一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统的制作方法

1.本发明涉及食用菌种植管控技术领域，具体是一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统。


背景技术：

2.食用菌是指有大型子实体的、可食的高等真菌，食用菌有狭义食用菌和广义食用菌之分，狭义食用菌是指菇体可食的菌，如可作蔬菜食用或生吃的蘑菇、金针菇、平菇、木耳、银耳等菌，广义食用菌包括菇体可食或菇体不可食，但可作保健食品，对人体无不良反应的高等真菌，如菇体革质以及不能被消化的灵芝、茯苓、云芝等菌等；
3.目前在食用菌种植时，通过相应传感器检测装置进行对应种植区域环境的检测，对应管理人员基于检测得到的环境数据人工进行环境调控，无法实现分区环境检测反馈并合理调控，且难以实现对种植环境整体管控效果的评估，以及无法将对应调控设备的调控质量和设备性能分析相结合，不利于管理人员进行调控设备的管理，对食用菌的生长造成负面影响。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，解决了现有技术无法实现食用菌种植区域的分区环境检测反馈并合理调控，且难以实现对种植环境整体管控效果的评估，以及无法将对应调控设备的调控质量和设备性能分析相结合，不利于管理人员进行调控设备有效管理的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，包括服务器、环境数据分区校验模块、设备调控监管分析模块、设备性能优异性分析模块和环境管控质量评估模块；
6.环境数据分区校验模块将食用菌种植区域划分为若干组子区域并标记为分析对象i，并将分析对象i进行分析以判定对应环境管控项目的实时检测数据是否准确，以及在判断对应环境管控项目的实时数据准确时将其划分标记为正常项目或异常项目；将分析对象i的异常项目经服务器发送至设备调控监管分析模块；
7.设备调控监管分析模块获取到分析对象i的异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的运作进行监管分析，通过监管分析生成对应调控设备的调控监管合格信号或调控监管不合格信号，将调控监管不合格信号以及对应调控设备经服务器发送至设备优异性分析模块；设备优异性分析模块将对应调控监管不合格信号的调控设备进行分析，通过分析生成对应调控设备的性能不合格信号或性能合格信号，将性能不合格信号经服务器发送至环境设备监管端；
8.环境管控质量评估模块，用于基于分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息并通过分析生成分析对象i的监测正常信号、高风险监测信号或中风险监测信号，以及将单位时间内食用菌种种植区域的环境监测分析信息进行分析并生成环境管控合格信号或环
境管控不合格信号，将环境管控不合格信号经服务器发送至环境设备监管端。
9.进一步的，环境数据分区校验模块的具体运行过程包括：
10.将食用菌种植区域划分为若干组子区域，将对应子区域标记为分析对象i，i＝{1,2，
…
，n}，n表示子区域的数量且n为大于1的自然数；获取到分析对象i的对应环境管控项目的实时检测数据，以及获取到分析对象i的对应环境管控项目的实时表现数据，将对应实时检测数据与实时表现数据进行差值计算得到项目检测误差值，若项目检测误差值未超过预设项目检测误差值，则通过环境管控项目判别分析将对应环境管控项目划分标记为正常项目或异常项目，若项目检测误差值超过预设项目检测误差值，则判断对应环境管控项目的实时检测数据不准确。
11.进一步的，环境管控项目判别分析的具体分析过程如下：
12.将对应环境管控项目的实时检测数据与对应预设项目数据范围进行数值比较，将实时检测数据未处于对应预设项目数据范围的环境管控项目标记为异常项目，若对应环境管控项目的实时检测数据处于对应预设项目数据范围内，则获取到对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值，以及获取到对应环境管控项目的数据偏差缩短速度，若对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值未超过对应预设偏差值阈值且对应数据偏差缩短速度超过对应预设偏差缩短速度阈值，则将对应环境管控项目标记为异常项目，否则将对应管控项目标记为正常项目。
