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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了基于蝠鲼觅食优化算法的蔬菜大棚电肥的智能控制系统，包括太阳能电池板组、风力发电机组、电池储能站、LED植物补光灯、识别蔬菜长势的摄像头及电肥装置；太阳能板和风力发电机组可以对电池进行储能，所提供的电能用于电肥的电力系统；同时，太阳能板的设计不会影响到原本蔬菜采光的需求；算法调控单元是利用智能算法在摄像头识别蔬菜长势并调节补光灯和电肥的模式给出最佳方案。本发明提供了一种绿色能源蔬菜大棚方案，摄像头可以智能识别蔬菜的长势，从而智能调节LED补光灯和电肥装置的模式，电肥装置利用高频电流可以有效杀死害虫、细菌和真菌，提高蔬菜的产量和质量，同时也可以减少普通化肥的使用。

主权项：1.基于蝠鲼觅食优化算法的蔬菜大棚电肥的智能控制系统，其特征在于，所述系统包括太阳能电池板组、风力发电机组、电池储能站、LED植物补光灯、摄像头、中央控制器、算法调控单元、ACDC控制驱动电路、电肥装置、负载端；通过算法调控单元，利用蝠鲼觅食优化算法控制电池储能站的充放电、摄像头识别蔬菜长势和调节补光灯，调配太阳能电池板组和风力发电机组产生的电能，并调控LED植物补光灯的亮度；所述的蝠鲼觅食优化算法通过摄像头识别蔬菜长势将指令发送到中央控制器来调节补光灯和电肥，具体优化过程如下：1初始化蝠鲼种群：随机产生若干条蝠鲼，每个蝠鲼被随机放置在空间中，作为由d维向量表示的候选解x＝x1,……,xd，设置算法的最大迭代次数，根据迭代次数设置算法的搜索空间；2设置目标函数；3将初始种群带入目标函数进行评估；4引入动态扰动因子改进蝠鲼觅食优化算法，将改进后的蝠鲼觅食优化算法应用于识别蔬菜长势来调节补光灯和电肥；步骤2所述目标函数公式如下： 其中，n是植物优劣系数，S是蔬菜总叶面积，D是蔬菜叶厚度，H是蔬菜身高，T是光照时间，I是电肥装置通电电流，是非线性电感权重因子，t1指通入电流的时间，η是电流的频率，M是模式选择，M0、M1为不同的模式选择，M0对应高功耗模式，M1对应低功耗模式；步骤4引入动态扰动因子改进蝠鲼觅食优化算法为改进蝠鲼觅食优化算法中的翻滚觅食，翻滚觅食公式如下： 其中，r2和r3都是在[0,1]上均匀分布的随机数，E是动态扰动因子，rand是服从标准正态分布的随机数，ω是决定了扰动因子峰值的位置的常数，tmax指的是总迭代次数，t为当前迭代次数；为迭代至第i代种群个体在d维上的位置；为迭代至第t代最优个体在第d维上的位置；N为个体数量；改进后的蝠鲼觅食优化算法应用于识别蔬菜长势来调节补光灯和电肥，以蔬菜总叶面积、蔬菜叶厚度、蔬菜身高和光照时间为输入，植物优劣系数为输出，将初始种群带入目标函数后，寻找种群适应度最佳个体，计算适度值，然后进行链式觅食，如果rand＝0.5则紧接着进行螺旋觅食和翻滚觅食，输出最优解；如果rand0.5，则将链式觅食输出值与链式觅食后进行螺旋觅食和翻滚觅食的输出值比较，得出最优解后输出；得到最优解后，判断是否满足停止条件，如满足则退出蝠鲼觅食优化算法，输出模式选择，否则重复执行蝠鲼觅食优化算法的链式觅食，螺旋觅食和翻滚觅食，直至满足停止条件，最后输出模式选择；所述停止条件指连续两次得出相同输出值。

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