基于物理信息神经网络的智能温室控制系统研究

林 悦,刘志东,胡宇博

(吉林农业科技学院,吉林 吉林 132101)

0 引言

智能温室是在现代农业中兴起的一种技术应用,为解决人口增长和食品需求,旨在利用先进的传感器、自动化、数据分析和控制系统来优化温室内的环境,以提高作物的产量、质量和资源利用效率。传统温室控制方法在实现高精度、智能化环境管理方面存在一系列挑战。温室内植物的生长需要精确的环境参数,如温度、湿度和CO2浓度等,而传统控制系统通常难以满足这些参数的实时调控需求。物理信息神经网络作为一种新兴的方法,为智能温室控制系统开发提供了新思路,能将物理规律融入神经网络,通过训练网络学习温室环境的复杂物理过程,从而实现对环境参数的精确预测和控制。

1 设计原理

1.1 设计思路

基于物理信息神经网络的智能温室控制系统的设计原理涉及将物理规律融入神经网络,以实现精确的温室环境控制。借用Python作为工具使用tensor flow来进行主体的功能设计。

如图1所示,通过将物理规律与神经网络相结合,表现出该系统设计旨在克服传统控制方法的限制,提供更精确、智能和可持续的温室环境管理,以优化作物的生长和产量。

图1 物理信息神经网络设计思路

1.2 神经网络的训练与优化

为了确保网络对于各种情况都能够稳健地做出反应,要对神经网络进行训练与优化,包括数据收集和预处理去除异常值、标准化、归一化等步骤[1-4],采用卷积神经网络(CNN)处理空间上的传感器数据,循环神经网络(RNN)处理时间序列数据。此外,长短时记忆网络(LSTM)或变换器(Transformer)也能够捕捉温室环境中的长期依赖关系和复杂模式。

优化算法是神经网络训练的核心,本文使用随机梯度下降(SGD)、Adam、RMSProp等。通过调整网络参数,使得网络的预测结果与实际观测值之间的误差最小化[5-6]。优化算法的选择和参数的调整需要结合实际问题进行,以保证网络能够在合理的时间内达到最优的预测性能。均方误差(Mean Squared Error,MSE)适用于回归问题[7-8]。

2 硬件设计方案

2.1 传感器与主控单元选择

选择适合温室环境监测的DHT22/DHT11温湿度传感器、BH1750光照传感器和土壤湿度传感器。为了实现基于物理信息的神经网络(PINN)的智能温室控制系统,需要进行有效的数据采集和准备,以确保控制核心的准确操作和神经网络的训练。在该系统中,接受传感器数据、处理信息、做出决策并执行的控制器上选取STM32作为主控单元,这款单片机同时也负责节点之间的通信和故障监测,是整个系统的关键控制器。

2.2 温室建模

首先,对温室内外环境的参数进行建模,包括温度、湿度、光照等。其次,在温室建模的基础上,建立温室内外的物理方程,包括能量平衡方程、水分传输方程等,用于描述温室内外的能量交换和物质传递过程。最后,在温室建模和物理方程建立的基础上,定义物理信息神经网络的输入和输出,输入包括温室内外的环境参数(如温度、湿度、光照等)以及外界因素(如天气预报);输出可以是需要控制的参数,如加热、通风、灌溉等控制设备的设置值。

2.3 执行器设计与通信协议

通风系统:选择风扇作为通风设备,可以通过继电器控制其开关状态。

浇水系统:使用水泵来实现自动浇水,可以与继电器结合,控制水泵的运行。

补光系统:LED灯可以作为补光设备,选择可调节亮度的LED灯,通过PWM控制LED的亮度。

使用I2C、SPI和UART的通信协议来连接传感器、执行器和主控单元。传感器数据可以通过这些协议传输给主控单元,同时主控单元可以发送控制命令给执行器。

2.4 物理连接布局

如图2所示,将传感器和执行器安装在温室内,并为每个传感器和执行器提供使用稳定的直流电源适配器,以确保他们可以准确地感知环境并执行相应的操作。传感器的位置应当能够代表整个温室内的情况。

图2 物理连接布局

3 结语

基于物理信息的智能温室控制系统在现代农业中具有重要的价值和潜力。通过融合神经网络和环境监测,该系统能够实现精准的温室管理,提升农作物产量和质量。数据采集、神经网络训练以及控制策略的实施是系统实现的关键步骤,需要确保数据质量、模型预测能力和实时控制的有效性。随着技术的进一步发展和实际应用的积累,基于物理信息的智能温室控制系统有望在农业领域发挥重要作用,为农作物生产提供更智能化和可持续的解决方案。