13.进一步的，设备调控监管分析模块的具体运行过程包括：
14.获取到异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的开始调控时刻与对应异常项目的异常初始时刻进行时间差计算得到反应延迟系数，以及将对应环境管控项目由异常项目开始转变为正常项目的时刻标记为调控成功时刻，将调控成功时刻与开始调控时刻进行时间差计算得到调控效率系数，将反应延迟系数和调控效率系数与预设反应延迟系数阈值和预设调控效率系数阈值分别进行数值比较；若反应延迟系数超过预设反应延迟系数阈值或调控效率系数超过预设调控效率系数阈值，则生成调控监管不合格信号；
15.若反应延迟系数未超过预设反应延迟系数阈值且调控效率系数未超过预设调控效率系数阈值，则获取到对应调控设备的结束运行时刻，将结束运行时刻与调控成功时刻进行时间差计算得到停运合理性系数，若停运合理性系数位于预设停运合理性系数范围内，则生成调控监管合格信号，否则生成调控监管不合格信号，将调控监管合格信号或调控监管不合格信号发送至服务器，服务器将调控监管不合格信号发送至设备性能优异性分析模块。
16.进一步的，设备性能优异性分析模块的具体分析过程如下：
17.以当前时刻为分析末点，将相邻分析末点的前t1间隔时长标记为分析时段，获取到对应调控设备在分析时段内生成调控监管不合格信号的频次并标记为不合格频次，以及获取到相邻两组调控不合格信号的时间间隔并标记为不合格调控间时值，将分析时段对应调控设备的所有不合格调控间时值进行均值计算得到不合格频率，将不合格频次和不合格频率进行数值计算得到时段异常值，若对应调控设备的时段异常值超过预设时段异常阈值，则生成性能不合格信号，若对应调控设备的时段异常值未超过预设时段异常阈值，则将对应调控设备进行设备衰退分析。
18.进一步的，设备衰退分析的具体分析过程如下：
19.获取到对应调控设备的设备寿命终止日期和设备开始投入使用日期，将当前日期与设备寿命终止日期进行时间差计算得到设备寿命时差，将当前日期与设备开始投入使用日期进行时间差计算得到设备使用时差，将设备使用时差的间隔时长内对应调控设备的实际工作时长与空闲时长进行比值计算得到工作时长占比值，将预设时段异常阈值与时段异常值进行差值计算得到时段异常差值，将对应调控设备的设备寿命时差、设备使用时差、工作时长占比值和时段异常差值进行归一化计算得到退化分析值，若退化分析值超过预设退化分析阈值，则生成对应调控设备的性能不合格信号，否则生成对应调控设备的性能合格信号。
20.进一步的，环境管控质量评估模块的具体运行过程包括：
21.获取到分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息，若分析对象i不存在异常项目，则生成对应分析对象i的监测正常信号，若分析对象i存在异常项目，则将异常项目的数量与正常项目的数量进行比值计算得到项目异表值，若项目异表值超过预设项目异表阈值，则生成对应分析对象i的高风险监测信号，否则生成对应分析对象i的中风险监测信号；
22.采集到单位时间内对应分析对象i生成高风险监测信号的频次、中风险监测信号的频次和监测正常信号的频次，将高风险监测信号的频次、中风险监测信号的频次和监测正常信号的频次进行数值计算得到监测评估值；将所有分析对象的监测评估值进行求和计算并取均值得到评估表现值，以及将所有分析对象的监测评估值进行方差计算得到评估偏离值，若评估表现值超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，则生成环境管控合格信号，若评估表现值未超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，则生成环境管控不合格信号，其余情况则进行区域比值分析。
23.进一步的，区域比值分析的具体分析过程如下：
