基于物理信息神經網絡的智能溫室控制系統研究

林 悅,劉志東,胡宇博

(吉林農業科技學院,吉林 吉林 132101)

0 引言

智能溫室是在現代農業中興起的一種技術應用,為解決人口增長和食品需求,旨在利用先進的傳感器、自動化、數據分析和控制系統來優化溫室內的環境,以提高作物的產量、質量和資源利用效率。傳統溫室控制方法在實現高精度、智能化環境管理方面存在一系列挑戰。溫室內植物的生長需要精確的環境參數,如溫度、濕度和CO2濃度等,而傳統控制系統通常難以滿足這些參數的實時調控需求。物理信息神經網絡作為一種新興的方法,為智能溫室控制系統開發提供了新思路,能將物理規律融入神經網絡,通過訓練網絡學習溫室環境的復雜物理過程,從而實現對環境參數的精確預測和控制。

1 設計原理

1.1 設計思路

基于物理信息神經網絡的智能溫室控制系統的設計原理涉及將物理規律融入神經網絡,以實現精確的溫室環境控制。借用Python作為工具使用tensor flow來進行主體的功能設計。

如圖1所示,通過將物理規律與神經網絡相結合,表現出該系統設計旨在克服傳統控制方法的限制,提供更精確、智能和可持續的溫室環境管理,以優化作物的生長和產量。

圖1 物理信息神經網絡設計思路

1.2 神經網絡的訓練與優化

為了確保網絡對于各種情況都能夠穩健地做出反應,要對神經網絡進行訓練與優化,包括數據收集和預處理去除異常值、標準化、歸一化等步驟[1-4],采用卷積神經網絡(CNN)處理空間上的傳感器數據,循環神經網絡(RNN)處理時間序列數據。此外,長短時記憶網絡(LSTM)或變換器(Transformer)也能夠捕捉溫室環境中的長期依賴關系和復雜模式。

優化算法是神經網絡訓練的核心,本文使用隨機梯度下降(SGD)、Adam、RMSProp等。通過調整網絡參數,使得網絡的預測結果與實際觀測值之間的誤差最小化[5-6]。優化算法的選擇和參數的調整需要結合實際問題進行,以保證網絡能夠在合理的時間內達到最優的預測性能。均方誤差(Mean Squared Error,MSE)適用于回歸問題[7-8]。

2 硬件設計方案

2.1 傳感器與主控單元選擇

選擇適合溫室環境監測的DHT22/DHT11溫濕度傳感器、BH1750光照傳感器和土壤濕度傳感器。為了實現基于物理信息的神經網絡(PINN)的智能溫室控制系統,需要進行有效的數據采集和準備,以確保控制核心的準確操作和神經網絡的訓練。在該系統中,接受傳感器數據、處理信息、做出決策并執行的控制器上選取STM32作為主控單元,這款單片機同時也負責節點之間的通信和故障監測,是整個系統的關鍵控制器。

2.2 溫室建模

首先,對溫室內外環境的參數進行建模,包括溫度、濕度、光照等。其次,在溫室建模的基礎上,建立溫室內外的物理方程,包括能量平衡方程、水分傳輸方程等,用于描述溫室內外的能量交換和物質傳遞過程。最后,在溫室建模和物理方程建立的基礎上,定義物理信息神經網絡的輸入和輸出,輸入包括溫室內外的環境參數(如溫度、濕度、光照等)以及外界因素(如天氣預報);輸出可以是需要控制的參數,如加熱、通風、灌溉等控制設備的設置值。

2.3 執行器設計與通信協議

通風系統:選擇風扇作為通風設備,可以通過繼電器控制其開關狀態。

澆水系統:使用水泵來實現自動澆水,可以與繼電器結合,控制水泵的運行。

補光系統:LED燈可以作為補光設備,選擇可調節亮度的LED燈,通過PWM控制LED的亮度。

使用I2C、SPI和UART的通信協議來連接傳感器、執行器和主控單元。傳感器數據可以通過這些協議傳輸給主控單元,同時主控單元可以發送控制命令給執行器。

2.4 物理連接布局

如圖2所示,將傳感器和執行器安裝在溫室內,并為每個傳感器和執行器提供使用穩定的直流電源適配器,以確保他們可以準確地感知環境并執行相應的操作。傳感器的位置應當能夠代表整個溫室內的情況。

圖2 物理連接布局

3 結語

基于物理信息的智能溫室控制系統在現代農業中具有重要的價值和潛力。通過融合神經網絡和環境監測,該系統能夠實現精準的溫室管理,提升農作物產量和質量。數據采集、神經網絡訓練以及控制策略的實施是系統實現的關鍵步驟,需要確保數據質量、模型預測能力和實時控制的有效性。隨著技術的進一步發展和實際應用的積累,基于物理信息的智能溫室控制系統有望在農業領域發揮重要作用,為農作物生產提供更智能化和可持續的解決方案。