彭宏丽[1]2007年在《温室环境智能监测与控制系统设计》文中认为我国农业形势发生了根本性变化，农业生产进入了主要依靠科技提高农产品质量、加速结构调整、迅速增加农民收入、提高农业整体效益、改善生态环境以及大力提高农业国际竞争力的新时期。温室技术是实现这一转变的重要途径，开发研制温室智能环境监测系统是十分必要的。针对这一问题，本文提出并设计了一种低价位、实用型的温室环境智能监测与控制系统。本文在查阅大量国内外参考文献的基础上，研究了几种目前市场上流行的温室环境控制系统，并且根据温室内影响作物生长的环境因子，即温度、湿度、光照和CO_2环境的条件、控制特点和控制方法，提出了适合本系统的环境因子控制方案。本文以PHILIPS公司32位ARM微控制器LPC2132为核心，设计了温度、湿度、光照强度和CO_2浓度传感器，传感器检测出来的信号传输给LPC2132进行数据处理，从而实现对环境因子的测量与控制。本文重点介绍了温室环境监控系统的硬件、软件设计。硬件方面，介绍了各部分的设计思想、原理电路以及抗干扰方法，并且给出了系统总硬件原理图；另外，在满足系统设计要求的前提下，尽可能选用价格低、功耗低的元器件，达到降低系统成本的目的。软件方面，将嵌入式实时操作系统μC／OS-Ⅱ移植到LPC2132，采用基于嵌入式实时操作系统的软件开发模式，设计了控制器的各个任务。μC／OS-Ⅱ的应用使系统具有更好的实时性和可靠性，同时便于程序的扩展。由于温室内温湿度环境很难建立系统精确的数学模型，利用常规的控制算法得不到非常满意的控制效果，因此本文采用了模糊控制算法实现了对温室内温湿度的智能控制。本文根据所设计系统的功能，设计、安装并调试了实验装置，并根据485通迅组成了监控系统。通过大量实验，验证了本系统的原理设计的正确性和可行性。最后，对论文进行了总结，介绍了本文完成的主要工作，说明了本文的特点和意义，同时，指出了系统设计的不足和改进思路，为今后课题的进一步研究打下了基础。
韩雪[2]2003年在《温室环境智能监测系统》文中指出本课题设计的是一套基于RS485总线技术的多级温室环境智能监测系统，实现了对温室内环境温度、空气湿度、土壤湿度及二氧化碳浓度的实时监测，使管理人员可以实时掌握温室内的环境情况。 系统采用多级分布式结构和多CPU设计思想，系统由上位机、中间控制机和下位机构成。下位机主要完成温室内环境参数的采集与处理，并通过RS485总线传至中间控制机统一显示并做出判断实现超限报警。每台中间控制机完成一个温室的监控任务。上位机可以设定中间控制机地址、查询中间控制机的工作状态、设定环境参数的报警阈值，从而实现对多个温室的统一管理。 采用这种多级分布式结构不仅避免了模拟信号因长距离传输引起的损耗，简化了系统的布线，而且便于增加传感器的个数和种类，系统易于扩展、升级。 本文通过增加一片AT89C2051扩展了AT89C52的串行口，从而实现了中间控制机与上下位机的独立通信。 本文完成了整个系统的软硬件设计，实现了一种可以应用于温室的智能环境监测系统。
卜闪闪[3]2015年在《基于ZigBee技术的温室环境智能监测系统》文中研究指明针对传统温室布线有线监控系统所带来的组网复杂以及系统维护难度大等缺点,提出并设计了一种基于Zig Bee技术的温室环境智能监测系统。该系统以TI公司的CC2530为主控制芯片,整个无线传感网络由协调器节点、路由节点和终端节点构成。终端节点实时监测温室内的各种环境信息(土壤水分、空气温湿度、CO2浓度等),并且以无线的方式发送给协调器节点,最终通过发送给通过VB编写的上位机软件用户终端,采用数据库对数据进行实时的存储等操作。现场试验表明,该系统运行稳定、操作简单,达到了预期的应用目标。