24.将分析对象i的监测评估值与预设监测评估阈值进行数值比较，若监测评估值超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为稳定区域，若监测评估值未超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为故障区域，将单位时间内故障区域的数量与稳定区域的数量进行比值计算得到故障区占比值，若故障区占比值超过预设故障区占比阈值，则生成环境管控不合格信号，否则生成环境管控合格信号。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
26.1、本发明中，通过环境数据分区校验模块将食用菌种植区域进行环境分区检测反馈以判定对应环境管控项目的实时检测数据是否准确，在判断对应环境管控项目的实时数据准确时将其划分标记为正常项目或异常项目，并将异常项目所对应的调控设备进行监管分析以实现对调控设备调控效果的管控，设备优异性分析模块将对应调控监管不合格信号的调控设备进行分析以判定其性能是否合格，实现对应调控设备的调控效果分析和性能分析的有效结合，以及时进行对应调控设备的淘汰更换，保证后续相应的调控效果和调控效率，有助于保证对应区域食用菌的生长，环境管控更加智能化和自动化；
27.2、本发明中，通过环境管控质量评估模块基于分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息并通过分析生成分析对象i的监测正常信号、高风险监测信号或中风险监测信号，以及将单位时间内食用菌种种植区域的环境监测分析信息进行分析并生成环境管控合格信号或环境管控不合格信号，环境设备监管端接收到环境管控不合格信号时后续加强食用菌种植区域的环境监管和相应调控设备的维护检修，保证食用菌的生长态势。
附图说明
28.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
29.图1为本发明的整体系统框图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
31.实施例一：如图1所示，本发明提出的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，包括服务器、环境数据分区校验模块、设备调控监管分析模块和设备性能优异性分析模块，服务器与环境数据分区校验模块、设备调控监管分析模块以及设备性能优异性分析模块均通信连接，且处理器通信连接环境设备监管端；环境数据分区校验模块的具体分析过程如下：
32.将食用菌种植区域划分为若干组子区域，将对应子区域标记为分析对象i，i＝{1,2，
…
，n}，n表示子区域的数量且n为大于1的自然数；获取到分析对象i的对应环境管控项目(如环境温度、环境湿度、环境光照强度等)的实时检测数据，以及获取到分析对象i的对应环境管控项目的实时表现数据，将对应实时检测数据与实时表现数据进行差值计算得到项目检测误差值，若项目检测误差值超过对应预设项目检测误差值，表明对应实时检测数据的数据误差较大，则判断对应环境管控项目的实时检测数据不准确，对应管理人员应当及时进行相关检测传感器的检查维修；
33.若项目检测误差值未超过预设项目检测误差值，则进行环境管控项目判别分析，具体为：将对应环境管控项目的实时检测数据与对应预设项目数据范围进行数值比较，将实时检测数据未处于对应预设项目数据范围的环境管控项目标记为异常项目，比如，若对应环境管控项目为环境温度，则对应预设项目数据范围为预设温度数据范围，当环境温度的实时检测数据为3℃，而预设温度数据范围为5-20℃，则对应区域环境温度不合格，此时表明对应区域环境温度为异常项目；
34.若对应环境管控项目的实时检测数据处于对应预设项目数据范围内，则获取到对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值，以及获取到对应环境管控项目的数据偏差缩短速度，若对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值未超过对应预设偏差值阈值且对应数据偏差缩短速度超过对应预设偏差缩短速度阈值，表明对应区域当前对应环境管控项目的数据正常偏差较小且仍在不断缩小，则将对应环境管控项目标记为异常项目，否则将对应管控项目标记为正常项目。
