[發(fā)明專利]一種基于計算機控制的溫室智能控制裝置及控制方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201710620506.6
• 申請日: 2017-07-26
• 公開（公告）號: CN107272788A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發(fā)明（設計）人: 朱斌
• 申請（專利權）人: 淄博職業(yè)學院
• 主分類號: G05D27/02
• 分類號: G05D27/02
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙)11491
• 代理人: 黃耀鈞

1.一種基于計算機控制的溫室智能控制裝置，其特征在于，所述基于計算機控制的溫室智能控制裝置包括：

主控計算機，用于及時通過溫度調節(jié)模塊，檢測室內溫度并調節(jié)至設定溫度，保持室內溫度穩(wěn)定；

所述主控計算機根據(jù)公式將訓練序列與自身的循環(huán)移位結果按符號位進行共軛相關運算，得到相關函數(shù)M(m)，其中c(k)是對本地序列按符號位映射出的復數(shù)結果，c((k+m))_N在k＝1,2,...N時表示對c(k)進行循環(huán)移位的結果；搜索出相關函數(shù)主峰值與副峰值比值最大情況下對應的頻域序列，然后確定該頻域序列對應的訓練序列；公式表示訓練序列與自身的循環(huán)移位結果按符號位進行共軛相關運算，其中c(k)是對本地序列C(k)按符號位映射出的復數(shù)結果，映射公式為c(k)＝sign(Re(C(k)))+j*sign(Im(C(k)))；c((k))_N表示對c(k)以N為周期進行周期延拓的結果，由此c((k+m))_N在k＝1,2,...N時表示對c(k)進行循環(huán)移位的結果，m＞0表示循環(huán)左移m位，m＜0表示循環(huán)右移|m|位，根據(jù)序列的結構可知當循環(huán)序列循環(huán)移0位時，相關函數(shù)值會出現(xiàn)一個比較大主峰，峰值為M(0)，而如果對訓練序列左右循環(huán)移位NFFT時，相關函數(shù)值都會出現(xiàn)較小的副峰，兩峰值分別為M(NFFT)、M(-NFFT)；搜索頻域數(shù)據(jù)序列的目的是使訓練序列移0位時出現(xiàn)的主峰值與循環(huán)左右移NFFT位出現(xiàn)的副峰值差距最大，以此來保證接收數(shù)據(jù)與訓練序列按符號位相關運算獲取的定時偏移估計函數(shù)主峰值與副峰值的差距盡可能大，增大動態(tài)門限的取值范圍，由于相關函數(shù)兩個副峰值大小基本相同，取其主峰值M(0)和其中一個副峰值M(NFFT)的比值作為衡量標準；

溫度調節(jié)模塊，與主控計算機預先連接，用于實時檢測室內溫度并進行控制，使溫度達到設定值；

所述溫度調節(jié)模塊對線性正則域的短時傅里葉變換譜做Hough變換按以下進行：

2.1)極坐標方程為ρ＝tcosθ+fsinθ，其中，(t,f)為時頻域上的點，ρ為該點到原點的距離，θ為過該點和原點的直線與x軸的夾角，將極坐標空間(ρ,θ)量化為(ρ_u,θ_v)，u＝1,...,M,v＝1,...,N,得到M×N的二維矩陣M(ρ,θ)；M(ρ,θ)是一個累加器，初始值為0；

2.2)對應時頻域上的每個點(t,f)，其譜幅度為|L_A(t,f)|²，為提高計算速度，設定當某個點的譜幅度大于所有點的譜幅度的最大值的時則進行Hough變換，否則忽略掉該點；

2.3)對滿足譜幅度大于所有點的譜幅度的最大值的點(t,f)，將θ的所有量化值代入極坐標方程，求出相應的ρ，并將累加器加上|L_A(t,f)|²，即M(ρ,θ)＝M(ρ,θ)+|L_A(t,f)|²，得到Hough變換矩陣M(ρ,θ)；

空氣質量檢測模塊，與主控計算機預先連接，用于檢測空氣質量數(shù)據(jù)并進行存儲；

所述空氣質量檢測模塊信號間干擾關系分析方法包括以下步驟：

步驟一，確定干擾信號在無線信號領域上的若干特征參數(shù)CP，并基于特征參數(shù)形成對應的干擾空間模型，基于建立的干擾空間模型，確定待分析的干擾信號特征矢量與參照信號特征矢量

步驟二，基于干擾空間模型，針對干擾信號特征矢量定義對參照信號特征矢量的位移矢量

步驟三，定義位移矢量在干擾空間中對某個維度坐標軸的投影，為干擾信號特征矢量到參照信號特征矢量在該CP維度上的距離，即有：

其中PRJ(·)算子表示針對某一CP維度的投影運算；

步驟四，定義干擾信號對參照信號的干擾狀態(tài)為S，用以表示干擾信號對參照信號的干擾關系；

S(VI→,VS→)=0∃CPi,dCPi,(I,S)≥ΔCPi1∀CPi,dCPi,(I,S)<ΔCPi;]]>

步驟五，在已經形成干擾的前提下，首先需要選取并確定干擾作用參數(shù)EP，對于干擾信號而言，參數(shù)通常為信號功率p或者能量e；

步驟六，定義干擾信號對參照信號的干擾程度為G，用以衡量干擾信號對參照信號的干擾影響程度；

吸塵模塊，與主控計算機預先連接，用于進行灰塵清潔；

所述吸塵模塊對跳頻混合信號時頻域矩陣進行預處理，具體包括如下兩步：

第一步，對進行去低能量預處理，即在每一采樣時刻p，將幅值小于門限ε的值置0，得到門限ε的設定可根據(jù)接收信號的平均能量來確定；

第二步，找出p時刻(p＝0,1,2,…P-1)非零的時頻域數(shù)據(jù)，用表示，其中表示p時刻時頻響應非0時對應的頻率索引，對這些非零數(shù)據(jù)歸一化預處理，得到預處理后的向量b(p,q)＝[b₁(p,q),b₂(p,q),…,b_M(p,q)]^T，其中