齐宏图[4]2012年在《精细农业无线智能监测系统设计与实现》文中进行了进一步梳理我国是农业大国,农作物的优质高产对国家的经济发展意义重大。在这些方面,无线传感器网络有着卓越的技术优势。它可用于监视农作物灌溉情况、土壤空气变更、牲畜和家禽的环境状况以及大面积的地表检测。采用无线传感器网络建设农业环境自动监测系统,用同一套网络设备完成风、光、水、电、热和农药等的数据采集和环境控制,可有效提高农业集约化生产程度,简化系统复杂性,降低设备成本。精细农业无线智能监测系统,可在农业环境下精确测量温度、湿度值,光照度值,土壤水分、二氧化碳含量等一系列数据,并将测量结果实时发送给中央集控单元,中央集控单元通过GPRS网关与控制服务器相连,配合监测软件,可以实现数据的实时查看,报警,数据历史记录等功能,使相关部门人员对大棚、农场内的各类信息了如指掌,及时进行自动或手动调控。同时,配合Internet,所有数据,报警信息和历史查询结果都可在广域网上进行查看,方便,快捷,实时性高。本文在分析了我国精细农业发展现状后,提出了一个基于感知层WSN(无线传感器网络)和应用层B/S结构的精细农业无线智能监测系统,详细阐述了传感网网关、传感网节点、应用层监测软件的设计方案和开发过程。首先进行了国内外现状分析和系统研究思路与需求分析,接着开始讨论实用技术分析选型和系统功能实现及安全机制。在概要分析部分,提出了系统的研究思路、总体需求,然后确定系统的技术选型、系统结构和功能模块设计。在功能实现部分,首先论述了系统平台的搭建,详细分析了系统各功能模块的业务流程和实现方法,然后讨论了系统数据监测和获取过程的实现,最后分析了系统的安全问题和解决办法。
赵睿明[5]2012年在《智慧型作物生长环境监测与管理技术研究》文中研究表明我国是世界农业大国，农业是我国的传统和基础产业。随着我国农业的基础条件、投入程度、科技程度等的不断改良和进步，农产品产量大幅度增长。但是，我国在农业发展中仍然面临着诸多的问题与挑战，普及符合我国国情的科技农业是促进我国农业发展的必经之路。本研究面向广大农村，针对我国北方地区简易温室大棚中的作物生长环境监测及作物生产管理展开，主要研究工作及创新由两大部分组成：1、基于太阳能供电的环境监测系统。主要研究工作包括：（1）针对简易大棚的内部简陋等实际环境，系统采取太阳能供电方案，提高了监测装置安装的方便性；（2）通过以微处理器作为控制器集成各种传感器实现了对简易大棚内环境的空气温湿度、光照强度、CO2浓度和土壤湿度等参数的采集、存储；（3）研究了环境监测系统通过蓝牙技术与智能手机进行通讯，对各项参数信息进行传输。主要创新包括：（1）监测装置新颖的结构设计以及太阳能供电方案使得监测系统的灵活性、便携性得到了很大的提高，并且整个监测装置的便携性以及低成本使得其在农村简易大棚中推广奠定了基础；（2）监测系统中蓝牙技术的应用，可以快速便捷的为智能手机提供足够的数据进行现场决策。2、分布式专家决策系统。主要研究工作包括：（1）结合专家系统理论以及农业专家系统的体系结构，在后台的PC机端开发了农业专家决策系统，其中的推理机采用了基于改进GP（Genetic Programming）的不确定性推理算法，来增加其推理能力；（2）在WM（Windows Mobile）系统下的智能手机平台上开发了简化的专家决策系统，对简易大棚内的简单情况进行现场决策指导，其中推理部分采用混合推理算法，环境控制决策部分采用模糊解耦算法，实现了温湿度解耦控制，提高了决策的准确性；（3）针对智能手机端决策系统无法解决的复杂情况，利用GSM网络，将问题发送给后台的PC机端决策系统进行解决，实现了分布式专家决策系统之间的通信。并且可以将该决策结果存入当前智能手机端系统数据库，实现了系统知识库的动态更新。