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基于模型优化预测与温度场分析的温室传感器故障识别

任远 李志刚 苑严伟 李亚硕 庞在溪

任远, 李志刚, 苑严伟, 李亚硕, 庞在溪. 基于模型优化预测与温度场分析的温室传感器故障识别[J]. 农业工程, 2021, 11(1): 73-81.
引用本文: 任远, 李志刚, 苑严伟, 李亚硕, 庞在溪. 基于模型优化预测与温度场分析的温室传感器故障识别[J]. 农业工程, 2021, 11(1): 73-81.
REN Yuan, LI Zhigang, YUAN Yanwei, LI Yashuo, PANG Zaixi. Greenhouse Sensor Fault Recognition Based on Model Optimization Prediction and Temperature Field Analysis[J]. AGRICULTURAL ENGINEERING, 2021, 11(1): 73-81.
Citation: REN Yuan, LI Zhigang, YUAN Yanwei, LI Yashuo, PANG Zaixi. Greenhouse Sensor Fault Recognition Based on Model Optimization Prediction and Temperature Field Analysis[J]. AGRICULTURAL ENGINEERING, 2021, 11(1): 73-81.

基于模型优化预测与温度场分析的温室传感器故障识别

基金项目: 国家重点研发计划项目:信息感知与作物精细生产管控机理研究(项目编号:2016YFD0700300)

Greenhouse Sensor Fault Recognition Based on Model Optimization Prediction and Temperature Field Analysis

  • 摘要: 在温室高温高湿的工作环境下,传感器易出现故障,会对温室的智能管理造成一定的资源浪费,为保证智能化温室管理系统的有效运行,需要及时准确地对温室内故障传感器做出识别。通过试验对云南地区温室在夏季不同通风状态下室内场域的变化情况进行分析,以云南地区大型玻璃连栋温室作为研究对象,建立夏季不同通风方式下温室的三维稳态CFD模型,并结合试验对模型的有效性进行验证。根据实际的外界条件,对温室内部场域进行分析,预测出传感器节点位置处的环境数值,通过与实际读数进行对比,找出传感器读数异常位置。为进一步提高故障传感器识别的准确性,结合基于中值策略的传感器故障节点检测算法,能够及时准确地识别出温室故障传感器,为温室的智能化管理决策提供了准确的温室内环境数据。

     

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  • 出版日期:  2021-01-20

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