基于LabVIEW的監(jiān)測及預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

朱笑花

(漳州師范學(xué)院 物理與電子信息工程系，福建 漳州 363000)

0 引 言

馬鈴薯晚疫病是由致病疫霉(Phytophthora infestans)侵染引起的，是一種導(dǎo)致馬鈴薯莖葉死亡和塊莖腐爛的毀滅性病害，是嚴(yán)重威脅世界馬鈴薯生產(chǎn)和糧食安全的重要病害之一，也是植物病害中流行速度最快的病害之一.由于品種多不抗病，目前針對馬鈴薯晚疫病的防治，主要通過噴灑農(nóng)藥來殺死晚疫病菌.該方法存在噴藥時(shí)間問題，噴灑時(shí)間的確定以晚疫病菌是否感染以及是否會傳染開為準(zhǔn).許多農(nóng)業(yè)病蟲害方面的專家在進(jìn)行這方面的工作，并總結(jié)出許多很有價(jià)值的規(guī)律，使得工程技術(shù)人員可以直接使用.借助專家的經(jīng)驗(yàn)，可開發(fā)預(yù)測預(yù)警系統(tǒng).目前國外已有馬鈴薯晚疫病的預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)，主要是根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件和晚疫病感染和發(fā)病規(guī)律進(jìn)行預(yù)測，但還沒有進(jìn)行流行性預(yù)測和災(zāi)變預(yù)測.國內(nèi)也還沒有開發(fā)預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的先例，而有些高校的研究也只是處于研究階段，還沒有投入到馬鈴薯田間使用,文獻(xiàn)[1]只是總結(jié)了一些預(yù)測方法，文獻(xiàn)[2]進(jìn)行了48 h內(nèi)的預(yù)測.中國小規(guī)模、單家獨(dú)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式及相對落后的廣大馬鈴薯種植用戶，對經(jīng)常性流行且造成災(zāi)害的晚疫病的抵抗力尤其薄弱，加強(qiáng)對馬鈴薯晚疫病造成的流行性及災(zāi)變預(yù)測非常重要，受某馬鈴薯田間基地的委托，擬開發(fā)基于虛擬技術(shù)的馬鈴薯田間監(jiān)測與流行性災(zāi)變預(yù)測系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)田間氣象信息的監(jiān)測及預(yù)測.該系統(tǒng)可以用于對馬鈴薯晚疫病的田間防治.

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用安裝LabVIEW 的PC機(jī)作為上位機(jī)，充分利用了LabVIEW的強(qiáng)大功能，降低了成本，擴(kuò)展了該軟件的應(yīng)用[3,4].該軟件主要實(shí)現(xiàn)3方面功能：主控整個(gè)系統(tǒng)的通信；數(shù)據(jù)處理，如流行性預(yù)測、災(zāi)變預(yù)測；生成人機(jī)界面.單片機(jī)AT89C2051作為系統(tǒng)的下位機(jī)與各個(gè)傳感器組成測量終端，單片機(jī)每隔一個(gè)轉(zhuǎn)換周期，讀出測量值并啟動下一次信號轉(zhuǎn)換，從而完成數(shù)據(jù)的采集和存儲.以單片機(jī)為核心的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)體積小、功耗低、成本低.單片機(jī)與RS485總線之間經(jīng)過MAX485進(jìn)行RS485與TTL邏輯電平的轉(zhuǎn)換后實(shí)現(xiàn)鏈接.由于PC機(jī)只有RS232接口，故RS485總線必須經(jīng)過RS232/485轉(zhuǎn)換器電平轉(zhuǎn)換后才能接入上位機(jī).

圖1 馬鈴薯田間預(yù)測系統(tǒng)

安裝在馬鈴薯田間的傳感器具體選型如下：溫度傳感器為美國DALLAS公司生產(chǎn)的DS18B20芯片，濕度傳感器為法國Humirel生產(chǎn)的電容式濕度傳感器，降雨量為RY-YL型雨量傳感器，風(fēng)速傳感器為天津氣象儀器廠DEM6型三杯風(fēng)速表.為了使獲得的數(shù)據(jù)更能反映田間的總氣象情況，系統(tǒng)分別在4個(gè)角落和中心安裝傳感器，總的傳感器數(shù)為20.

2 灰色流行性和災(zāi)變預(yù)測

按照農(nóng)業(yè)植保專家的介紹，按照當(dāng)?shù)亍?dāng)季的單位面積馬鈴薯感染病率的多少可將馬鈴薯晚疫病最終病情的流行程度分為5級，即輕發(fā)生(1)級、偏輕發(fā)生(2)級、中等發(fā)生(3)級、偏重發(fā)生(4)級、大發(fā)生(5)級，級數(shù)越高表示流行程度越高.灰色預(yù)測模型的目的就是預(yù)測出當(dāng)年的流行程度.

文獻(xiàn)[5]指出，目前采用的大多數(shù)預(yù)測模型都局限于單點(diǎn)建模和預(yù)測.由于 GM(1 ,1) 模型僅用1個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模預(yù)測,當(dāng)存在多個(gè)相互影響或關(guān)聯(lián)的變量時(shí),就無法反映它們之間相互影響、制約和協(xié)同發(fā)展的情況；而 GM(1，n)模型主要描述變量之間的相互關(guān)系,是一種狀態(tài)模型.為此,可以采用 MGM(1，n)模型,它不同于 GM(1，n)模型只建立 1個(gè)n元一階微分方程,而是建立n個(gè)n元微分方程.通過聯(lián)立求解，使所得的模型參數(shù)能滿足多變量的相互關(guān)系，最終使預(yù)測的值更符合實(shí)際.

