申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2024-04-01

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118295254A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了一种农产品养殖环境控制方法、装置及物联网系统，所述的农产品养殖环境控制物联网系统包括农产品信息感知层、农产品信息网络层、农产品养殖应用层，农产品信息感知层包括农产品信息采集端1‑n和农产品养殖控制设备端1‑n，农产品信息感知层用于采集农产品养殖信息和执行由农产品养殖应用层下发的信息采集与养殖设备控制指令；农产品信息网络层实现农产品信息感知层与农产品养殖应用层之间的双向通信，农产品养殖应用层用于监管农产品养殖信息及养殖设备的状态。本发明能够在农产品规模化养殖中对养殖环境进行自动精确调节。

主权项：1.一种农产品养殖环境控制方法，其特征在于，包括：获取多个温度传感器输出、多个湿度传感器输出和多个光照度传感器输出；构建农产品养殖环境控制模型：所述农产品养殖环境控制模型包括模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型1-4、农产品养殖调节器1-3、SSA的ESN神经网络模型1-3和农产品信号模块1-3，其中农产品信号模块用于融合多个测量参数，多个温度传感器输出作为农产品信号模块1的对应输入，多个湿度传感器输出作为农产品信号模块2的对应输入，多个光照度传感器输出作为农产品信号模块3的对应输入；温度设定值作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型1的对应输入，模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型1输出作为农产品养殖调节器1的温度控制值，农产品养殖调节器1输出与模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型2输出的温度扰动量的差和差的变化率作为SSA的ESN神经网络模型1的对应输入，SSA的ESN神经网络模型1输出分别作为SSA的ESN神经网络模型2的对应输入、SSA的ESN神经网络模型3的对应输入、模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型2的对应输入和温度控制设备输入；光照度设定值作为SSA的ESN神经网络模型2的对应输入，湿度设定值作为SSA的ESN神经网络模型3的对应输入，SSA的ESN神经网络模型2输出与模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型4输出的光照度控制增量的累加和作为农产品养殖调节器2的光照度控制值，农产品养殖调节器2输出分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型2的对应输入、模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型4的对应输入和光照设备输入，SSA的ESN神经网络模型3输出与模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型4输出的湿度控制增量的累加和作为农产品养殖调节器3的湿度控制值，农产品养殖调节器3输出分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型2的对应输入、模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型4的对应输入和加湿设备输入；农产品信号模块1、农产品信号模块2和农产品信号模块3的输出分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型3的对应输入，模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型3输出的温度预测值分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型2的对应输入和农产品养殖调节器1的温度反馈值，模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型3输出的光照度预测值分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型1的对应输入和农产品养殖调节器2的光照度反馈值，模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型3输出的湿度预测值分别作为模糊小波神经网络模型-ESN神经网络模型1的对应输入和农产品养殖调节器3的湿度反馈值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种农产品养殖环境控制方法、装置及物联网系统

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