基于USB集线器的远程气象因子数据采集终端

设计一种远程气象因子数据采集终端,采用基于S3C6410的核心控制器控制USB集线器来实现USB口扩展,利用USB主从机数据通讯传输,实现温度、湿度、风向等监测数据实时采集与汇聚.对汇聚数据进行数据解析、信息融合,通过网桥将采集的数据发送到远程后台数据中心,即可实现气象因子的实时监测.     

基于网络监测平台的农林间作耗水特征和灌溉制度

针对特定生态区的种植方式和作物对水分的需求差异,在大田生产条件下对农林复合系统的土壤水分动态、作物日耗水量和灌溉制度进行了试验研究。以新疆枣、棉间作为主要研究对象,利用频域反射法(FDR)土壤水分传感器实时监测农林复合系统下,不同间作带位置的根层土壤水分动态和耗水量。以农作物根层土壤的含水量变化为主要指标,分析间作作物的日耗水量,结合农林复合系统中根层土壤的水分饱灌点和补灌点,确定农林复合系统的最佳灌溉时间和灌溉量。通过实验分析,提出了基于网络平台的农田灌溉警报系统,对农田进行实时监控和管理,预测灌溉时间。结果表明提出的这种基于网络平台土壤墒情监测的灌溉制度方法,可以实时监测农田土壤的水分状况,为农田作物灌溉提供技术支持,对提高农田水分利用效率有着重要的理论意义和应用价值。     

甘蔗联合收割机作业远程信息平台设计与实现

甘蔗收割机作业工况数据的实时监测具有重要的实际意义,设计并实现一种基于云平台的甘蔗收割机作业远程信息平台。通过PLC、CAN总线和Modbus协议完成车载端的现场作业数据实时采集,使用通信模块并采用MQTT协议将数据上传到云平台,终端用户可以通过手机App或Web访问云数据,实现移动终端对甘蔗收割机作业工况数据的实时监测。通过现场测试结果表明：在1.52 h内,实际收到甘蔗收割机实时传来数据5 465条,数据丢失7条,数据准确率为99.88%,丢失率为0.12%。该系统对甘蔗收割机数据监测参数准确,实时性高,能够实现甘蔗联合收割机作业数据的实时采集、远程传输、数据储存与分析等功能,为甘蔗联合收割机的智能化与信息化应用提供了技术支撑。     

基于Android的温室数据多径通信移动终端设计

手持式移动终端平台在农业信息采集与监控领域得到广泛应用。为了降低通信成本和提高通信可靠性,本文基于Internet的C/S架构,设计了移动终端平台与数据采集汇聚节点的多径通信系统,并实现了温室监控数据的远近程通信。远程通信时,移动终端平台通过3G或4G电信网络登录到Internet网络,与汇聚节点服务器实现数据通信;近程通信时,移动终端平台通过局域网Wi Fi的AP模式与汇聚节点直接通信。温室环境参数监测测试结果表明,移动终端能够可靠的的获取温室汇聚节点的数据,并根据网络连接状态和Wi Fi信号强弱实现远近程两种通信模式自由切换。     

基于物联网的农林环境长期监测系统

针对农林环境中复杂的实际情况,设计一种基于物联网的农林环境长期监测系统。系统采用基于CC2530芯片的Zigbee无线传感器网络节点、电源控制硬件电路和基于ARM11的现场服务器,利用太阳能电池供能,通过对IEEE802．15．4和IEEE802．11协议进行转换,将数据通过无线网桥远程传输给管理服务器。该系统能够监测农林环境中的温度、湿度、光照强度、pH值等,可长期对农林环境因素进行采集、监测和分析。     

基于Wi-Fi无线传感器网络的温室环境监测系统设计

为了解决当前温室大棚种植监测系统存在布线复杂、节点功耗大等问题,提出了一种基于Wi-Fi无线网络传感器的温室监测系统,对温室大棚的温度、湿度、光照及CO2的浓度进行实时监测。以GS1011M为核心开发无线终端节点,同时以上位机软件搭建实时观测平台,通过无线通信网络实时接收传感数据,完成对监测区域内目标的监测。结果显示,温室大棚环境监测系统功耗低,数据准确度高,工作稳定。     

基于WSN的水产品冷链物流实时监测系统

为降低水产品物流损耗、提高水产品冷链物流信息化程度,以ZigBee协议为基础,围绕CC2530型无线传感片上系统,设计了基于无线传感网络(WSN)的水产品冷链物流实时监控系统。系统包括用于采集温度数据的监测节点、用于ZigBee网络组织与数据汇聚的协调器节点和用于实时监测、数据存储和网络控制的远程管理系统。冷链环境系统测试表明监测系统能够应用于水产品冷链物流仓储和运输的全过程,监测节点在变温箱温度-18℃时工作可靠。通信性能测试表明使用-3 dBm射频功率在30 m通信范围内丢包率小于8.4%,节点通信能耗低。     

