Schichtübergreifende Zuverlässigkeitsanalyse und kantenadaptive Multi-Objektiv-Optimierungsstrategien für netzwerkphysikalische Modellierung im Management intelligenter Landwirtschaft CPS

Summary

Dieses Protokoll bietet eine schichtübergreifende cyber-physikalische Modellierungs- und Optimierungsstrategie für ein intelligentes Gewächshausmanagement und ermöglicht eine reproduzierbare Bewertung von Zuverlässigkeit und ökologischer Leistung.

Abstract

Steigende Nahrungsmittelnachfrage und klimatische Belastungen treiben die Umsetzung intelligenter Landwirtschaft an, doch bestehende Cyber-Physikalische Systeme (CPS) fehlen eine zuverlässige Schichtübergreifende Integration und Echtzeitflexibilität, was die Leistung in dynamischen Umgebungen einschränkt. Dieses Protokoll zielt darauf ab, eine schichtübergreifende cyberphysikalische Modellierungs- und Optimierungsstrategie für intelligente Gewächshauslandwirtschaft bereitzustellen. Es zeigt potenzielle Anwendbarkeit zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit landwirtschaftlicher Cyber-Physikalischer Systeme. Der Ansatz integriert eine physikalische Schicht mit dem Boden-Pflanzen-Atmosphäre-Kontinuum-Modell und der Ensemble-Kalman-Filter-(EnKF)-Kalibrierung für eine genaue Bodenfeuchtigkeitsprognose. Es beinhaltet eine Netzwerkschicht, die Multiprotokollfusion mit stochastischer Petri-Netzmodellierung nutzt, um die Zuverlässigkeit der Kommunikation zu bewerten. Eine Kontrollschicht baut auf einem stochastischen Hybridsystem auf, um gemeinsame Entscheidungsprozesse zu koordinieren. Die Zuverlässigkeit wird weiter durch einen funktional-zeitlich-ökologischen Indikatorrahmen bewertet, während die Optimierung multiobjektives Verstärkungslernen mit Sicherheitsvorgaben und bayessches Meta-Lernen kombiniert, um eine schnelle Anpassung während des Pflanzenwechsels zu ermöglichen. Eine edge-intelligente Bereitstellung gewährleistet eine robuste Steuerung bei Kommunikationsunterbrechungen. Ergebnisse aus dem Anbau von Treibhaustomaten in Shouguang, China, zeigen eine reproduzierbare und stabile Leistung bei der Ertragsprognose, der Wassernutzungseffizienz und der Kontrolllatenz unter schwierigen Bedingungen. Diese Methodik bietet einen praktischen und replizierbaren Arbeitsablauf zur Implementierung adaptiver und zuverlässiger landwirtschaftlicher Cyber-Physikalischer Systeme.

Introduction

Die Weltbevölkerung wächst schnell, und die Ressourcenverfügbarkeit nimmt ab, was die Art und Weise verändert, wie die Landwirtschaft entwickelt wird. Die konventionellen Modelle der Landwirtschaft, bei denen Arbeitskraft und Material hoch sind und die Abhängigkeit von den natürlichen Bedingungen stark ist, können keine Effizienz und Nachhaltigkeit bieten. Intelligente Landwirtschaft ist in diesem Fall zum transformativen Ansatz geworden. Es ermöglicht eine vollständige Feldwahrnehmung, genaue Entscheidungen zu treffen und das Feld intelligent zu steuern – durch die Kombination aus Internet der Dinge, Big-Data-Analysen, künstlicher In....

Protocol

Es wird darauf hingewiesen, dass an diesem Protokoll keine Experimente an Menschen oder Wirbeltieren beteiligt sind. Bei zukünftigen Studien, die menschliche Beteiligung oder biologische Proben beinhalten, muss dies vom zuständigen institutionellen Prüfungsausschuss genehmigt werden, und die Genehmigungsnummer muss vor der Umsetzung erfasst werden.

1. Standort- und Hardwarevorbereitung

HINWEIS: Dieser Schritt baut ein standardisiertes Sensornetzwerk auf, das präzise und synchronisierte Informationen über die Umgebung liefert, die für die anschließende physische Mod....

Results

Bodenfeuchtigkeit und SNR haben laut dem SHAP-Zusammenfassungsdiagramm (Abbildung 3) den größten positiven Einfluss auf Bewässerungsentscheidungen. Hohe Latenz führt die Politik zu konservativen Rückfalloptionen, was die Konformität mit der zuverlässigkeitsbewussten Steuerungsarchitektur demonstriert. Tabelle 4 zeigt Betriebsbefehle und Konfigurationsdetails für Rechenmodule

Experimenteller Aufbau.......

Discussion

Die experimentellen Belege zeigen, dass das vorgeschlagene CPS-Framework und die Optimierungsstrategien in den drei Dimensionen Zuverlässigkeit, Sicherheit und Recheneffizienz hervorragend sind. Schichtübergreifende Kopplungsmodellierung überwindet erfolgreich die historische Trennung zwischen physischen und Netzwerkrepräsentationen. Durch die Einbettung von SPAC und SPN in ein einheitliches SHS-Framework reduzierte das System den Ertragsvorhersagefehler um 32,7 % und verkürzte die Verzö.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Multispektralkamera	MicaSense	RedEdge-MX	Erfasst die Kronenspiegelung für die LAI-Schätzung
NVIDIA Jetson Nano	NVIDIA	945-13450-0000-100	Randgerät für lokale KI-Inferenz
Bodenfeuchtigkeitssensor	Dekagon-Geräte	EC-5	Misst den volumetrischen Wassergehalt im Boden
Wetterstation	Campbell Scientific	CR300	Erfasst Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag