一种智慧旱雪场的浇水控制方法与流程

技术特征：
1.一种智慧旱雪场的浇水控制方法，其特征在于，所述智慧旱雪场的滑雪跑道上分布有湿度传感器阵列；所述方法包括：基于所述湿度传感器阵列，采用插值方法建立旱雪场的三维数学模型；针对所述三维数学模型，在有约束的条件下，采用粒子群算法确定需浇水区域的全局最优解；基于需浇水区域，确定干燥梯度图；将所述干燥梯度图的中心作为浇水中心，以所述中心为圆心画最小圆，使其包含所有的干燥部分，将所述最小圆的半径作为浇水半径；按照所述浇水中心和所述浇水半径控制喷头对旱雪场洒水。2.根据权利要求1所述的一种智慧旱雪场的浇水控制方法，其特征在于，还包括：基于所述湿度传感器阵列采集的旱雪场湿度值，判断是否洒水，以及洒水的方向和用量。3.根据权利要求1所述的一种智慧旱雪场的浇水控制方法，其特征在于，采用插值方法建立旱雪场的三维数学模型，包括：采用插值方法建立旱雪场的立体梯度模型。4.根据权利要求1所述的一种智慧旱雪场的浇水控制方法，其特征在于，按照所述浇水中心和所述浇水半径控制喷头对旱雪场洒水，包括：根据喷头的滑动模块和转动模块分别控制喷头的洒水远近和洒水扇形宽度。5.根据权利要求1所述的一种智慧旱雪场的浇水控制方法，其特征在于，采用粒子群算法确定需浇水区域的全局最优解，包括：初始化参数，包括：初始化种群个数为500，随机初始化种群的位置，初始粒子范围为整个采样空间，初始化粒子速度为1.5m/s，惯性权重为0.8，即个体历史成绩对现在的影响，自我学习因子0.5，群学习因子0.5，停止条件为最大迭代次数为300；计算粒子目标函数值；目标函数通过在约束条件下针对三维数据模型进行图像拟合得到；所述约束条件为湿度范围低于40％且不高于60％；基于粒子目标函数值，确定全局最优粒子；更新粒子速度和位置；更新公式为：v
id
＝ωv
id
c1random(0,1)(p
id
‑
x
id
) c2random(0,1)(p
gd
‑
x
id
)x
id
＝x
id
v
id
其中，v
id
为粒子速度，x
id
为粒子位置，ω称为惯性因子，c1和c2称为加速常数，c1＝c2∈[0,4]；random(0,1)表示区间[0，1]上的随机数；p
id
表示第i个变量的个体极值的第d维；p
gd
表示全局最优解的第d维；计算粒子更新后的目标函数值；判断粒子是否收敛，如果收敛或达到最大迭代次数，则输出最优解，如果不收敛，则返回执行确定全局最优粒子的步骤。

技术总结
本发明提供了一种智慧旱雪场的浇水控制方法，该智慧旱雪场的滑雪跑道上分布有湿度传感器阵列；该方法包括：基于湿度传感器阵列，采用插值方法建立旱雪场的三维数学模型；针对三维数学模型，在有约束的条件下，采用粒子群算法确定需浇水区域的全局最优解；基于需浇水区域，确定干燥梯度图；将干燥梯度图的中心作为浇水中心，以中心为圆心画最小圆，使其包含所有的干燥部分，将最小圆的半径作为浇水半径；按照浇水中心和浇水半径控制喷头对旱雪场洒水。本发明中，基于传感器阵列建模、利用人工智能算法求解洒水区域以及洒水量，从而达到时刻保持旱雪场滑道的湿度，提高滑道的使用寿命并且使滑道的湿度可控，使滑道难度调节更灵活。使滑道难度调节更灵活。使滑道难度调节更灵活。


技术研发人员：谈爱玲 郭天安 赵勇 王鋆鑫 武向鹏
受保护的技术使用者：燕山大学
技术研发日：2021.06.28
技术公布日：2021/10/8