基于数字孪生技术的粮仓智能通风系统设计与实现

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中文摘要：“民以食为天，万物以粮为本”。粮食自古以来就是人类不可获缺的能量补充来源，粮食存储的重要性不言而喻。作为人口和农业大国，我国粮储管理技术发展成果显著，但在粮仓通风控制技术和通风智能化方面还比较薄弱。通风控制方式依赖于操作人员以往经验做出判断，并没有实现真正的无人值守。传统的通风控制无法做到通风预测，管理人员无法提前做通风准备工作。同时，传统通风方式无法准确感知粮仓通风进程，很容易造成过度通风等资源浪费问题。针对上述问题，本文引入了数字孪生技术，在计算机中构建出物理粮仓的数学模型，实现与物理粮仓的客观映射，准确对物理粮仓环境状态进行仿真和预测，进而得到了最佳的通风控制策略。本文主要研究内容如下：（1）针对上述问题，本文采用BP神经网络算法对数字孪生体的通风预警系统进行设计，通过建立BP神经网络模型对孪生数据进行融合，对最高粮温进行预测，提前发出通风预警。利用CFD方法对粮仓通风过程进行仿真，获得通风时的粮温变化一维数学模型。通过对数字孪生体算法库的通风预警系统和调控系统的设计，使粮仓的数字孪生体更加准确的仿真物理实体的状态，进而得出最佳的通风调控策略。（2）为了将以上研究得到应用，本文对智能终端的需求进行分析后，利用建模技术建立了物理粮仓的三维模型，并对模型中的通风设备进行运动建模和编程控制，实现了物理粮仓与三维模型的同步控制。此外，设计并实现了基于Android智能屏的智能通风测控终端。智能通风测控终端在功能上可以分为粮情检测、通风控制、历史数据管理以及参数配置等共四个模块。在架构上采用MVP的框架设计模式，便于后期功能的扩展以及维护。最后对控制柜智能通风控制终端的功能和稳定性进行测试，测试完成后交付给企业，目前已投入使用并平稳运行。综上所述，本文利用数字孪生技术在计算机中建立粮仓孪生体数学模型，在粮仓孪生体模型中实现物理粮仓状态预测，同时将物理粮仓感知结果反馈给粮仓孪生体模型中进行再学习，通过不断地优化获得最佳的通风模型。把数字孪生技术引入到粮仓通风控制系统中为未来粮仓智能化测控提供方向和思路，对粮储安全具有重要的意义。

作者：

马雪迪

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关键词：

粮仓智能通风系统数字孪生 BP神经网络 CFD技术

授予学位：

硕士

学科专业：

电子与通信工程

导师：

张红伟、方超

学位年度：

2022

学位授予单位：

安徽大学

语种：

中文

中图分类号：