35.环境数据分区校验模块将食用菌种植区域划分为若干组子区域并标记为分析对象i，并将分析对象i进行分析以判定对应环境管控项目的实时检测数据是否准确，以及在判断对应环境管控项目的实时数据准确时将其划分标记为正常项目或异常项目，将分析对象i的异常项目经服务器发送至设备调控监管分析模块；设备调控监管分析模块获取到分析对象i的异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的运作进行监管分析，通过监管分析生成对应调控设备的调控监管合格信号或调控监管不合格信号，将调控监管不合格信号
以及对应调控设备经服务器发送至设备优异性分析模块；监管分析的具体分析过程如下：
36.获取到异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的开始调控时刻与对应异常项目的异常初始时刻进行时间差计算得到反应延迟系数，以及将对应环境管控项目由异常项目开始转变为正常项目的时刻标记为调控成功时刻，将调控成功时刻与开始调控时刻进行时间差计算得到调控效率系数，将反应延迟系数和调控效率系数与对应预设反应延迟系数阈值和对应预设调控效率系数阈值分别进行数值比较，若反应延迟系数超过预设反应延迟系数阈值或调控效率系数超过预设调控效率系数阈值，表明对应调控设备的调控反应和调控效率存在异常，则生成调控监管不合格信号；
37.若反应延迟系数未超过预设反应延迟系数阈值且调控效率系数未超过预设调控效率系数阈值，则获取到对应调控设备的结束运行时刻，将结束运行时刻与调控成功时刻进行时间差计算得到停运合理性系数，将停运合理性系数与对应预设停运合理性系数阈值进行数值比较，若停运合理性系数位于预设停运合理性系数范围内，则生成调控监管合格信号，若停运合理性系数未处于预设停运合理性系数范围内，表明对应调控设备的停运时间并不合理，则生成调控监管不合格信号，将调控监管合格信号或调控监管不合格信号发送至服务器，对应管理人员及时进行对应调控设备的维护检查并加强后续调控监管，以保证对应调控设备后续的稳定高效运行，降低设备运行能耗的同时保证调控效果，服务器将调控监管不合格信号发送至设备性能优异性分析模块。
38.设备优异性分析模块将对应调控监管不合格信号的调控设备进行分析，通过分析生成对应调控设备的性能不合格信号或性能合格信号，将性能不合格信号经服务器发送至环境设备监管端，对应管理人员接收到性能不合格信号时，在后续及时进行对应调控设备的淘汰更换，以保证后续相应的调控效果和调控效率，有助于保证对应区域食用菌生长稳定处于适宜环境状态中；设备性能优异性分析模块的具体分析过程如下：
39.以当前时刻为分析末点，将相邻分析末点的前t1间隔时长标记为分析时段，获取到对应调控设备在分析时段内生成调控监管不合格信号的频次并标记为不合格频次hp，以及获取到相邻两组调控不合格信号的时间间隔并标记为不合格调控间时值，将分析时段对应调控设备的所有不合格调控间时值进行均值计算得到不合格频率hl，通过公式sy＝tk1*hp+tk2*hl将不合格频次hp和不合格频率hl进行数值计算后得到时段异常值sy；
40.其中，tk1、tk2为预设权重系数，tk1＞tk2＞0；并且，时段异常值sy的数值大小与不合格频次hp和不合格频率hl均呈正比关系，时段异常值sy的数值越大，表明对应调控设备的调控运行过程越不稳定；将时段异常值sy与对应预设时段异常阈值进行数值比较，若对应调控设备的时段异常值超过预设时段异常阈值，则生成性能不合格信号；若对应调控设备的时段异常值未超过预设时段异常阈值，则将对应调控设备进行设备衰退分析，具体如下：
41.获取到对应调控设备的设备寿命终止日期和设备开始投入使用日期，将当前日期与设备寿命终止日期进行时间差计算得到设备寿命时差mc，将当前日期与设备开始投入使用日期进行时间差计算得到设备使用时差sc，将设备使用时差的间隔时长内对应调控设备的实际工作时长与空闲时长进行比值计算得到工作时长占比值gz，将预设时段异常阈值与时段异常值进行差值计算得到时段异常差值yc；
42.通过公式st＝fu1/mc+fu2*sc+fu3*gz+fu4/yc将对应调控设备的设备寿命时差
mc、设备使用时差sc、工作时长占比值gz和时段异常差值yc进行归一化计算后得到退化分析值st，其中，fu1、fu2、fu3、fu4为预设比例系数，0＜fu2＜fu3＜fu1＜fu4；退化分析值st的数值越大，表明对应调控设备越趋向于淘汰报废；将退化分析值st与对应预设退化分析阈值进行数值比较，若退化分析值st超过预设退化分析阈值，则生成对应调控设备的性能不合格信号，若退化分析值st未超过预设退化分析阈值，则生成对应调控设备的性能合格信号。