表1 馬鈴薯田間觀測數(shù)據(jù)

2.1 關(guān)聯(lián)度計(jì)算

經(jīng)過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化等處理后，計(jì)算得溫度、濕度、降雨量、風(fēng)速的關(guān)聯(lián)系數(shù).計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)系數(shù)如表2.

表2 各變量的關(guān)聯(lián)系數(shù)

故本文在預(yù)測模型中剔除風(fēng)速因素，而僅考慮6、7月份平均溫度、平均濕度、平均降雨量6個(gè)因素，即取這 6個(gè)變量和當(dāng)年的流行程度建立灰色MGM(1，7)預(yù)測模型.

2.2 灰色流行性預(yù)測

2.2.1MGM(1，n)模型的建立

…

用最小二乘法估計(jì)參數(shù)向量a和b如下式：

L為m-1行，n+1列矩陣，Y為m-1行，n列矩陣，計(jì)算如下式：

據(jù)微分方程組的解法得響應(yīng)式：

作累減還原有：

2.2.2 模型比較

表3 各模型災(zāi)變預(yù)測結(jié)果

由表格數(shù)據(jù)可看出，相對誤差明顯減少，準(zhǔn)確率明顯提高.

2.3 灰色災(zāi)變性預(yù)測

(1) 規(guī)定閾值λ≥3，從原始數(shù)據(jù)中選出符合這一條件的數(shù)據(jù)，組成該災(zāi)變序列.

X(0)={3，3，3，3， 4}

(2) 查其對應(yīng)的時(shí)刻(順序號)，分別依次為：

X(0)(t)={X(0)(3)，X(0)(4)，X(0)(5)，X(0)(7)，X(0)(8)}

(3) 得對應(yīng)的災(zāi)變時(shí)刻序列為：

N(0)(t)={3,4,5,7,8}

(4) 對災(zāi)變年份建立GM(1,1)模型.

先進(jìn)行累加生成：

N(0)(t)={3,7,12,19,27}

構(gòu)造矩陣L和向量Y,并用最小二乘法求解.

(5) 利用模型進(jìn)行預(yù)測，其結(jié)果如下：

圖2 監(jiān)測與預(yù)測系統(tǒng)的前面板

(6) 預(yù)測時(shí)間的確定.

上述預(yù)測值僅是災(zāi)變出現(xiàn)的間隔值，而不是實(shí)際預(yù)測要求災(zāi)變出現(xiàn)的時(shí)間值.其換算過程為：2003年+9.53≈2012～2013年.

3 軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)包括兩部分,一部分是單片機(jī) (下位機(jī))程序設(shè)計(jì),用于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信號調(diào)理、 檢測、及數(shù)據(jù)上傳功能，具體不闡述；另一部分是基于LabVIEW的虛擬儀器 (上位機(jī) )軟件設(shè)計(jì),用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示 ,流行性和災(zāi)變預(yù)測.單片機(jī)通信采用中斷工作方式 ,用C語言編寫 ,為了配合多機(jī)通信選用工作方式3.PC機(jī)的程序采用LabVIEW的虛擬儀器軟件編寫,應(yīng)用程序?qū)⒖刂茩?quán)交向串口的驅(qū)動程序 ,接收和發(fā)送的中斷完全由串口驅(qū)動程序控制 ,減少了編程中的很多麻煩，NI公司提供了基于RS-232的驅(qū)動程序,以及初始化接口、讀寫接口的函數(shù).通過調(diào)用函數(shù)就可很方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集通信 ,提高編程效率.這部分分為界面設(shè)計(jì)、串行通信的實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)的顯示以及流行性和災(zāi)變預(yù)測等[8,9].

利用LabVIEW實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)采集、顯示、分析處理等功能的過程為: (1)用SQL創(chuàng)建氣象數(shù)據(jù)庫；(2)開啟數(shù)據(jù)庫、串口通信，并進(jìn)行串口參數(shù)設(shè)置；(3)采集田間20個(gè)氣象數(shù)據(jù)，并用“事后波形記錄”控件顯示各個(gè)采集變量的平均值.(4)用insert()函數(shù)將采集到的數(shù)據(jù)樣本記錄到數(shù)據(jù)庫.(5)用select()函數(shù)提出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顯示在列表中，并進(jìn)行流行性GM(1,n)和災(zāi)變GM(1，1)建模和相應(yīng)的預(yù)測，顯示預(yù)測結(jié)果，圖2所示是上位機(jī)的前面板界面[10].

4 結(jié)束語

本文介紹了馬鈴薯田間流行性災(zāi)變預(yù)測系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)步驟，包括軟件和硬件，詳細(xì)分析了流行性和災(zāi)變預(yù)測算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以獲得較高的預(yù)測結(jié)果，具有重要的參考價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義，但由于本系統(tǒng)具有的田間數(shù)據(jù)有限，加之馬鈴薯晚疫病的災(zāi)變機(jī)理和影響因素也比較多，因此，本系統(tǒng)還需要結(jié)合具體的田間進(jìn)行調(diào)試和改進(jìn).本文將虛擬儀器技術(shù)應(yīng)用于系統(tǒng)開發(fā)中 ,具有開發(fā)周期短、 硬件可更新性和開放性強(qiáng)、人機(jī)界面友好等特點(diǎn).將RS485總線應(yīng)用于信號的傳輸中 ,提高了系統(tǒng)的可靠性.

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