【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植物策略管理领域，尤其涉及一种基于人工智能的植物工厂环境控制系统及方法。
技术介绍
1、植物生长受到多种复杂的环境因素的影响，通过设置环境因素之间的关系从而达到预测的植物生长的目标还是一项艰难的挑战。
2、中国专利公开号为cn107515531a的专利文献公开了一种植物工厂的智能控制方法及系统、智能监控系统，该方法包括：获取植物生长环境的监测参数与设定参数之间的误差值；采用q学习算法调整pid控制器的比例增益、积分增益以及微分增益；基于所述误差值和调整后的比例增益、积分增益以及微分增益输出对植物生长环境的控制系统的控制命令。
3、现有技术中，通过获取植物生长环境的监测参数与设定参数之间的误差值，基于误差值进行调整从而输出对植物生长环境的控制系统的控制命令并未有灵活的策略进行实时调节，导致了生产效率低下的问题。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于人工智能的植物工厂环境控制系统及方法，可以利用双通路机制将智能控制策略和经验控制策略进行动态调整以灵活面对实时变化的环境从而解决生产效率低下的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术一方面提供一种基于人工智能的植物工厂环境控制系统，该系统包括：
3、环境提取模块，用以根据植物工厂当前的环境参数和植物的生长状态进行建模，以获取植物工厂模型；
4、经验池形成模块，用以通过所述植物工厂的历史培养策略根据历史成长参数的差距与策略置信度将所述历史培养策略划分多个经验层，
5、策略确定模块，分别与所述环境提取模块和所述经验池形成模块连接，用以基于设定的所述植物工厂模型中植物的目标生长状态，以确定所述目标生长状态下的植物生长各阶段的智能控制策略，以及，基于所述策略置信度与目标匹配度对所述多层经验池进行筛选以获取经验控制策略，其中，所述智能控制策略为实现目标生长状态的最低能耗策略，所述经验控制策略为实现目标生长状态的实际培养策略；
6、策略调整模块，与所述策略确定模块连接，用以利用双通路机制对所述智能控制策略和所述经验控制策略进行动态调整以面对实时变化的植物工厂环境，从而确定目标控制策略；
7、生长状态获取模块，与所述策略调整模块连接，用以基于调节指令对植物工厂的环境进行调控，以获取植物的实际生长状态，其中，所述调节指令基于所述目标控制策略和当前植物工厂的环境参数生成；
8、经验池更新模块，分别与所述策略调整模块和所述生长状态获取模块连接，用以确定所述实际生长状态和所述目标生长状态的差异因素，基于所述差异因素对所述经验层的内容进行更新，以完善多层经验池数据。
9、进一步地，所述环境提取模块包括：
10、环境参数收集单元，其用以基于收集植物工厂的传感器信息确定植物工厂的环境参数；
11、生长状况获取单元，与所述环境参数收集单元连接，用以根据视觉传感器采集植物画面，确定植物的生长状态；
12、模型建立单元，与所述生长状况获取单元连接，用以基于输入数据创建植物工厂模型，以模拟植物的生长过程，其中，所述输入数据包括所述环境参数和所述生长状态。
13、进一步地，所述经验池形成模块包括：
14、识别单元，根据历史数据识别每个培养策略的置信度与历史成长参数的差距；
15、经验池形成单元，基于所述置信度与所述差距将所述历史培养策略划分成专家经验层、重点信息经验层和普通信息经验层以形成多层经验池。
16、进一步地，所述策略确定模块包括：
17、数据收集单元，利用物联网传感器和图像采集系统收集植物工厂环境数据和植物生长状态数据；
18、智能策略确定单元，与所述数据采集单元连接，用以将所述植物工厂环境数据和植物生长状态数据输入到智能算法中，将所述目标生长状态作为输出数据进行运算分析，根据分析结果确定智能控制策略，所述智能控制策略为实现目标生长状态的最低能耗策略。
19、进一步地，所述策略确定模块还包括：
20、样本抽取单元，用以根据所述策略置信度从各层经验池中抽取目标信息样本；
21、经验策略确定单元，与所述样本抽取单元连接，根据所述目标匹配度对所述信息样本进行匹配，以确定经验控制策略。
22、进一步地，所述策略调整模块通过对植物工厂内的环境参数和植物生长状态进行实时监测，若出现异常情况，则启动双通路机制中经验控制策略否则执行智能控制策略，以动态调整所述智能控制策略和所述经验控制策略，从而确定目标控制策略。
23、进一步地，所述生长状态获取模块包括：
24、数据采集单元，用以通过传感器采集环境参数；
25、环境调控单元，用以根据所述环境参数和所述目标控制策略进行分析，以生成环境调节指令，将所述环境调节指令发送至植物工厂的环境调控设备进行调控；
26、生长状态获取单元，根据环境调控结果利用图像识别技术对植物进行分析，以获取植物的实际生长状态。
27、进一步地，所述经验池更新模块包括：
28、差异分析单元，对所述实际生长状态和所述目标生长状态进行对比分析，获取差异值；
29、生长差异阶段判断单元，根据所述差异值利用算法判断生长差异阶段，对所述生长差异阶段中植物进行分析，识别差异因素；
30、策略制定单元，根据差异因素制定相应的调整策略，对所述多层经验池中相应策略内容进行更新，以完善所述多层经验池。
31、进一步地，所述差异分析单元为植物目标成熟周期与植物实际成熟周期的差异值和目标成熟产量与实际成熟产量的差异值。
32、另一方面，本专利技术还提供一种基于人工智能的植物工厂环境控制方法，该方法包括：
33、根据植物工厂当前的环境参数和植物的生长状态进行建模，以获取植物工厂模型；
34、将所述植物工厂的历史培养策略根据历史成长参数的差距与策略置信度将所述历史培养策略划分多个经验层，以形成多层经验池；
35、设定所述植物工厂模型中植物的目标生长状态，以确定所述目标生长状态下的植物生长各阶段的智能控制策略，所述智能控制策略为实现目标生长状态的最低能耗策略，以及，根据所述策略置信度与目标匹配度对所述多层经验池进行筛选，以获取经验控制策略，所述经验控制策略为实现目标生长状态的实际培养策略；
36、利用双通路机制将所述智能控制策略和所述经验控制策略进行动态调整以面对实时变化的植物工厂环境，从而确定目标控制策略；
37、根据所述目标控制策略和当前植物工厂的环境参数生成调节指令，用以对植物工厂的环境进行调控，以获取植物的实际生长状态；
38、确定所述实际生长状态和所述目标生长状态的差异因素，基于所述差异因素对所述经验层的内容进行更新，以完善多层经验池数据。
39、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，环境提取模块通过获取植物工厂的环境本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述环境提取模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述经验池形成模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略确定模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略确定模块还包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略调整模块通过对植物工厂内的环境参数和植物生长状态进行实时监测，若出现异常情况，则启动双通路机制中经验控制策略否则执行智能控制策略，以动态调整所述智能控制策略和所述经验控制策略，从而确定目标控制策略。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述生长状态获取模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述经
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述差异分析单元为植物目标成熟周期与植物实际成熟周期的差异值和目标成熟产量与实际成熟产量的差异值。
10.一种应用于权利要求1-9任一项所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统的控制方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述环境提取模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述经验池形成模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略确定模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略确定模块还包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的植物工厂环境控制系统，其特征在于，所述策略调整模块通过对植物工厂内的环境参数和植物生长状态进行实时监测，若出...
【专利技术属性】
技术研发人员：白宝锁，图布新，白雪松，佟威，夏停停，
申请(专利权)人：未来智农北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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