[发明专利]一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法

权利要求书

1.一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：具体包括以下步骤： 

（1）选用温度传感器实时检测大棚内温度，将温度值记为u，光照强度传感器实时检测大棚内的光照强度，光照强度值记为y； 

（2）选用步骤（1）中得到的温度与光照强度作为参数辨识的输入，通过最小二乘参数辨识方法辨识出给定模型中的常参数ξ； 

（3）根据ξ值的大小，计算得出大棚内的湿度实时值。 

2.如权利要求1所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（2）中选取温度值与光照强度值作为最小二乘辨识的输入，通过加权最小二乘辨识方法辨识出常参数ξ，其具体步骤包括： 

（a）给出单输入单输出线性、定常、随机系统的数学模型； 

（b）模型具体化，得到目标函数：从步骤（a）中的模型找出参数估计使模型拟合残差的平方和最小，得到目标函数； 

（c）根据求极值原理，得到最小二乘估计； 

（d）利用脉冲响应模型，推导辨识出常参数。 

3.如权利要求2所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（a）的具体步骤为：给出单输入单输出线性、定常、随机系统的数学模型： 

u(k)与y(k)为大棚温度和大棚光照强度数据序列{u(k)},{y(k)}，e(k)为模型误差，其中：k=1,2,…,2n,n为自然数，（1）式中计算时首先要确定模型的阶数n，通过对比实验得出n的取值为28，i=1,2,…,2n，ai，bi都为常数，通过ai和bi的值能够最终求得稳定点ξ。 

4.如权利要求2所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（b）的具体步骤为：模型具体化，得到目标函数：从（1）式模型中找出参数估计使模型拟合残差的平方和最小，令θ^T=[a₁,a₂,…,a_n,b₁,b₂,…,b_n]， 

则有：

或写成

模型拟合残差ε(k)为： 

则有目标函数J为： 

（4）式中W为加权矩阵且为对称正定阵； 

对于n组数据，从（3）式可得到： 

5.如权利要求2所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（c）的具体方法为：得到最小二乘估计：从最小二乘准则推导正则方程，根据求极值原理可知，最小二乘估计满足： 

令通过解（6）式可得最小二乘估计

6.如权利要求2所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（d）的具体步骤为：推导辨识出常参数：辨识出常参数ξ的过程为：根据模型的精度及实验的结果，选取脉冲响应模型（FIR）作为系统的模型，模型形式如式（8）所示，其中h(i)为模型系数，i=1,2,…,n， 

在FIR模型加入一个常参数ξ，ξ为能够实时准确反映大棚内湿度的一个参数指标，模型成为： 

式中ξ为常数项，通过现场的实验，发现采用最小二乘方法计算得出的ξ与大棚湿度有着密切的联系，并且存在一定的量化关系，参数ξ可以看作大棚内湿度的稳定点； 

将（9）写成向量的形式： 

Y(k)＝U(k)H    （10） 

其中： 

输入输出数据同最小二乘辨识的输入输出，M为控制步长，通过对比实验得到M=6时可以得到最佳值，通过式（9）求得h₁,h₂…h_M,ξ。 

7.如权利要求1所述的一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，其特征是：所述步骤（3）中根据ξ值的大小，得出大棚内的湿度实时值；下面给出通过常参数ξ计算大棚内湿度的具体判断规则： 

1)当ξ≤30时，大棚相对湿度值为χ＝（ξ+0.26）%； 

2）当30≤ξ≤50，大棚相对湿度值为χ＝（ξ-1.66）%； 

3）当50≤ξ≤70，大棚相对湿度值为χ＝（ξ-0.57）%； 

4）当ξ≥70时，大棚相对湿度值为χ＝（ξ+0.78）%。