李俊[1]2003年在《分布式温室控制系统研制》文中研究说明针对当前温室产业化开发的需求，本文提出了低成本、分布式和智能化的温室监控解决方案，开发了以多个多功能单片机智能控制器为节点、个人微机为监控服务器的基于RS-485总线网络的分布式温室监控系统。 论文分析了温室环境控制的特点和要求，制定了具有针对性的“叁种控制模式”的控制策略并设计了温室环境控制算法，最终研制出分布式温室控制系统的硬、软件。硬件主要包括单片机多功能控制器、RS-485通信网络，软件包括控制器软件、监控管理软件、通信模型和程序。设计的单片机多功能控制器可实现“在线”和“离线”两种工作方式，完成传感器的数据采集、处理、存储和对执行机构的自动控制，具有良好人机接口可实现参数显示、设定功能。控制器“在线”状态可实现和监控服务器的通信并接受监控服务器的高层调控。监控管理软件是采用VB6.0快速开发的，实现了监控服务器对多达64个温室控制节点的控制、管理和维护。监控管理软件的功能包括：数据采集与存储、控制器组态、设备故障诊断、环境参数设定、实时数据的刷新显示和历史数据的多方式显示和打印。采用先进的ADO技术开发了基于MSSQL Server 2000的监控数据库系统。温室现场调试和控制效果试验表明，该系统已经达到了预期的要求。 本课题开发的这套分布式温室控制系统将在很大程度上促进我国温室农业由“示范工程”向“产业化生产”方向的转变，是我国当前温室控制系统产品开发有益尝试。值得一提的是，本论文及控制系统整个开发过程对于温室控制系统开发乃至相关的产品开发具有很高的参考价值。
周学文[2]2004年在《分布式温室控制系统的设计与实现》文中认为针对农业环境自动化控制的需要,研制了“分布式智能型温室计算机控制系统”。该系统体系结构为中心计算机和单片机智能控制仪的主从式结构, 系统采用实时多任务操作系统和农业温室专家系统的人工智能技术,对温室内外环境因子进行实时监测和智能化决策调节,为农作物创造最优化的生长条件。实时多任务系统使系统的通信,环境参数采集,控制可以同时进行;由于现场情况的复杂性和多变性,依靠精确数学模型的传统控制已经无法很好地解决问题,因此,本系统采用存储大量现场经验和知识的专家系统来达到控制的目的。采用专家系统从理论上去验证和分析系统,保证了系统运行的稳定性和可扩展性,降低了开发难度。系统硬件主要由环境因子实时监测模块、智能决策模块组成。软件部分采用COM组态方式实现,包括数据库管理模块、人工控制模块等几部分构成,具有操作简便,可靠性高,便于升级扩充等特点,已实现产品化。本系统软件采用组态方式实现,文中介绍了如何利用COM来实现用于工业控制系统的组态软件。传统的面向对象的设计思想已经难以适应现在的分布式软件模型的要求,组件化的程序设计思想是为了提高软件的可重用性,可扩展性而出现的。组态软件则是为了满足控制系统现场情况的多变性而出现的。为了提高软件的可重用性,减少控制软件设计中的重复劳动,所以控制软件设计成为组态方式成为一种趋势。利用COM的思想,采取模块包装的方式来实现组态软件,使得这样的软件能够应用于不同的控制系统。
刘士岩[3]2008年在《智能自适应预测模糊控制温室系统研究》文中研究说明设施农业是实现我国农业可持续发展的重要组成部分,现代化温室是设施农业的精华,工厂化农业的核心。温室就是建立一个模拟适合生物生长的气候条件,创造一个人工气象环境,来消除温度对生物生长的限制。而且,温室能克服环境对生物生长的限制,能使不同的农作物在不适合生长的季节产出,使季节对农作物的生长影响不大,部分或完全摆脱了农作物对自然条件的依赖。本文在查阅了大量国内外温室控制材料基础上,针对目前国内温室控制系统现状,通过分析温室内环境因子特点,把自适应□(?)□漀 (?)□(?)□□(?)□漀 (?)□(?)(?)□(?)□□(?)□漀 (?)□(?)