[实用新型]一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警装置

说明书

本实用新型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。

技术领域

本实用新型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；本实用新型可用于单参数趋势预测领域及其他农作物霜冻预警。

背景技术

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。

实用新型内容

本实用新型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。

本实用新型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。