一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，涉及物联网与智能预测领域的樱桃霜冻预警技术。本装置是温度测量单元、嵌入式控制器单元和通信单元依次连接，电池管理单元和历史数据存储单元分别与嵌入式控制器单元连接，厂家用户手机和个人用户手机分别与通信单元连通。本实用新型专利技术利用过去经验数据和当前实测温度数据，针对大樱桃花期和坐果期对霜冻的不同检测要求，利用卡尔曼滤波算法，估计出未来2小时以内霜冻灾害的发展趋势，实现不同地域霜冻灾害的低成本自动化预警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置
本技术涉及物联网与智能预测领域的樱桃霜冻预警技术，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，即根据历史数据与当前拟合数据的智能决策算法，预测未来两个小时内樱桃霜冻发展趋势；本技术可用于单参数趋势预测领域及其他农作物霜冻预警。
技术介绍
果园霜冻已成为影响产量的一个制约因素。目前常用霜冻预警依托天气预报实现，也有大型种植企业利用小型气象站来实时预警霜冻信息，然后根据霜冻预警情况，提前做出防治措施。对处于山区的农户来说，地势高低完全不同，霜冻的降临和所处位置密切相关。霜冻发生和具体地形地势高度有关系，天气预报无法做到准确预报到每一个具体位置。作为普通种植农户也无经济实力购买小型气象站。根据当前果农的实际需求，设计一种非常便捷的微型预警器，可以采用6节7号电池供电的情况下，持续工作2个月时间，可以提前2小时，1小时，半小时分别通过短信对农户进行霜冻预警提示。根据预警提示，农户可以做好各种防治措施。天气的预测和模型设计一直是行业研究的一个热点。一般采用最多的趋势预测方式就是进行多项式曲线拟合和梯度趋势分析。曲线拟合对于一个非线性系统，具有很大的随机性。仅仅依靠曲线拟合，在短时间天气急剧变化的情况下，很难做出准确预测。利用梯度模型，可以把温度的变化趋势分析清楚，当前温度变化结合梯度变化，可以分析预测未来的温度变化趋势。但是曲线拟合和梯度趋势分析在极端天气下，都不具有抗强扰动能力，在预报准确度方面具有不可控因素。
技术实现思路
本技术的目的就在于克服现有技术存在的上述缺点和不足，提供一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，在温度测量可靠性控制，突变天气抗抖动，预测真实可靠性方面具有明显优势。本技术的目的是这样实现的：霜冻的形成过程是水汽的过饱和部分当温度为0℃时在农作物表面上凝华形成的白色冰晶。对于霜冻最主要的决定因素是温度值。农作物要预防霜冻灾害，关键在于提前预测出霜冻临界温度降临的时间点。对于温度未来变化趋势的预测，一方面，历史温度数据具有一定的真实性和参考价值；另一方面，当天实际采集的温度数据变化趋势也具有很强的可参考性。具体地说：一、基于卡尔曼滤波的大樱桃霜冻预警装置(简称装置)本系统包括厂家用户手机和个人用户手机，设置有温度测量单元、嵌入式控制器单元、电池管理单元、历史数据存储单元、通信单元；其连接和连通关系是：温度测量单元、嵌入式控制器单元和通信单元依次连接，电池管理单元和历史数据存储单元分别与嵌入式控制器单元连接，厂家用户手机和个人用户手机分别与通信单元连通。温度测量单元和嵌入式控制器单元连接，实现温度信息的采集、可靠性验证与原始温度数据的输入；嵌入式控制器单元和电池管理单元连接，实现电池系统的实时监控和整个系统的低功耗控制；嵌入式控制器单元和历史数据存储单元连接，实现历史数据的读取和历史数据的更新；嵌入式控制器单元和通信单元连接，厂家用户手机和个人用户手机分别与通信单元连通，实现系统的远程或本地配置、趋势预测和预警信息发送。二、基于卡尔曼滤波的大樱桃霜冻预警方法(简称方法)本方法包括下列步骤：①信号采集与可靠性验证采用模拟和数字双传感器结构，对系统的可靠性和采样值的真实性进行对比验证；数字传感器功耗高，测量速度慢，作为可靠性检验标准每分钟采样一次；模拟传感器功耗低，速度快，每秒钟采样10次；②温度平滑滤波处理从模拟传感器得到的温度数值，由于外界的扰动波动很大，利用4阶巴特沃斯低通滤波器设置采样频率10Hz，截止频率0.1Hz，对原始采样数据进行巴特沃斯低通滤波后，再进行中值与均值滤波处理；每分钟得到一个平滑滤波后的最终温度值，温度曲线的平滑效果如图3；③更新历史数据和计算权重系数历史数据随着每年气候的变化，需要不断的迭代，按照黄金分割原则，原