角度特征，也同时表明了相异的背景特性。采用多传感器监控设备，不但可以实现信号的收集，而且也实现了控制方式的并行化。在获得更全局化，更精准的信号同时，也降低了耗费和时间，增强了控制设备的品质。也就是说，实时性、低耗费性、增补性和重复性是多传感器聚合与整合技术的特征。

多传感器信息整合涵盖了庞杂的信息，多样的层数划分，以及不同方法等特点。它也在人工智能、问题判决、视频应用等民间范围中，使巨大的数据处理好处得到提升，差不多所有待处理的信号系统都可以采用数据整合，使用数据整合方式能够取得超过独个数据源更加完整准确的选择。在不远的未来，军事技术上的多传感器信息融合技术得到推广，已经在工业生产中得到应用。为了达到不发生输入信号中的单一特性，就需要使用信号整合。它引出庞杂的信号实质，并使这些信号互相协同，也就是多传感器联接或一起操作的好处，增强了传递信号的效果，降低了独个传感器的有限性。

发明内容

本发明是为了将多传感器数据融合算法应用于木材干燥系统的控制中实现提高控制精度，从而提供一种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。

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，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。

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：