本發(fā)明屬于水資源利用，具體涉及一種智能監(jiān)控與調節(jié)的再生水灌溉方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在全球水資源日益緊張的背景下，再生水的利用變得尤為重要。傳統(tǒng)的灌溉方式通常依賴于手動調節(jié)和固定的灌溉時間，缺乏針對性和動態(tài)調整能力，導致水資源的浪費。同時，現代農業(yè)對于水質、流量、壓力等灌溉參數的要求越來越高，如何高效地利用再生水，并在保障作物健康生長的同時最大化水資源的利用率，成為當前農業(yè)領域的一個重要課題。

2、現有的灌溉系統(tǒng)多采用單一的參數監(jiān)控模式，缺乏實時的數據分析和自動調節(jié)能力，無法根據環(huán)境變化和作物的實際需求對灌溉進行動態(tài)調整。因此，亟需開發(fā)一種智能化、自動化的再生水灌溉方法。

技術實現思路

1、在
技術實現要素：
部分中引入了一系列簡化形式的概念，這將在具體實施方式部分中進一步詳細說明。本技術的發(fā)明內容部分并不意味著要試圖限定出所要求保護的技術方案的關鍵特征和必要技術特征，更不意味著試圖確定所要求保護的技術方案的保護范圍。

2、第一方面本技術提出一種智能監(jiān)控與調節(jié)的再生水灌溉方法，包括：

3、部署傳感器網絡，傳感器網絡包括水質傳感器、流量傳感器、壓力傳感器；

4、傳感器網絡實時監(jiān)測灌溉系統(tǒng)參數，將參數發(fā)送給智能控制器；

5、智能控制器將參數上傳至云端服務器；

6、云端服務器通過智能控制算法對參數進行分析，動態(tài)調整水資源分配；

7、智能控制器接收云端服務器的調節(jié)指令，自動調整灌溉系統(tǒng)參數。

8、在一種可行的實施方式中，上述部署傳感器網絡，包括：

9、傳感器節(jié)點集為s＝(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)，其中n為傳感器數量，(xi，yi)表示第i個傳感器的坐標，優(yōu)化的目標是最小化傳感器與中央控制器之間的總距離，同時每個重要區(qū)域被至少一個傳感器覆蓋；

10、優(yōu)化目標函數為：

11、

12、式中，λ為拉格朗日乘子；a為關鍵區(qū)域的數量；δa為每個關鍵區(qū)域是否已被覆蓋；wi為第i個傳感器的權重；

13、d(xi，yi)為傳感器與控制中心的距離函數，表示為：

14、

15、式中，(xc，yc)表示第i個傳感器的坐標；

16、覆蓋所有關鍵區(qū)域，即每個關鍵區(qū)域ra至少一個傳感器節(jié)點si滿足：

17、d(si，ra)≤dmax

18、式中，dmax為傳感器有效覆蓋半徑。

19、在一種可行的實施方式中，上述傳感器的權重wi基于下式確定：

20、

21、式中，為第i個傳感器的初始權重；i(si，sj)為傳感器si和sj之間的互信息量；α為調節(jié)系數；

22、互信息量i(si，sj)的計算公式為：

23、

24、式中，p(xi，xj)為傳感器si和sj采集數據的聯(lián)合概率分布；p(xi)和p(xj)是各自的邊際概率分布。

25、在一種可行的實施方式中，上述智能控制器將參數上傳至云端服務器之前進行數據融合操作，包括：

26、設定每個傳感器si在t時刻采集到的值為si(t)，數據融合函數表示為：

27、

28、式中，si(t)為傳感器si在時間t的采集值；β和ε為權重系數，分別控制直接融合和時空關聯(lián)項的影響；γij為傳感器si和sj之間的時空關聯(lián)度；δt為時間延遲，表示前一個時間步的數據對當前數據的影響；

29、時空關聯(lián)度γij表示為：

30、

31、式中，h(si)和h(sj)分別是傳感器si和傳感器sj的熵。

32、在一種可行的實施方式中，上述云端服務器通過智能控制算法對參數進行分析，動態(tài)調整水資源分配，包括：

33、使用遞歸神經網絡對未來狀態(tài)xt+1進行預測，公式為：

34、

35、式中，為基于歷史時間序列數據預測出的下一時刻狀態(tài)xt+1；f(xt)為狀態(tài)轉移函數；w為時間步個數；wstep為時間步的權重；g(xt-step)為歷史時刻t-step的狀態(tài)；xt為灌溉系統(tǒng)在時間t時刻的整體狀態(tài)；

