[发明专利]一种用于温室大棚的设备智能控制方法及系统

权利要求书

1.一种用于温室大棚的设备智能控制方法，其特征在于：

包括以下过程：

获取温室大棚的传感数据和设备参量数据；根据获取的传感数据和参量数据，结合预训练的分类模型，得到设备开启或者设备关闭指令，如果是设备关闭指令，则直接控制对应的设备关闭；如果是设备开启指令，则根据设备开启指令与获取的传感数据和参量数据，结合预训练的回归模型，得到具体的设备开启参数；结合获取的传感数据和参量数据以及分类模型和回归模型，能够依据温室大棚和外界环境因素进行设备的实时调控；

其中，设置预警策略包括：根据用户需求设置条件预警策略和定时执行策略，所述条件预警策略包含阈值、触发条件、通知方式、预警时间、预警间隔等信息；所述的定时执行策略包含定时执行时间、重复时间、通知方式等信息；其中，需要对温室大棚内传感数据和设备参量数据进行定时采集；所述定时采集策略包括：根据采集数据要求通过Quartz的Cron表达式设置定时策略，定时策略至少包括定时时间、采集频率和通知方式；

设备管理包括：通过类别码和6位自增编号的编码规则为传感器设备和控制设备设置唯一编号，输出传感器设备和控制设备的唯一编号，编码规则为设备类型首字母+设备类型+6位自增编号；

建立通讯关系包括：通过输出设备的唯一编号、Lora协议建立传感器设备与网关的连接；通过MQTT、Modbus等协议建立网关与环境监测和智能控制系统的连接；

数据管理包括：设备分类，针对传感器设备和控制设备设置两个大的分类区分设备类型，同时在两个大类下分别建立子类；数据分类，建立数据分类标准，对传感器设备和控制设备所采集到的数据进行分类；

分类模型和回归模型的训练具体包括：用户根据具体场景和需求配置模型输入，选取不同类别的数据作为训练集；采用改进的SPRINT算法进行数据挖掘分析，通过深度学习框架进行模型训练，输出分类模型接口；判断输出的分类模型接口是否开启设备，如果是关闭，输出设备关闭控制指令；如果是启动，则将启动指令和模型训练集输入到回归模型训练库中进行训练，输出回归模型接口；

设备控制包括：执行定时执行策略，定时控制设备，定时执行时，需要将当前数据输入到训练好的模型中，判断是否属于异常情况，如果异常情况，则不进行设备操作，所述异常情况：如果回归模型接口输出是打开放风机8cm，但温室大棚外的天气情况为下雨中，则不能打开放风机进行放风，需要讲放风时间延长至雨停，雨停时再次将当前数据输入到模型接口判断是否需要开启控制设备；

设备控制还包括：将采集的传感器数据和设备控制数据输入到训练好的模型中，返回模型接口，如果模型接口返回设备操控指令，则通过设备间建立的通讯关系将指令推送给网关，由网关推送给控制设备，实现设备自动控制。

2.如权利要求1所述的用于温室大棚的设备智能控制方法，其特征在于：

对传感器和设备进行分类，包括：

传感器至少包括：土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、二氧化碳传感器和PH传感器；

设备至少包括：放风机和二氧化碳发生器。

3.如权利要求1所述的用于温室大棚的设备智能控制方法，其特征在于：

对采集到的传感数据和设备参量数据进行分类，至少包括：土壤环境数据、空气环境数据和设备控制数据；

土壤环境数据，至少包括：土壤温度、土壤湿度、土壤EC值和土壤PH值；

空气环境数据，至少包括：空气温度、空气湿度和二氧化碳浓度；

设备控制数据，至少包括：设备类型、设备名称、设备操作名称和设备操作时间。

4.如权利要求1所述的用于温室大棚的设备智能控制方法，其特征在于：

设备开启参数至少包括打开长度和时长。

5.如权利要求1所述的用于温室大棚的设备智能控制方法，其特征在于：

将获取的传感数据与预设预警阈值进行比对，如果采集到的数据符合预警条件，生成预警信息。