[发明专利]基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201911210809.6 申请日: 2019-12-02
公开(公告)号: CN110796562A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 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
主分类号: G06Q50/02 分类号: G06Q50/02;G06Q10/04;G08B21/18;G08B21/24
代理公司: 42001 武汉宇晨专利事务所 代理人: 黄瑞棠
地址: 741001 甘*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 霜冻 嵌入式控制器 霜冻灾害 通信单元 樱桃 最小二乘法线性拟合 历史数据存储单元 卡尔曼滤波算法 电池管理单元 平滑滤波处理 温度变化数据 温度采集单元 卡尔曼滤波 可靠性验证 自动化预警 单元连接 个人用户 经验数据 历史记录 历史数据 趋势预测 权重系数 温度数据 信号采集 依次连接 用户手机 预警技术 智能预测 预警系统 大樱桃 低成本 物联网 坐果期 手机 实测 连通 地域 检测 更新
【权利要求书】:

1.一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警系统,其特征在于:

包括厂家用户手机(60)和个人用户手机(70),设置有温度采集单元(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:

温度采集单元(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;

温度采集单元(10)和嵌入式控制器单元(20)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(20)和电池管理单元(30)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(20)和历史数据存储单元(40)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(20)和通信单元(50)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,实现系统的远程或本地配置、趋势预测和预警信息发送。

2.按权利要求1所述的樱桃霜冻预警系统,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)是一种模拟温度传感器;

数字温度采集模块(12)是一种数字温度传感器。

3.按权利要求1所述的樱桃霜冻预警系统,其特征在于:

所述的嵌入式控制器单元(20)是一种32位的基于Cortex-M0核心的超低功耗微型控制器,内嵌有可靠性验证模块(21)、温度滤波模块(22)、历史数据更新模块(23)、线性拟合模块(24)、趋势预测模块(25)、配置存储模块(26)和电源管理模块(27);

其交互关系是:

模拟温度采集模块(11)和数字温度采集模块(12)分别与可靠性验证模块(21)交互;

可靠性验证模块(21)、温度滤波模块(22)、线性拟合模块(24)、趋势预测模块(25)和消息发送模块(51)依次交互;

温度滤波模块(22)、历史数据更新模块(23)、历史数据存储单元(40)和趋势预测模块(25)依次交互;

本地设置模块(52)和远程设置模块(53)分别与配置存储模块(26)交互;

电源管理模块(27)和电池管理单元(30)交互。

4.按权利要求1所述的樱桃霜冻预警系统,其特征在于:

所述的电池管理单元(30)分为电能转换模块(31)和低功耗管理模块(32);

电能转换模块(31)是一种LDO电能转换电路,采用英飞凌TLE4476芯片设计;

低功耗管理模块(32)是一种基于英飞凌TLE4476芯片的硬件设计电路主要用于控制GSM电能输出。

5.按权利要求1所述的樱桃霜冻预警系统,其特征在于:

所述的通信单元(50)其硬件配置是由SIMCOM公司生产的SIM800C移动通信模块;

其内嵌有消息发送模块(51)、本地设置模块(52)和远程设置模块(53);

消息发送模块(51)是SIM800C模块内部集成的数据发送和短信发送功能;

本地设置模块(52)是SIM800C模块内部集成的蓝牙子模块;

远程设置模块(53)是SIM800C模块内部集成的数据接收和短信接收功能。

6.基于权利要求1、2、3、4或5所述系统的樱桃霜冻预警方法,其特征在于:

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;数字传感器每分钟采样一次;模拟传感器每秒钟采样10次;

②温度平滑滤波处理

从模拟传感器得到的温度数值,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;

③更新历史数据和计算权重系数

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,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(25);

⑥霜冻趋势预测

最终的霜冻趋势预测是本发明的核心功能,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(50)发送预警消息MB;

如果满足(5)、(6)触发条件,则由通信单元(50)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。

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