来统计的历史数据占比0.618，新采集的温度数据占比0.382，每年变化的温度信息带入新的历史数据；权重系数根据历史数据和曲线拟合值以及当前实际温度值的偏差决定，准确度高的占比高，求的权重系数α和β在步骤⑥使用；④曲线最小二乘法线性拟合利用前200分钟得到的温度值，做最小二乘曲线拟合，利用5阶多项式计算30分钟后的温度拟合值；⑤获取历史记录温度变化数据假设当前时间点温度为T0，利用历史记录读取30分钟处的温度值，记作T1；获取60分钟时相对于30分钟处温度变化值ΔT1、120分钟时相对于60分钟处温度变化值ΔT2和150分钟时相对于120分钟处温度变化值ΔT3；ΔT1、ΔT2和ΔT3作为输入核心参数提供给趋势预测模块；⑥霜冻趋势预测最终的霜冻趋势预测是本技术的核心功能，把历史数据和当前测量值带入卡尔曼滤波器A得到预测值Ta，把30分钟后的温度拟合值和当前测量值带入卡尔曼滤波器B得到预测值Tb；30分钟后温度最终预测值Tw计算公式为：Tw＝α*Ta+β*Tb(1)利用Tw和步骤⑤步得到的ΔT1、ΔT2、ΔT3三个历史同期温度变化差值，计算1小时后，2小时后的预测温度值；Tw1H＝Tw+ΔT1(2)Tw2H＝Tw+ΔT1+ΔT2(3)其中，Tw1H为1小时后的预警温度值，Tw2H为2小时后的预警温度值；把Tw、Tw1H和Tw2H分别和配置存储模块26中存储的大樱桃花期霜冻预警阈值和大樱桃坐果期霜冻预警阈值进行比较；TF_Threshold是系统存储的花期霜冻预警温度阈值，TB_Fruitsetting是系统存储的坐果期霜冻预警温度阈值；具体比较公式如下：TF_Threshold-0.5<Tw<TF_Threshold(4)TB_Fruitsetting-0.5<Tw<TB_Fruitsetting(5)ΔT1<0(6)如果满足(4)、(6)触发条件，则由通信单元发送预警消息MB；如果满足(5)、(6)触发条件，则由通信单元发送预警消息MF；其中MF和MB消息体格式如下：MB：“花期霜冻即将在30分钟后来临，当前温度YY℃，预警设定值ZZ℃，当前温度下降速度VV℃每分钟，请及时予以预防”；MF：“果期霜冻即将在30分钟后来临，当前温度YY℃，预警设定值ZZ℃，当前温度下降速度VV℃每分钟，请及时予以预防”；1小时和2小时时间点预警判别方法和30分钟类似，由Tw1H、ΔT2决定是否发送1小时后的霜冻预警，由Tw2H、ΔT3决定是否发送2小时后的霜冻预警。本技术具有下列优点和积极效果：①装置采用基于历史经验值的卡尔曼滤波模型，对于长时间霜冻趋势预警提供了一种比较精确可信的预测算法，并且目前国内没有预警时长和精度都比较优良的霜冻预警器产品。②装置采用模拟和数字双温度传感器探头，在确保可靠性的前提下，解决了单个温度传感器在外界光线时明时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，其特征在于：/n包括厂家用户手机（60）和个人用户手机（70），设置有温度测量单元（10）、嵌入式控制器单元（20）、电池管理单元（30）、历史数据存储单元（40）和通信单元（50）；/n其连接和连通关系是：/n温度测量单元（10）、嵌入式控制器单元（20）和通信单元（50）依次连接，电池管理单元（30）和历史数据存储单元（40）分别与嵌入式控制器单元（20）连接，厂家用户手机（60）和个人用户手机（70）分别与通信单元（50）连通。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置，其特征在于：
包括厂家用户手机（60）和个人用户手机（70），设置有温度测量单元（10）、嵌入式控制器单元（20）、电池管理单元（30）、历史数据存储单元（40）和通信单元（50）；
其连接和连通关系是：
温度测量单元（10）、嵌入式控制器单元（20）和通信单元（50）依次连接，电池管理单元（30）和历史数据存储单元（40）分别与嵌入式控制器单元（20）连接，厂家用户手机（60）和个人用户手机（70）分别与通信单元（50）连通。


2.按权利要求1所述的樱桃霜冻预警装置，其特征在于：
所述的温度测量单元（10）分为模拟温度采集模块（11）和数字温度采集模块（12）；
模拟温度采集模块（11）是一种模拟温...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵利民，呼丽萍，袁荣，尚称平，张利军，赵玉祥，
申请(专利权)人：天水师范学院，
类型：新型
国别省市：甘肃;62