36、通過卡爾曼濾波器校正rnn的預測，卡爾曼濾波公式表示為：

37、

38、式中，為rnn模型給出的初步預測結果；xt為系統(tǒng)狀態(tài)向量；yt為傳感器數據向量；kt為自適應增益矩陣；h為觀測矩陣；

39、為優(yōu)化水資源分配，通過求解最優(yōu)操作oopt，最大化水資源利用效益uwater(t)并最小化操作調節(jié)成本cadjust(oo)，優(yōu)化目標函數為：

40、

41、式中，oo為可選的操作調度方案；uwater(t)為水資源利用的效益函數，依賴于時間t；cadjust(oo)為操作調節(jié)成本，代表實施特定操作oo所需的資源消耗。

42、在一種可行的實施方式中，上述自適應增益矩陣kt基于下式確定：

43、kt＝pt·ht·(h·pt·ht+rt)-1

44、式中，pt為系統(tǒng)狀態(tài)的協(xié)方差矩陣；rt為測量噪聲的協(xié)方差矩陣。

45、在一種可行的實施方式中，上述智能控制器接收云端服務器的調節(jié)指令，自動調整灌溉系統(tǒng)參數，包括：

46、構建非線性自適應控制模型，通過下式描述：

47、

48、式中，u(t)為控制器在時間t時刻的輸出控制量；y(t)為當前系統(tǒng)的狀態(tài)變量；yset(t)設定的目標值；k為自適應增益矩陣；

49、自適應增益矩陣k調整規(guī)則基于下式確定：

50、

51、式中，k0為初始增益值；γ為自適應調整系數；sensitivity為靈敏度參數；|y(t)-yset(t)|為當前狀態(tài)和設定值之間的偏差。

52、第二方面，本技術提出一種智能監(jiān)控與調節(jié)的再生水灌溉裝置，包括：

53、部署單元，用于部署傳感器網絡，傳感器網絡包括水質傳感器、流量傳感器、壓力傳感器；

54、監(jiān)測單元，用于傳感器網絡實時監(jiān)測灌溉系統(tǒng)參數，將參數發(fā)送給智能控制器；

55、傳輸單元，用于智能控制器將參數上傳至云端服務器；

56、分析單元，用于云端服務器通過智能控制算法對參數進行分析，動態(tài)調整水資源分配；

57、接收單元，用于智能控制器接收云端服務器的調節(jié)指令，自動調整灌溉系統(tǒng)參數。

58、第三方面，一種電子設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在上述存儲器中并可在上述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，上述處理器用于執(zhí)行存儲器中存儲的計算機程序時實現如權利要求1-7中任一項上述的智能監(jiān)控與調節(jié)的再生水灌溉方法的步驟。

59、第四方面，本技術還提出一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，上述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1-7中任一項上述的智能監(jiān)控與調節(jié)的再生水灌溉方法。

60、綜上，本發(fā)明通過部署包括水質傳感器、流量傳感器和壓力傳感器在內的傳感器網絡，能夠實時監(jiān)控灌溉系統(tǒng)中的關鍵參數，確保每一個灌溉環(huán)節(jié)都處于最佳狀態(tài)；智能控制器能夠根據傳感器采集的數據，通過云端服務器的智能控制算法進行分析，實時調節(jié)水資源的分配，避免了傳統(tǒng)灌溉中的手動調節(jié)誤差，大幅提升了灌溉的效率；優(yōu)化的傳感器布置和自適應權重調整模型，能夠在確保監(jiān)測覆蓋面的同時減少冗余數據的傳輸，有效降低了系統(tǒng)的運行成本和能耗，從而實現了水資源和能源的雙重節(jié)約；系統(tǒng)能夠根據云端服務器下發(fā)的調節(jié)指令自動調整灌溉參數，當檢測到異常情況(如水質超標、流量異常等)時，系統(tǒng)能夠及時啟動應急響應機制，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，減少因異常情況造成的資源浪費；基于遞歸神經網絡(rnn)與卡爾曼濾波的智能算法，系統(tǒng)能夠對未來的灌溉需求進行精準預測，結合實際情況優(yōu)化水資源的調度和分配，進一步提升了水資源的利用效率。

61、本發(fā)明提出的隧道超前地質預報監(jiān)測方法，本發(fā)明的其它優(yōu)點、目標和特征將部分通過下面的說明體現，部分還將通過對本發(fā)明的研究和實踐而為本領域的技術人員所理解。