基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法和系统与流程

本发明涉及智慧农业、农业物联网、边缘计算、云平台运维和水肥一体化控制，尤其涉及一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法和系统。

背景技术：

1、近年来，人们对食品安全的关注度日益提升，果蔬作为日常饮食的重要组成部分，其水肥管理直接关系到果蔬的健康生长与品质安全。随着特色果蔬规模化设施种植的不断发展，种植园区通常涵盖多个棚区、多种作物、多类型水肥设备及不同厂家的传感器。传统水肥管理方案虽能在一定程度上降低灌溉与施肥的劳动强度，但由于设备操作门槛较高，不仅依赖经验丰富的专业人员，还需配套智慧化管理手段。鉴于水肥管理对果蔬品质与安全的关键影响，建立一套完善的果蔬水肥管控方案显得尤为迫切。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法和系统，通过云边端协同，在保证水肥调控精准性的同时，有效降低了人工经验门槛，为多棚区、多作物、多设备的规模化设施种植提供了智慧化水肥管控方案。

2、本发明提供一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，应用于边缘设备，所述方法包括：根据果蔬种植现场多源检测数据，确定种植现场状态向量；基于所述种植现场状态向量，对基础水肥策略进行实时滚动优化，向端侧设备发送水肥控制指令；所述基础水肥策略是基于云端训练好的水肥控制模型生成的；接收所述端侧设备发送的执行状态反馈数据；在所述边缘设备与所述云端之间断网的情况下，基于所述状态反馈数据和缓存的水肥控制模型，进行果蔬水肥管控的断网自治。

3、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，所述根据果蔬种植现场多源检测数据，确定种植现场状态向量，包括：对所述果蔬种植现场多源检测数据进行协议适配和数据清洗融合，得到所述种植现场状态向量；所述种植现场状态向量的字段包括时间戳、棚区编号、土壤含水率、土壤电导率、土壤温度、空气温度、空气相对湿度、光照强度、肥液电导率、肥液酸碱度、管路流量、管路压力和肥液液位中的一种或多种的组合。

4、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，所述基于所述种植现场状态向量，对基础水肥策略进行实时滚动优化，向端侧设备发送水肥控制指令，包括：将所述种植现场状态向量和所述基础水肥策略中的目标灌溉量和目标注肥量输入水肥执行过程预测模型，获得所述水肥执行过程预测模型输出的泵阀控制量，并基于所述泵阀控制量向所述端侧设备发送所述水肥控制指令；所述水肥执行过程预测模型以水肥执行预测种植状态与目标种植状态偏差最小为优化目标，在水肥执行过程中有效积温更新，约束条件包括根区盐分累积约束。

5、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，所述基于所述状态反馈数据和缓存的水肥控制模型，进行果蔬水肥管控的断网自治，包括：在缓存的水肥控制模型和对应的水肥策略在有效期的情况下，使用缓存的水肥控制模型和所述状态反馈数据进行水肥策略的滚动优化和水肥控制；或者，在缓存的水肥控制模型有效和水肥策略有效期届满的情况下，基于所述状态反馈数据和缓存的水肥控制模型，将水肥策略的参数回调至预设目标水肥调控值；或者，在缓存的水肥控制模型已超过水肥策略有效期的情况下，控制水肥策略进入养分胁迫缓冲控制模式；所述养分胁迫缓冲控制模式用于将水肥策略按照预设降载速率调控。

6、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，还包括：根据所述执行状态反馈数据，确定果蔬种植现场状态；在果蔬种植现场状态异常的情况下，执行安全联锁控制；果蔬种植现场状态异常包括管路压力超限、肥液液位低于下限、传感器离线、执行器反馈异常和通信链路异常中的一种或多种的组合；所述安全联锁控制包括降载运行、关闭施肥泵、关闭异常支路电磁阀和停止供水泵中的一种或多种的组合。

7、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，还包括：基于滚动优化后的水肥策略，生成所述水肥控制指令；所述滚动优化后的水肥策略是通过数字孪生仿真验证的策略。

8、本发明还提供一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，应用于云端，所述方法包括：通过联邦学习聚合各棚区边缘设备发送的本地水肥模型，生成全局模型；基于所述全局模型和水肥控制训练集进行模型训练，得到训练好的水肥控制模型；基于训练好的水肥控制模型生成基础水肥策略，并将所述基础水肥策略发送至所述边缘设备。

9、根据本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，还包括：在数字孪生的果蔬种植环境，对边缘设备发送的滚动优化后的水肥策略进行数字孪生仿真验证；所述滚动优化后的水肥策略是对所述基础水肥策略进行实时滚动优化后的策略；向所述边缘设备发送仿真验证通过的水肥策略。

10、本发明还提供一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控系统，应用于边缘设备，所述系统包括：第一模块，用于根据果蔬种植现场多源检测数据，确定种植现场状态向量；第二模块，用于基于所述种植现场状态向量，对基础水肥策略进行实时滚动优化，向端侧设备发送水肥控制指令；所述基础水肥策略是基于云端训练好的水肥控制模型生成的；第三模块，用于接收所述端侧设备发送的执行状态反馈数据；第四模块，用于在所述边缘设备与所述云端之间断网的情况下，基于所述状态反馈数据和缓存的水肥控制模型，进行果蔬水肥管控的断网自治。

11、本发明还提供一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控系统，应用于云端，所述系统包括：第五模块，用于通过联邦学习聚合各棚区边缘设备发送的本地水肥模型，生成全局模型；第六模块，用于基于所述全局模型和水肥控制训练集进行模型训练，得到训练好的水肥控制模型；第七模块，用于基于训练好的水肥控制模型生成基础水肥策略，并将所述基础水肥策略发送至所述边缘设备。

12、本发明提供的一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法和系统，通过云边端协同，在保证水肥调控精准性的同时，有效降低了人工经验门槛，为多棚区、多作物、多设备的规模化设施种植提供了智慧化水肥管控方案。

1.一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，应用于边缘设备，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，所述根据果蔬种植现场多源检测数据，确定种植现场状态向量，包括：

3.根据权利要求1所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，所述基于所述种植现场状态向量，对基础水肥策略进行实时滚动优化，向端侧设备发送水肥控制指令，包括：

4.根据权利要求1所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，所述基于所述状态反馈数据和缓存的水肥控制模型，进行果蔬水肥管控的断网自治，包括：

5.根据权利要求1所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，还包括：

7.一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，应用于云端，所述方法包括：

8.根据权利要求7所述的基于云边端协同的果蔬水肥智能管控方法，其特征在于，还包括：

9.一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控系统，其特征在于，应用于边缘设备，所述系统包括：

10.一种基于云边端协同的果蔬水肥智能管控系统，其特征在于，应用于云端，所述系统包括：