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专利号: 2022106961666
申请人: 淮阴工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-04-28
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.智能化垃圾清理与环境参数大数据物联网系统,其特征在于:由环境参数采集与控制平台和环境参数处理与垃圾清理子系统两部分组成,环境参数采集与控制平台实现对环境参数检测、调节和监控;环境参数大数据处理子系统实现对环境参数处理与垃圾清理的控制;

所述环境参数处理与垃圾清理子系统由参数检测模块、ANFIS神经网络模型、参数自调整因子模糊控制器、PID控制器、LSTM神经网络模型、NARX神经网络控制器和模糊小波神经网络模型组成;

多组氨气、硫化氢和二氧化碳传感器输出作为对应参数检测模块的输入,多组温度、湿度和风速传感器输出作为对应的参数检测模块的输入,参数检测模块和模糊小波神经网络模型的输出作为ANFIS神经网络模型的对应输入,ANFIS神经网络模型输出和模糊小波神经网络模型输出的垃圾清除装置姿态误差和误差变化率分别作为参数自调整因子模糊控制器和PID控制器的输入,PID控制器输出作为LSTM神经网络模型输入,LSTM神经网络模型和参数自调整因子模糊控制器的输出分别作为NARX神经网络控制器的对应输入,NARX神经网络控制器输出分别作为垃圾清除装置的偏航角、俯仰角和横滚角控制量,传感器输出的时间序列偏航角、俯仰角和横滚角作为对应的参数检测模块的输入,参数检测模块输出作为模糊小波神经网络模型输入;

所述参数检测模块由NARX神经网络模型、Adaline神经网络模型、K‑means聚类分类器、CNN卷积‑LSTM神经网络模型、Vague集的AANN自联想神经网络模型和按拍延迟线TDL组成;

多组参数传感器感知被检测环境的时间序列参数值分别作为对应的NARX神经网络模型和Adaline神经网络模型的输入,NARX神经网络模型与Adaline神经网络模型输出的差作为被检测参数等级的波动值,多个时间序列参数波动值和多个Adaline神经网络模型输出分别作为对应的K‑means聚类分类器的输入,2个K‑means聚类分类器输出的多个类型的时间序列参数波动值和Adaline神经网络模型输出分别作为对应的CNN卷积‑LSTM神经网络模型的输入,多个CNN卷积‑LSTM神经网络模型输出作为Vague集的AANN自联想神经网络模型的对应输入,Vague集的AANN自联想神经网络模型输出的三个参数分别为x、t和1‑f,x为被检测参数的实数值,t为可信度,f为不可信度,1‑f为可信度和不确定度和,1‑f‑t为不确定度,x、t和1‑f构成被检测参数Vague集的数值为[x,(t,1‑f)],Vague集的AANN自联想神经网络模型输出作为按拍延迟线TDL输入,按拍延迟线TDL输出作为参数检测模块的输出。

2.根据权利要求1所述的智能化垃圾清理与环境参数大数据物联网系统,其特征在于:

所述环境参数采集与控制平台由检测节点、控制节点、网关节点、现场监控端、云平台和移动端APP组成。

3.根据权利要求2所述的智能化垃圾清理与环境参数大数据物联网系统,其特征在于:

所述检测节点采集环境参数经网关节点上传到云平台,并利用云平台提供的数据传送给移动端APP,移动端APP通过云平台可实时监测环境参数和调节控制节点的外部设备,检测节点和控制节点负责采集环境参数信息和控制环境调节设备,通过网关节点实现检测节点、控制节点、现场监控端、云平台和移动端APP的双向通信,实现环境参数采集与处理和环境调节设备控制。