基于專家系統(tǒng)的智慧農(nóng)業(yè)管理平臺的研究

何偉+常賽

摘要：為實時遠程監(jiān)控植物的生長信息，科學(xué)地調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，設(shè)計了基于專家系統(tǒng)的智慧農(nóng)業(yè)管理平臺。平臺由感知層、傳輸層及應(yīng)用層構(gòu)成，可實現(xiàn)對環(huán)境溫度、土壤濕度、空氣濕度、光照度及CO2濃度的實時采集，通過專家系統(tǒng)分析得出管理決策，自動調(diào)整適合植物生長的環(huán)境參數(shù)，并實時將數(shù)據(jù)及現(xiàn)場情況通過系統(tǒng)界面展示給用戶，從而減少人工操作的不確定性，真正實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)管理。

關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)；物聯(lián)網(wǎng)；智慧農(nóng)業(yè)；遠程監(jiān)控；管理平臺

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）31-0052-02

Abstract： Intelligent agricultural management platform based on expert system is designed for the real-time remote monitoring of the plants information and the scientific regulation of environmental parameters. The platform consists of the sensing layer， the transport layer and the application layer. Environmental temperature， soil moisture， air humidity， light intensity and CO2 can be analyzed by expert system. The environmental parameters can be automatically adjusted by the analysis decisions. The real-time data sent to the users through the interface of systems to reduce the uncertainty of manual operation. So this system can realize the real wisdom of agricultural management.

Key words：expert system； internet of things； intelligent agriculture； remote monitoring； management platform

1 背景

農(nóng)業(yè)是一個國家的立國之本，隨著科技的發(fā)展，以人工智能為基礎(chǔ)的智慧農(nóng)業(yè)快速發(fā)展，促使了農(nóng)業(yè)由簡單自動化朝著智慧農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型。智慧農(nóng)業(yè)的核心技術(shù)涉及兩個方面：一、如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集及傳輸；二、如何體現(xiàn)“智慧”。首先利用物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)對農(nóng)作物生長環(huán)境參數(shù)的采集及控制，為實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)提供了技術(shù)支持[1，2]。但僅利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)只是在原來簡單自動化的基礎(chǔ)上增加了可視及可控性，還不能稱之為真正的智慧農(nóng)業(yè)。專家系統(tǒng)能模仿人類的思維，根據(jù)擁有的專門知識進行推理，解決只有專家才能解決的問題[3]。本平臺利用專家系統(tǒng)的智慧，實現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)控平臺，減少在傳統(tǒng)自動化控制下的單一性及人工控制平臺對于操作人員專業(yè)技術(shù)的過于依賴性，實現(xiàn)真正的智慧農(nóng)業(yè)管理平臺。

2 系統(tǒng)設(shè)計

系統(tǒng)以物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)為基礎(chǔ)，由感知層、傳輸層及應(yīng)用層構(gòu)成。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示[4，5]。

感知層主要為數(shù)據(jù)采集及控制終端，包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照度傳感器、CO2濃度傳感器及噴淋、風(fēng)機、增氧泵等設(shè)備。系統(tǒng)感知層需要監(jiān)測的環(huán)境參數(shù)包括農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)的環(huán)境溫度、土壤濕度、空氣濕度、光照強度以及CO2濃度。

傳輸層主要實現(xiàn)感知層和應(yīng)用層的數(shù)據(jù)雙向傳輸。首先數(shù)據(jù)采集終端的將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給網(wǎng)關(guān)節(jié)點，網(wǎng)關(guān)節(jié)點與2G＼3G＼4G或以太網(wǎng)連接，將采集的環(huán)境參數(shù)傳送到應(yīng)用層供其處理。應(yīng)用層可通過傳輸層發(fā)送控制命令，調(diào)節(jié)感知層的環(huán)境參數(shù)。

應(yīng)用層實現(xiàn)基于專家系統(tǒng)的管理軟件，通過對于現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進行分析，利用專家系統(tǒng)判斷當前環(huán)境參數(shù)是否有利于植物的生長，對于不利因素通過知識庫的對比分析，給出建議參數(shù)，并發(fā)送控制命令通過傳輸層控制感知層的相關(guān)設(shè)備控制器，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)智慧控制。

3 平臺設(shè)計

3.1 功能設(shè)計

基于專家系統(tǒng)的智慧農(nóng)業(yè)信息平臺主要包括：數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)分析模塊，數(shù)據(jù)管理模塊，數(shù)據(jù)顯示模塊及數(shù)據(jù)控制模塊五個模塊[6-8]。系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。