43.实施例二：如图1所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器与环境管控质量评估模块通信连接，环境管控质量评估模块基于分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息并通过分析生成分析对象i的监测正常信号、高风险监测信号或中风险监测信号，以及将单位时间内食用菌种植区域的环境监测分析信息进行分析并生成环境管控合格信号或环境管控不合格信号，将环境管控不合格信号经服务器发送至环境设备监管端，环境设备监管端接收到环境管控不合格信号时，后续加强食用菌种植区域的环境监管，以及加强相应调控设备的维护检修，或根据需要进行相关调控设备的更换换代，保证食用菌的生长态势；环境管控质量评估模块的具体运行过程如下：
44.获取到分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息，若分析对象i不存在异常项目，则生成对应分析对象i的监测正常信号，若分析对象i存在异常项目，则将异常项目的数量与正常项目的数量进行比值计算得到项目异表值，将项目异表值与预设项目异表阈值进行数值比较，若项目异表值超过预设项目异表阈值，则生成对应分析对象i的高风险监测信号，否则生成对应分析对象i的中风险监测信号；
45.采集到单位时间内对应分析对象i生成高风险监测信号的频次gji、中风险监测信号的频次zji和监测正常信号的频次cji，通过公式kpi＝(a1*cji)/(a2*gji+a3*zji+0.637)将高风险监测信号的频次gji、中风险监测信号的频次zji和监测正常信号的频次cji进行数值计算后得到监测评估值kpi；其中，a1、a2、a3为预设比例系数，1＜a1＜a3＜a2；并且，监测评估值kpi的数值越大，表明对应分析对象i的环境控制状况越好；
46.将所有分析对象的监测评估值进行求和计算并取均值得到评估表现值，以及将所有分析对象的监测评估值进行方差计算得到评估偏离值，将评估表现值和评估偏离值与预设评估表现阈值和预设评估偏离阈值分别进行数值比较，若评估表现值超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，表明所有子区域的环境控制表现状况均较好且相互之间的偏差较小，则生成环境管控合格信号，若评估表现值未超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，表明所有子区域的环境控制表现状况均较差，即食用菌种种植环境整体而言管控效果差，则生成环境管控不合格信号；
47.其余情况则将分析对象i的监测评估值与预设监测评估阈值进行数值比较，若监测评估值超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为稳定区域，若监测评估值未超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为故障区域，将单位时间内故障区域的数量与稳定区域的数量进行比值计算得到故障区占比值，将故障区占比值与预设故障区占比阈值进行数值比较，若故障区占比值超过预设故障区占比阈值，则生成环境管控不合格信号，若故障区占比值未超过预设故障区占比阈值，则生成环境管控合格信号。
48.本发明在使用时，通过环境数据分区校验模块将食用菌种植区域进行环境分析检测反馈以判定对应环境管控项目的实时检测数据是否准确，在判断对应环境管控项目的实
时数据准确时将其划分标记为正常项目或异常项目，设备调控监管分析模块将分析对象i的异常项目所对应的调控设备进行监管分析以生成对应调控设备的调控监管合格信号或调控监管不合格信号，实现对调控设备调控效果的管控，设备优异性分析模块将对应调控监管不合格信号的调控设备进行分析以判定其性能是否合格，实现对应调控设备的调控效果分析和性能分析的有效结合，对应管理人员接收到性能不合格信号时在后续及时进行对应调控设备的淘汰更换，以保证后续相应的调控效果和调控效率，有助于保证对应区域食用菌的生长，环境管控更加智能化和自动化。
49.上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：