□□行通信技术应用于温室系统设计与研制,研制了一套通用性强,具有一定智能化、成本低、符合我国国情的温室控制系统,实现主要环境因子综合控制,为作物提供良好的生长环境。针对温室系统特点,所研制的控制系统主要用来控制温室系统内部的温度、湿度、光照度和二氧化碳浓度四个参数。考虑到温室系统内部情况复杂,很难建立精确的数学模型,且具有很强的耦合与滞后性,因而采用自适应预测与模糊控制相结合的算法对温度、湿度综合控制,减小温度、湿度存在的耦合与滞后性对系统输出控制的影响。本文设计了控制器的软硬件部分。硬件设计采用上下位机两级控制方式,上位机采用PC机,下位机采用单片机。上位机主要实现了数据存储,控制参数向下位机输送,显示实时数据等功能,采用VB编写上位机控制界面;下位机单片机主要功能是接收前向通道采集值,将其传给上位机,并通过下位机软件分析处理,输出信号经外接电路放大控制执行机构。同时,还对单片机系统的外接硬件电路进行了设计。本控制系统的提出,为温室控制提供了一种途径。
杨素梅[4]2003年在《农业温室分布式测控系统的研究》文中认为温室是设施农业的重要组成部分，国内外温室种植业的实践经验表明，提高温室的自动控制和管理水平可充分发挥温室农业的高效性，本文主要对当今农业温室的研究热点-智能温室系统进行研究，设计了一套能实时控制温室内温度、湿度、光照以及CO2浓度等多参数的测控系统。通过该系统的自动调节作用，使温室中环境参数处于事先确定的最佳值，为农作物提供良好的生长环境。 本文的主要设计思想是构建温室计算机分布式自动控制系统，由一台PC机与多个微电脑控制装置组成主从式分布结构，采用总线式RS-485通信网络和CRC校验的通信算法进行数据传输，通过读取实时和历史存储的环境参数值和报警信息来监测温室的运行情况。 本文内容介绍了以PC机为上位计算机，MCS-51单片机为核心的智能仪表为下位机的智能温室分布式测控系统的工作原理及主要功能。详细阐述了该系统的软、硬件实现方法。系统主要由环境参数实时控制模块、智能决策模块、数据处理模块、数据库管理模块和系统参数设定模块等几部分组成。其中，实时控制和智能决策功能主要由现场智能仪表来实现，数据处理和数据库管理由上位PC机完成，系统参数既可在上位机上也可以在下位智能仪表面板上设定。 本文最后对系统易于操作、便于扩充、界面友好等特点进行了总结，同时指出了系统需要进一步改进完善的地方。
韩敏[5]2007年在《智能温室监控系统的研究与实现》文中研究说明我国农业正处于从传统农业向现代化农业转化的新阶段,温室环境控制是农业现代化的重要标志之一。如何对温室环境进行控制使作物在最佳的环境中生长,是目前农业工程者所面临的重要课题。针对我国目前温室系统在软件上和硬件上的不足,本文以研究功能强大、成本低廉、操作简单、控制精确的温室控制系统为目的,研究并开发了适合我国国情的智能温室监控系统。主要研究内容和结论如下:(1)研究并分析影响温室环境的重要环境参数温度、湿度、光照,及其调节控制方法。(2)研究温室控制系统的体系结构,提出一种新型的温室上、下位机的结构模式,各模块之间相互功能独立但能协调一致工作,可对各种类型的温室实现控制,针对大型温室,可采用上下位机结合的工作模式,针对小型温室,可采用下位机单独工作模式。(3)根据温室传感器系统需求,分别设计温度传感器系统、湿度传感器系统以及光照传感器系统。(4)研究温室下位机系统设计方案,完成基于单片机系统的下位机系统硬件设计和软件设计。结果表明,系统投资成本较低、扩展性良好,可独立运行完成温室控制。(5)研究温室上位机系统设计方案,完成上位机管理系统设计以及数据库系统设计,结果表明,系统功能强大,可方便实现温室内数据管理及数据统计分析等。(6)根据温室控制环境需要,提出模糊控制和专家数据库相结合的温室控制方法,并设计和实现温室模糊控制器。系统现场测试结果表明,系统运行稳定可靠、适合不同用户群,在硬件设计和软件设计都满足温室环境控制的精确化、智能化要求。