主要创新包括：（1）以WM智能手机为桥梁，实现了普通农户和专家决策系统的无缝链接，真正实现了专家决策系统的普及应用；（2）针对PC和智能手机各自的硬件特点设计了分布式专家决策系统；（3）针对现有农业专家决策系统只能处理简单情况，对于复杂多变情况很难准确的给出解决方案，在推理机部分采用改进的GP算法增加了后台PC端专家决策系统的推理能力。通过实地测试，本研究中的监测系统能够在我国北方简易大棚环境条件下良好地运行，实现了对各项参数数据进行实时、精确的监测和采集；分布式系统中的智能手机端系统可以在现场给出有效的决策管理方案，对于较为复杂的病虫害等问题通过后台PC端系统也能得到有效的解决。低成本、安装简便灵活以及智能手机的普及使得本研究达到了在广大农村简易大棚中进行普及推广的要求。
许辉育[6]2017年在《温室大棚环境智能监测系统设计与应用》文中指出温室大棚技术在农业中被广泛运用,已经成为高效农业的一个重要组成部分。本文针对当前温棚蔬菜种植大户的现状,为了实时了解温棚中作物的生长环境,尤其是作物生长所需的温度、湿度、光照情况等问题提出温室大棚智能监测系统设计项目。本文设计与分析了一个综合的嵌入式系统,实现温棚中各种环境数据(包括温度、湿度和光照度)的采集与显示。系统主要功能是自动对大棚里的常用植物所需的动态指标(温度、湿度和光照强度)数据的进行实时采集,并集中显示,方便种植户对蔬菜生长环境实时掌控。温棚环境数据采集终端主要实现温棚环境的数据采集、数据显示和数据传输。先使用各类传感器,将温棚中的温度、湿度和光照度这些模拟量转换为单片机可以处理的数字量,将各个数据显示在数码管上,方便使用者实时查询。同时还要将数据远程传输出去。温棚环境显示终端通过接收来自数据采集终端的数据,对数据进行相应的处理,最后将数据以字符和曲线的形式显示在液晶屏上。系统具有人机交互的功能,进行相关参数的设置。嵌入式WEB服务器接收数据采集终端的数据,嵌入式web服务提供远程实时访问,观察温棚环境情况。本文最后通过对系统进行整体调试和联体调试,系统运行稳定,完成预期的功能,并能够展示出所需的实验预期结果。
周金生[7]2017年在《温室环境无线监测系统故障诊断系统》文中研究表明随着信息技术的发展,物联网技术得到了快速发展,农业物联网技术在设施农业上的应用愈加广泛、前途愈加光明。而传感器技术、无线网络、微型计算机技术、互联网的发展,进一步促进了温室环境信息的监测管理。温室环境监测系统在设施农业中布置了大量的传感器用于监测温室中主要的环境参数,但是设施农业内具有高湿、高温等恶劣的工作环境,由此导致温室环境监测系统传感器故障的发生十分频繁。利用传感器采集设施农业内的环境信息是温室环境监测系统的基础,而传感器故障发生数据异常对温室环境监测准确性、环境控制可靠性都会产生重要危害。因此,在温室环境无线监测系统基础上开展故障诊断的研究具有重要的经济意义和工程应用价值。本文在江苏大学研制的GHIOT设施农业物联网系统的基础上,针对其传感器采集的环境参数的异常开展基于时空相关性的故障诊断;针对智能网关与服务器、数据采集单元间的数据传输过程存在的数据异步、时间异步等情况,开展了网络故障诊断。通过系统搭建运行,初步验证了温室环境无线监测系统故障诊断系统的效果。主要研究工作包括以下几个方面:(1)温室环境参数时空关联性研究针对温室内环境变化缓慢、相邻节点参数强耦合的特点,开展时空关联性研究,并在温室环境时空关联性分析基础上进行传感器数据预测,利用基于一阶自回归等时间序列预测算法对环境数据的时间相关性进行预测;利用基于邻居节点参数信息的同质传感器预测;利用基于回归关系模型的异质传感器预测,实现对环境参数进行空间相似性预测。验证结果表明:基于一阶自回归方法的时间相关性预测在时间预测算法中效果最优,预测方差为1.439,同质与异质传感器的空间相似性预测方差分别为1.493、1.883,预测结果能够有效地反映温室环境的变化。