1.一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，包括服务器、环境数据分区校验模块、设备调控监管分析模块、设备性能优异性分析模块和环境管控质量评估模块；环境数据分区校验模块将食用菌种植区域划分为若干组子区域并标记为分析对象i，并将分析对象i进行分析以判定对应环境管控项目的实时检测数据是否准确，以及在判断对应环境管控项目的实时数据准确时将其划分标记为正常项目或异常项目；将分析对象i的异常项目经服务器发送至设备调控监管分析模块；设备调控监管分析模块获取到分析对象i的异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的运作进行监管分析，通过监管分析生成对应调控设备的调控监管合格信号或调控监管不合格信号，将调控监管不合格信号以及对应调控设备经服务器发送至设备优异性分析模块；设备优异性分析模块将对应调控监管不合格信号的调控设备进行分析，通过分析生成对应调控设备的性能不合格信号或性能合格信号，将性能不合格信号经服务器发送至环境设备监管端；环境管控质量评估模块，用于基于分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息并通过分析生成分析对象i的监测正常信号、高风险监测信号或中风险监测信号，以及将单位时间内食用菌种种植区域的环境监测分析信息进行分析并生成环境管控合格信号或环境管控不合格信号，将环境管控不合格信号经服务器发送至环境设备监管端。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，环境数据分区校验模块的具体运行过程包括：将食用菌种植区域划分为若干组子区域，将对应子区域标记为分析对象i，i＝{1,2，
…
，n}，n表示子区域的数量且n为大于1的自然数；获取到分析对象i的对应环境管控项目的实时检测数据，以及获取到分析对象i的对应环境管控项目的实时表现数据，将对应实时检测数据与实时表现数据进行差值计算得到项目检测误差值，若项目检测误差值未超过预设项目检测误差值，则通过环境管控项目判别分析将对应环境管控项目划分标记为正常项目或异常项目，若项目检测误差值超过预设项目检测误差值，则判断对应环境管控项目的实时检测数据不准确。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，环境管控项目判别分析的具体分析过程如下：将对应环境管控项目的实时检测数据与对应预设项目数据范围进行数值比较，将实时检测数据未处于对应预设项目数据范围的环境管控项目标记为异常项目，若对应环境管控项目的实时检测数据处于对应预设项目数据范围内，则获取到对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值，以及获取到对应环境管控项目的数据偏差缩短速度，若对应环境管控项目相较于对应预设项目数据范围的界限值的偏差值未超过对应预设偏差值阈值且对应数据偏差缩短速度超过对应预设偏差缩短速度阈值，则将对应环境管控项目标记为异常项目，否则将对应管控项目标记为正常项目。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，设备调控监管分析模块的具体运行过程包括：获取到异常项目所对应的调控设备，将对应调控设备的开始调控时刻与对应异常项目的异常初始时刻进行时间差计算得到反应延迟系数，以及将对应环境管控项目由异常项目
开始转变为正常项目的时刻标记为调控成功时刻，将调控成功时刻与开始调控时刻进行时间差计算得到调控效率系数，将反应延迟系数和调控效率系数与预设反应延迟系数阈值和预设调控效率系数阈值分别进行数值比较；若反应延迟系数超过预设反应延迟系数阈值或调控效率系数超过预设调控效率系数阈值，则生成调控监管不合格信号；若反应延迟系数未超过预设反应延迟系数阈值且调控效率系数未超过预设调控效率系数阈值，则获取到对应调控设备的结束运行时刻，将结束运行时刻与调控成功时刻进行时间差计算得到停运合理性系数，若停运合理性系数位于预设停运合理性系数范围内，则生成调控监管合格信号，否则生成调控监管不合格信号，将调控监管合格信号或调控监管不合格信号发送至服务器，服务器将调控监管不合格信号发送至设备性能优异性分析模块。