杜尚丰, 李迎霞, 马承伟, 陈青云, 杨卫中[6]2004年在《中国温室环境控制硬件系统研究进展》文中研究表明该文综述了国内温室控制系统模式的研究现状,介绍了几种典型的温室控制系统模式,指出了制约温室控制系统研究的主要问题:成本高,没有达到智能化的要求。该文提出了建立具有分布式结构的基于CAN总线的温室控制系统模式,可以降低成本,为解决温室控制系统智能化问题提供了有效的途径。提出未来温室控制系统的发展趋势——高层管理与控制网络化;现场检测与控制单元的现场总线化;温室调控系统的行业标准化。
李星恕[7]2003年在《温室环境智能监控系统的开发与研究》文中认为设施农业是21世纪最有活力的新产业。温室是设施农业的典型代表。目前，温室主体硬件国内已经完全能够自给，但其中关键设备—监控系统，无论从质量上还是效率上与发达国家相比还有较大的差距，还是以进口为主。因此，开发研制出符合我国国情的温室智能监控系统，才是解决问题的关键，对提高温室经济效益和加快我国温室生产的现代化水平均具有重要意义。 作者在总结前人研究的基础上，分析了温室系统内环境因子、综合控制特性及复杂的温室控制过程，认为温室是一个非线性、大滞后、时变的环境系统，难以建立其精确的数学模型；各环境因子之间相互影响、相互制约、相互耦合，且受外部环境的影响较大，难以确定其对应数学关系。因此，传统控制方法对它难以奏效，运用模糊控制策略可以绕过系统的滞后性、时变性，对温室环境进行有效的控制。 模糊控制系统完全是在操作人员控制经验基础上来实现对系统的控制的，因此它是解决不确定系统的一种有效途径。在本研究中，将模糊控制理论应用于温室内温度和湿度的控制，设计了模糊控制器，编制了模糊控制软件，为改善温室系统控制效果进行了尝试；并利用MATLAB强大的功能对温度模糊控制器进行了仿真，结果表明，系统鲁棒性、稳定性好，控制效果理想。 系统选用上位PC机和多个8031下位单片机组成的小型分布式监控系统。上位PC机是整个系统的指挥中心；下位8031单片机安放在各个温室单元中；通过RS-232C接口，可实现上、下位机之间的通信。8031单片机把实时采集到的数据传输到上位PC机，在上位PC机进行动态的显示、存储、打印和管理；同时下位机把数据处理后通过一定的算法查询模糊控制表，输出控制信号，驱动执行机构；另外，在各温室单元单片机上可动态设置环境参数。 系统软件包括上位机系统软件和下位机系统软件，软件的设计采用结构化模块设计方法。上位机系统软件采用可视化编程语言Visual C++6.0来开发，主要由通信模块、数据实时采集监控模块、历史数据显示模块和帮助模块组成；每个模块独立完成一定功能，各模块之间可以相互访问。下位机系统软件采用8031单片机汇编语言来开发，主要由主程序模块、定时中断服务程序模块、接收中断服务程序模块、数据采集子程序模块、数据处理子程序模块和参数设定模块组成。 本系统运行可靠，通用性强，便于升级和扩展，为温室系统多因素控制奠定了一定的技术基础。
刘其永[8]2008年在《基于模糊神经网络的温室智能控制系统研究》文中研究表明本文总结了温室系统的特点(非线性、大滞后、强耦合),并结合模糊控制的知识表达能力和神经网络的自学习自适应能力,把模糊控制技术、神经网络技术、计算机技术应用于温室控制系统的设计与研究,设计了温室模糊神经网络控制器。它综合了模糊逻辑和神经网络各自的优点来提高整个系统的学习能力和控制性能。模糊神经网络控制器,不仅能够处理模糊信息,实现推理功能,而且能够实现精确值的输入输出控制,并通过神经网络的自学习能力实现了对隶属函数参数和模糊逻辑规则权值进行优化。本文主要研究内容和研究结果如下:1.通过对温室环境中温度、湿度及各执行机构的研究分析,总结出温度、湿度受外界因素的影响情况及各执行机构对温室内温度、湿度影响程度的大小。并结合模糊逻辑控制和神经网络控制的各自优点,设计温室模糊神经网络控制器。