其中數(shù)據(jù)采集模塊采用TCP Socket技術(shù)監(jiān)聽并接受傳輸層上傳的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集分為兩種級別：人工采集及自動采集。數(shù)據(jù)分析模塊利用專家系統(tǒng)實現(xiàn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)的分析，利用分析后的結(jié)果，如果現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)經(jīng)過分析后不利于植物的生長，則利用顯示模塊進行實時報警，并利用數(shù)據(jù)控制模塊的自動控制功能，發(fā)送控制命令，調(diào)節(jié)控制節(jié)點的參數(shù)，使得植物的環(huán)境參數(shù)始終保持合理數(shù)值，有利于其生長；數(shù)據(jù)管理模塊主要實現(xiàn)對用戶權(quán)限、用戶基本信息、歷史數(shù)據(jù)、報警記錄及基礎(chǔ)參數(shù)進行管理；數(shù)據(jù)顯示模塊可實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)報警及生成數(shù)據(jù)報表；數(shù)據(jù)控制模塊可根據(jù)系統(tǒng)分析模塊的要求，實現(xiàn)自動環(huán)境參數(shù)控制命令的發(fā)送。在特殊情況下也可以實現(xiàn)管理員的人工操作，手動干預(yù)環(huán)境參數(shù)。

3.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示，專家系統(tǒng)由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成。

知識庫是整個診斷平臺中最重要的組成部分。知識庫與推理機實現(xiàn)專家系統(tǒng)的推理機制。知識庫存儲著從領(lǐng)域?qū)＜一驎蝎@取的有關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)知識，主要包括診斷規(guī)則、決策模型， 專家經(jīng)驗、植物生長環(huán)境參數(shù)。推理機是構(gòu)成專家系統(tǒng)的核心部分， 其任務(wù)是模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過程， 控制并執(zhí)行對問題的求解 。根據(jù)現(xiàn)場采集的實時數(shù)據(jù)， 利用知識庫中的知識， 按照系統(tǒng)設(shè)計的推理方法和控制策略進行診斷推理， 診斷出相應(yīng)的結(jié)果。

4 平臺實現(xiàn)

服務(wù)器操作系統(tǒng)采用Microsoft Windows Server 2010 ， PC 機操作系統(tǒng)為Microsoft Windows 7 ， 數(shù)據(jù)庫均為SQL SERVER2008 。

具體界面實現(xiàn)：

1）界面實現(xiàn)。為提高用戶的使用體驗效果， 本系統(tǒng)使用圖形化界面，用戶界面模擬真實的植物生長環(huán)境，方便用戶對各個數(shù)據(jù)采集點進行監(jiān)控。

2）數(shù)據(jù)顯示與查詢。采用曲線形圖和表格顯示各數(shù)據(jù)采集節(jié)點實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；并提供操作日志，各個采集點的歷史數(shù)據(jù)，控制命令記錄等數(shù)據(jù)查詢。

3）對專家系統(tǒng)中的知識庫及推理機制可實現(xiàn)參數(shù)化調(diào)整，以便系統(tǒng)適用于不同的植物種類。

5 結(jié)束語

基于專家系統(tǒng)的智慧農(nóng)業(yè)信息平臺的可實現(xiàn)對農(nóng)作物現(xiàn)場環(huán)境參數(shù)進行遠程監(jiān)測，并通過專家系統(tǒng)模塊，對采集的數(shù)據(jù)進行分析，當現(xiàn)場環(huán)境不符合當前植物的生長條件時，通過自動控制模式，發(fā)送控制命令，調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，使得現(xiàn)場環(huán)境得到實時的智能監(jiān)控，減少人工操作的盲目性。經(jīng)過多次試驗，證明該系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性，對農(nóng)作物環(huán)境參數(shù)利用專家系統(tǒng)可實現(xiàn)智能監(jiān)控，系統(tǒng)具有一定的社會推廣價值。

參考文獻：

[1] 張開生， 田開元， 呂明， 等. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的農(nóng)業(yè)大棚環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 西安科技大學(xué)學(xué)報， 2015， 35（6）.

[2] 嚴璋鵬， 彭程. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)實施方案研究[J]. 西安郵電大學(xué)學(xué)報， 2013， 18（4）.

[3] 鄭可鋒， 姚旭國， 祝利莉， 等. 基于專家系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)遠程診斷軟件平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2008（3）： 253-255.

[4] 張偉， 江瑩旭， 阮艷鳳，等. 面向智慧農(nóng)業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與實訓(xùn)平臺開發(fā)[J]. 實驗技術(shù)與管理， 2015， 32（5）.

[5] 劉春紅， 張漫， 張帆， 等. 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的智慧農(nóng)業(yè)信息平臺開發(fā)[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2011， 16（5）： 151-156.

[6] 施連敏， 陳志峰， 蓋之華. 物聯(lián)網(wǎng)在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)機化研究， 2013（6）： 250-252.

[7] 孫健. 基于3G 網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)大棚環(huán)境數(shù)據(jù)采集及自動控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 長春： 吉林大學(xué)， 2014.

[8] 張小偉. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 西安： 陜西科技大學(xué)， 2014.