(2)基于时空信息比较的传感器故障识别为了判断温室环境监测系统中传感器数据的准确性,本研究提出了一种基于时空信息比较的传感器故障识别方法。该方法首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测。当系统检测出故障时,对该时刻传感器采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别,并分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响。验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统的初步故障检测,故障检测率达到90.23%;充分考虑时间尺度、空间尺度的基于节点信息比较的传感器故障识别方法能够有效地实现具体故障传感器定位,并对比了传统的传感器故障识别方法,发现本文所提到的传感器故障识别方法的故障识别精度为95.14%,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。(3)基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合与数据重构为了满足温室环境监测系统中传感器数据需具有鲁棒性的要求,本文提出了一种基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合与数据重构算法。利用改进型支持度函数算法对基于时空关联性的预测值进行数据融合,并利用试验数据对数据融合的效果进行验证。根据故障特征与调控效果实现对传感器故障的判断,并进行传感器故障数据重构。验证结果表明:以时空预测值为输入变量,以改进型支持度函数的数据融合算法能够有效的将环境数据预处理的时空关联性预测值赋予动态的加权值,传感器的数据故障平均准确诊断率CDR为96.72%、平均虚警率FAR为3.48%,异常数据的数据融合RMSE为1.07,并且其数据融合结果优于平均值算法、传统支持度函数算法,数据融合产生的最优估计值更能真实的反映温室环境的变化,具有可靠性和准确性。(4)温室环境数据传输网络故障诊断针对数据传输网络在运行过程中出现的数据异步、时间异步等异常情况,本文提出了一种温室环境无线数据传输网络的故障诊断方法,该方法分别利用参考广播同步机制、基于JSON的跨平台传输、数据采集单元重读命令实现无线监测系统的智能网关与服务器、数据采集单元间的时间同步、数据同步,实现网络故障的诊断与恢复。验证结果表明:本文提出的故障诊断方法能够有效地实现温室环境无线监测系统网络部分故障的检测、处理、判断与故障恢复,时间异步故障恢复的准确度为83.34%,数据异步恢复的数据到达率为98.57%,实现智能网关与服务器间的时间同步,实现智能网关与服务器、数据采集单元间的数据同步,故障诊断效果明显、可靠性高。(5)系统运行试验对温室环境无线监测系统故障诊断系统进行了集成,在江苏省农业科学院溧水植物科学基地进行了系统部署和运行测试。针对传感器存在的故障开展了基于时空信息的故障检测、故障识别、故障诊断和异常数据的恢复。针对温室环境无线监测系统的网络故障,开展了数据异步、时间异步的故障检测与故障恢复。对系统的性能进一步验证,包括:传感器环境参数信息的检测、传感器异常数据的识别、传感器故障数据的诊断与数据恢复、网络故障时间异步的恢复、网络故障异步数据的同步。验证结果表明:温室环境无线监测系统故障诊断系统能够实现对温室环境的监测要求,系统进行长时间的运行测试,具有较好的稳定性,故障诊断效果明显,提高了系统的可靠性。
