基于边缘计算的温室传感器故障自识别系统设计与实现

来源：中国农机化学报杂志2024年第8期北京时间：

作者：肖雪朋, 王明飞, 张馨, 王利春, 魏晓明, 郑文刚

摘要：无线传感器数据为智能环境调控提供决策依据，合理准确的数据是正确决策的前提，实时检测异常数据至关重要。针对传统的静态数据异常检测算法检测精度和效率低下、将数据上传至云计算中心分析增加带宽的传输压力和控制决策反馈时间等问题，提出一种基于边缘计算和数据融合的新方法。采用多模态感知融合算法进行异常数据检测，对实际发生的湿度、温度、光照等农业温室异常数据集进行仿真分析，使用滑动窗口方式处理数据流无限问题，计算单传感器和多传感器数据方差、多传感器数据间相关性系数，优化关键结构参数。结果表明，该模型能够检测出传感器的异常数据，单节点多传感器故障识别率为82.5%，多节点多传感器故障识别率为72.5%，汇聚数据上传可减少传输频率，单次节约30%数据流量，减轻服务器压力与数据传输延迟。对于解决温室传感器数据异常问题及边缘计算在温室环境设备中的应用提供有益参考。

关键词：智能温室,传感器故障,边缘计算,异常数据检测,数据融合,物联网

基金资助：国家食用菌产业技术体系（CARS—20）；北京市食用菌创新团队（BAIC03—2022）；农业物联网技术北京市工程实验室建设（PT2022—27）；北京市科委项目（Z201100008020013）