最后设计并初步实现了含有此模糊神经网络控制器的综合控制软件的上位机部分。实际应用显示,此系统能较好实现温室的智能控制。2.通过分析冬季温室环境控制的需要,将六个执行机构考虑进模糊神经网络控制器的设计中,对部分执行机构的表示从简单的开关量提升为模糊集合的形式,具有更好的控制效果。3.总结传统BP算法的不足,并引入了改进的BP算法,在网络权值的更新过程中添加动量项和学习率。4.为了验证本文设计的模糊神经网络控制器性能的优劣,文中对此控制器进行了仿真试验。仿真结果表明,采用本文所提出的模糊神经网络方法进行控制,能够克服常规PID控制和模糊控制超调大、控制稳定性差等不足,具有推理速度快,动态及静态性能好,抗干扰能力强等优点。它能够较好地满足生产需要,具有较好的可行性。
李泉华[9]2009年在《基于CAN总线的温室控制系统研究》文中提出温室是设施农业的重要组成部分,国内外温室种植业的实践经验表明,提高温室的自动控制和管理水平可充分发挥温室农业的高效性。本文总结了温室系统的特点(非线性、大滞后、强耦合),并结合模糊控制的知识,把模糊控制技术、计算机技术、信息网络技术、应用于温室控制系统的设计与研究,并将CAN总线技术引人温室环境监控领域,设计开发了基于CAN总线技术的智能温室环境监控系统。论文在分析温室各个环境影响因子的基础上,提出了智能化温室环境控制系统的总体方案。采用模块化思想,设计了模拟信号采集、数字信号采集以及开关信号控制叁类CAN总线智能节点,并采用单总线技术进行现场层数据传输。介绍了温室现场监控系统的硬件电路,完成了温室系统硬件平台的搭建。系统采用CAN总线作为通讯方式,并在帧结构的基础上采用CAN2.OA技术规范,设计了系统通讯协议。分析CAN模块初始化、CAN报文接收以及发送过程,对通讯模块的软件进行了设计。工控机主动地向智能节点发送数据请求以及控制命令,并对传感器采集的数据进行存储、处理,设计了温室环境监控系统软件,实现对温室环境的控制。根据温室环境的特点,采用模糊控制方法作为系统的控制策略。通过对输入输出量以及控制规则的分析,设计了温室内温湿度环境监控系统的模糊控制器。并将该模糊控制方法运用于试验基地,对PID控制和模糊控制进行了比较,实验证明模糊控制方法超调量小,调整时间短,控制效果优于PID控制。
谭静芳, 刘成勋[10]2005年在《浅谈温室自动控制技术的发展概况》文中提出介绍了国内外温室自动控制技术的发展概况,国内温室自动控制技术存在的问题及发展趋势。国内外温室种植业的实践经验表明,提高对温室的自动控制和管理水平可充分发挥温室农业的高效性。一些国家在实现温室自动化的基础上,正朝着温室完全自动化、无人化方向发展。
参考文献：
[1]. 分布式温室控制系统研制[D]. 李俊. 江苏大学. 2003
[2]. 分布式温室控制系统的设计与实现[D]. 周学文. 华中科技大学. 2004
[3]. 智能自适应预测模糊控制温室系统研究[D]. 刘士岩. 燕山大学. 2008
[4]. 农业温室分布式测控系统的研究[D]. 杨素梅. 河北工业大学. 2003
[5]. 智能温室监控系统的研究与实现[D]. 韩敏. 西北农林科技大学. 2007
[6]. 中国温室环境控制硬件系统研究进展[J]. 杜尚丰, 李迎霞, 马承伟, 陈青云, 杨卫中. 农业工程学报. 2004
[7]. 温室环境智能监控系统的开发与研究[D]. 李星恕. 西北农林科技大学. 2003
[8]. 基于模糊神经网络的温室智能控制系统研究[D]. 刘其永. 苏州大学. 2008
[9]. 基于CAN总线的温室控制系统研究[D]. 李泉华. 青岛科技大学. 2009
[10]. 浅谈温室自动控制技术的发展概况[J]. 谭静芳, 刘成勋. 农业装备技术. 2005
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