崔显柏[8]2018年在《基于物联网的温室大棚智能栽培技术》文中认为1智能化栽培的意义物联网是信息社会的重要组成部分,是信息经济、信息农业发展的重要基础设施。物联网所倡导的万物互联也为蔬菜大棚的智能化栽培提供了技术手段,对推动蔬菜栽培的精细化管理有重要的作用。1.1提升栽培作物质量基于物联网的温室大棚能实现智能化调温、精细化施肥,可达到提高产量、改善品质的作用,能有效提升农户的收入。1.2降低劳动力成本生产者可及时采取防控措施,降低生产风险;同时利
曾令培[9]2015年在《智能温室大棚系统的设计》文中研究说明在成都建设“世界现代田园城市”的影响下,各种温室农业大棚如雨后春笋般在成都市及成都辐射地区迅速发展起来,并且部分大棚已经初具规模,为丰富人民物质文化生活创造了良好的条件。为了加快温室大棚又好又快的发展,提高温室大棚中农产品的产量与质量,成都温室大棚建设需要引入新技术来进行升级改造,使其更加自动化与智能化。面对着跟农业先进国家的大棚自动化、智能化、产业集中程度等多方面明显落后的差距下,成都部分大棚采用从发达国家引进先进的大棚技术设备,但是这一解决措施并不太适合四川盆地的地理情况和成都平原的气候环境。为了满足成都本地温室大棚发展建设需要,并从以下叁方面出发：1、可以实现适合成都平原本地化的技术要求,因地制宜,从而提高产量与质量；2、可以提高温室大棚整体控制的自动化与智能化水平,提高生产效率；3、实现具有自主知识产权满足实现本地化要求从而方便进行本地片区化推广。因此研制一套适合成都平原地理环境的温室大棚智能系统的需求变得势在必行。本文根据温室大棚控制系统实现在农作物生长过程中的整体智能化控制,实现农作物的最优生长过程,提高作物的产量和质量。内容包括对温室大棚的温度、湿度、光照、灌溉、施肥等的综合控制,涵盖大棚智能控制系统的整体功能架构及硬件系统的设计、软件系统的设计流程、整体系统的性能测试等,主要由大棚整体设计、大棚监控系统设计、大棚控制系统设计、系统综合联动等四方面来阐述,解决以基于物联网技术的智能温室大棚建设的智能控制问题。本文采用基于物联网技术的智能温室大棚系统控制,通过智能监控系统,将各种传感器、无线传感网络、视频监控系统、移动互联网业务平台、电机设备、智能温室大棚管理系统以及用户终端设备等组合,形成监控数据,与农业专家系统平台数据进行综合分析,形成控制要求,使大棚控制系统完成相应控制,从而达到农作物的最优生长环境。同时温室大棚管理者可通过自身需求,改变相关参数,选择实现全部或部分功能。
王蓓[10]2016年在《基于物联网技术的温室智能监测系统》文中研究指明物联网技术是一种融合了传感器、信息处理技术与互联网等技术的新型信息技术,被广泛应用到农业设施中,受到人们的认可。近年来在现代温室环境监测和调控、产品溯源及病虫害诊治方面获得了巨大贡献。文章主要从物联网技术入手,研究了物联网技术的温室智能监测系统的应用,以供参考完善。
参考文献：
[1]. 温室环境智能监测与控制系统设计[D]. 彭宏丽. 太原理工大学. 2007
[2]. 温室环境智能监测系统[D]. 韩雪. 大连理工大学. 2003
[3]. 基于ZigBee技术的温室环境智能监测系统[J]. 卜闪闪. 科技视界. 2015
[4]. 精细农业无线智能监测系统设计与实现[D]. 齐宏图. 复旦大学. 2012
[5]. 智慧型作物生长环境监测与管理技术研究[D]. 赵睿明. 河北农业大学. 2012
[6]. 温室大棚环境智能监测系统设计与应用[D]. 许辉育. 集美大学. 2017
[7]. 温室环境无线监测系统故障诊断系统[D]. 周金生. 江苏大学. 2017
[8]. 基于物联网的温室大棚智能栽培技术[J]. 崔显柏. 湖北农机化. 2018
[9]. 智能温室大棚系统的设计[D]. 曾令培. 西南交通大学. 2015
[10]. 基于物联网技术的温室智能监测系统[J]. 王蓓. 电子技术与软件工程. 2016
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