[发明专利]一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法。

背景技术

常见的农业大棚湿度测量人工方法有湿度表法、毛发湿度表法、湿度试纸法等方法，大棚自动控制系统中的则为湿度传感器等。目前方法存在以下不足：

1、人工进行检测使用起来费时、费力、效率低；

2、湿度传感器价格较昂贵、使用寿命短。

3、检测精度达不到要求。

4、大棚湿度自动控制系统较难实现。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于参数辨识的农业大棚湿度检测方法，该方法利用照度和温度数据，基于带有稳定点的模型建立湿度参数辨识函数，无需使用湿度传感器即可准确检测农业大棚温度。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

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。

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：

y(k)+Σi=1naiy(k-1)=Σi=1nbiu(k-i)+e(k)---(1)]]>

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，a_i，b_i都为常数，通过a_i和b_i的值能够最终求得稳定点ξ；

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：