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，设备性能优异性分析模块的具体分析过程如下：以当前时刻为分析末点，将相邻分析末点的前t1间隔时长标记为分析时段，获取到对应调控设备在分析时段内生成调控监管不合格信号的频次并标记为不合格频次，以及获取到相邻两组调控不合格信号的时间间隔并标记为不合格调控间时值，将分析时段对应调控设备的所有不合格调控间时值进行均值计算得到不合格频率，将不合格频次和不合格频率进行数值计算得到时段异常值，若对应调控设备的时段异常值超过预设时段异常阈值，则生成性能不合格信号，若对应调控设备的时段异常值未超过预设时段异常阈值，则将对应调控设备进行设备衰退分析。6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，设备衰退分析的具体分析过程如下：获取到对应调控设备的设备寿命终止日期和设备开始投入使用日期，将当前日期与设备寿命终止日期进行时间差计算得到设备寿命时差，将当前日期与设备开始投入使用日期进行时间差计算得到设备使用时差，将设备使用时差的间隔时长内对应调控设备的实际工作时长与空闲时长进行比值计算得到工作时长占比值，将预设时段异常阈值与时段异常值进行差值计算得到时段异常差值，将对应调控设备的设备寿命时差、设备使用时差、工作时长占比值和时段异常差值进行归一化计算得到退化分析值，若退化分析值超过预设退化分析阈值，则生成对应调控设备的性能不合格信号，否则生成对应调控设备的性能合格信号。7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，环境管控质量评估模块的具体运行过程包括：获取到分析对象i的对应环境管控项目划分标记信息，若分析对象i不存在异常项目，则生成对应分析对象i的监测正常信号，若分析对象i存在异常项目，则将异常项目的数量与正常项目的数量进行比值计算得到项目异表值，若项目异表值超过预设项目异表阈值，则生成对应分析对象i的高风险监测信号，否则生成对应分析对象i的中风险监测信号；采集到单位时间内对应分析对象i生成高风险监测信号的频次、中风险监测信号的频次和监测正常信号的频次，将高风险监测信号的频次、中风险监测信号的频次和监测正常信号的频次进行数值计算得到监测评估值；将所有分析对象的监测评估值进行求和计算并取均值得到评估表现值，以及将所有分析对象的监测评估值进行方差计算得到评估偏离值，若评估表现值超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，则生成
环境管控合格信号，若评估表现值未超过预设评估表现阈值且评估偏离值未超过预设评估偏离阈值，则生成环境管控不合格信号，其余情况则进行区域比值分析。8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，其特征在于，区域比值分析的具体分析过程如下：将分析对象i的监测评估值与预设监测评估阈值进行数值比较，若监测评估值超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为稳定区域，若监测评估值未超过预设监测评估阈值，则将对应分析对象i标记为故障区域，将单位时间内故障区域的数量与稳定区域的数量进行比值计算得到故障区占比值，若故障区占比值超过预设故障区占比阈值，则生成环境管控不合格信号，否则生成环境管控合格信号。

技术总结
本发明属于食用菌种植管控技术领域，具体是一种基于人工智能的食用菌种植环境智能管控系统，包括服务器、环境数据分区校验模块、设备调控监管分析模块、设备性能优异性分析模块和环境管控质量评估模块；本发明是将食用菌种植区域进行环境分区检测反馈，以将对应环境管控项目划分标记为正常项目或异常项目，并将异常项目所对应的调控设备进行监管分析，以及将对应调控设备的调控效果分析和性能分析有效结合，及时进行对应调控设备的淘汰更换，保证后续相应的调控效果和调控效率，且通过环境管控质量评估模块进行环境管控质量评估，有助于后续加强对应食用菌种植区域的环境监管和相应调控设备的维护检修，保证食用菌的生长态势。势。势。


技术研发人员：林争辉 朱银山 葛自兵 王伦 林启航 王圆圆
受保护的技术使用者：安徽山沟沟农业科技有限公司
技术研发日：2023.05.24
技术公布日：2023/8/14