基于物理信息神经网络的智能温室控制系统研究 .pdfVIP

第21期无线互联科技No.21

2023年11月WirelessInternetScienceandTechnologyNovember,2023

基于物理信息神经网络的智能温室控制系统研究

林悦,刘志东∗,胡宇博

(吉林农业科技学院,吉林吉林132101)

摘要:智能温室控制系统是一种利用现代技术和自动化手段来监测、管理和调控温室环境的系统,以

实现对温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等关键环境参数的精确控制。文章在传统智能温室控制系统

上加入基于物理信息神经网络(PINN)的智能温室控制系统,以提高温室环境管理的效率和精确性。

PINN将物理方程融入神经网络,用物理学的规律和性质来增强神经网络的性能、稳定性或泛化能力,

实现环境参数的精确预测和智能控制。文章重点研究了PINN的数据采集与预处理、神经网络训练与

优化以及智能控制策略的实施,为现代温室农业提供了新思路,具有推动农业技术升级和可持续发展

的重要意义。

关键词:物理信息神经网络;智能温室控制;温室建模;神经网络

中图分类号:TP273文献标志码:A

0引言制,提供更精确、智能和可持续的温室环境管理,以优

智能温室是在现代农业中兴起的一种技术应用,化作物的生长和产量。

为解决人口增长和食品需求,旨在利用先进的传感

器、自动化、数据分析和控制系统来优化温室内的环

境,以提高作物的产量、质量和资源利用效率。传统

温室控制方法在实现高精度、智能化环境管理方面存

在一系列挑战。温室内植物的生长需要精确的环境

参数,如温度、湿度和CO浓度等,而传统控制系统通

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常难以满足这些参数的实时调控需求。物理信息神

经网络作为一种新兴的方法,为智能温室控制系统开

发提供了新思路,能将物理规律融入神经网络,通过

训练网络学习温室环境的复杂物理过程,从而实现对

环境参数的精确预测和控制。

1设计原理

1.1设计思路

基于物理信息神经网络的智能温室控制系统的

设计原理涉及将物理规律融入神经网络,以实现精确

图1物理信息神经网络设计思路

的温室环境控制。借用Python作为工具使用tensor

flow来进行主体的功能设计。1.2神经网络的训练与优化

为了确保网络对于各种情况都能够稳健地做出

如图1所示,通过将物理规律与神经网络相结

合,表现出该系统设计旨在克服传统控制方法的限反应,要对神经网络进行训练与优化,包括数据收集

基金项目:吉林省大学生创新创业训练计划项目;项目编号:S202311439084。

作者简介:林悦(2002—),女,吉林四平人,学士;研究方向:智能控制与算法设计。

∗通信作者:刘志东(1989—),男,吉林长春人,助教,硕士;研究方向:智能控制与算法设计。

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第21期No.21

2023年11月无线互联科技·软件开发November,2023

-,采

和预处理去除异常值、标准化、归一化等步骤[14]度、湿度、光照等。其次,在温室建模的基础上,建立

用卷积神经网络(CNN)处理空间上的传感器数据,循温室内外的物理方程,包括能量平衡方程、水分传输

环神经网络(RNN)处理时间序列数据。