基于无线传感的丘陵葡萄园环境监测系统研究

为了解决丘陵葡萄园环境信息和土壤墒情的无线监测问题,设计了一种能够实时采集、传输数据的丘陵葡萄园环境采集系统。系统基于无线传感器网络技术,采用Amega128L微处理器和CC2420芯片为基础设计无线传感器节点,传感器节点上接有土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器以及光照强度传感器,通过这些传感器采集葡萄园环境信息。传感器节点将采集的环境信息经无线方式传给汇聚节点,汇聚节点通过RS232串口将数据传到上位机的数据库中,实现了丘陵葡萄园环境信息的无线实时监测。试验研究表明,系统具有功耗低、传输数据实时可靠等优点,能很好地实现丘陵葡萄园环境监测的应用要求。     

基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统设计

奶牛活动量的及时准确监测对奶牛发情检测具有重要意义,为了实现奶牛活动量的无线远距离实时监测,设计一种基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统。系统采用STM32单片机作为主控制器,基于ADXL345加速度传感器来实时检测奶牛运动状况,同时利用ESP8266 WIFI实现活动量数据到OneNet云平台的传输。并通过LabVIEW开发奶牛计步器上位机监控系统,实现奶牛活动量的实时监视功能。测试结果表明：系统安装方便,实时性好,对奶牛活动计步的准确率可达97%以上,能够实现奶牛活动量的无线远程监测,及时有效地对发情状态的奶牛进行干预,对奶牛养殖的信息化和智能化具有一定的应用价值。     

基于Web技术的新能源汽车状态监测平台开发

为推动车联网的发展,针对新能源汽车的安全性问题,设计了一种基于web技术的新能源汽车状态监测平台。平台主要由车载终端、云服务器端、远程客户端3部分组成。车载终端将汽车上各项参数编码并通过通信模块将数据打包发送到云服务器,云服务器端对报文进行解析并保存到数据库,远程监测中心调取并显示新能源汽车各项参数、地理位置等,实现对新能源汽车运行数据的实时采集与处理、实时定位、远程监测等功能。     

不同水质灌溉对土壤中重金属积累和分布的影响

通过对邯郸市5种水质灌区的土壤中重金属含量测定,结果发现:不同水质灌溉对重金属在土壤中积累影响不同,基本表现为工业污水灌溉>混合污水灌溉>生活污水灌溉>中水灌溉>井水灌溉,无论何种水质灌溉,4种重金属在土壤中积累趋势为Pb>Zn>Cu>Cd,分布趋势为表聚或低聚现象,土壤中4种重金属含量均未超标。分析表明,用中水灌溉是可行的,可以为邯郸市污水灌溉提供技术支撑。     

生活垃圾酸性发酵的产酸特性研究

本文研究了生活垃圾酸性发酸的特点,旨在为利用硫酸盐还原菌（ＳＲ）处理含硫酸盐的酸性矿山废水时寻找一种新的碳源。实验中采用小试规模的批最反应器和ＣＳＴＲ反应器,在温度３５℃条件下研究了生活垃圾氧发酵产酸过程中ＰＨ、挥发性脂肪酸（ＶＦＡ）和氧化还原电位的变化。在实验条件下,５种不同固体浓度（６％,９％,１２％,１５％和２０％）批量运动结果表明：所产生ＶＦＡ浓度经过缓慢增加、中增加相对平缓３个阶段,ＶＦ     

希尔伯特-黄变换在农业机械故障诊断中的应用

在对农业机械故障发生的原因及征象进行分析的同时应用希尔伯特—黄变换方法对农业机械的故障点进行了观测和诊断。由于这类系统故障点冲击引起的信号突变十分微弱,在噪声环境中更难于识别,因此首先通过EMD分解分离噪声,然后从希尔伯特谱中分析出故障振动信号的时频分布情况,从而确定故障发生的时间以及故障前后信号频率和幅值随时间变化的各种信息,以达到提取较为完整的故障特征的目的,实现对这类系统的某些特殊故障的诊断。     

天津市景观水体自净能力及自净规律实验研究

为了研究不同水质水体的自净能力和自净规律,选择了4种不同污染水平的水体进行了室外模拟实验,对水体的CODCr、氨氮和总磷等指标进行了跟踪监测,采用了对比分析、逻辑模型分析等数据分析方法,分析研究了不同水质水体的自净能力及自净规律,提出了不同水质水体中CODCr、氨氮、总磷的自净能力,分析出CODCr和氨氮的自净符合对数衰减规律、总磷的自净规律符合线性衰减。     

UASB和EGSB反应器降解挥发性脂肪酸(VFAs)性能的对比研究

室温下(20℃-25℃)运行UASB和EGSB反应器处理挥发性脂肪酸(VFAs),对两者的降解性能进行了研究.采用改变进水浓度和进水流量两种方式改变反应器运行负荷,结果表明室温条件下,EGSB反应器与UASB反应器相比,在处理高浓度挥发性脂肪酸上,前者具有COD去除率高、运行稳定、耐冲击能力强等优点.EGSB反应器的出水回流提高了反应器内上升流速,强化了反应器内的传质过程,使EGSB具有较高的处理效率和运行稳定性.     

Suspended sediment load prediction of river systems: An artificial neural network approach

Information on suspended sediment load is crucial to water management and environmental protection. Suspended sediment loads for three major rivers (Mississippi, Missouri and Rio Grande) in USA are estimated using artificial neural network (ANN) modeling approach. A multilayer perceptron (MLP) ANN with an error back propagation algorithm, using historical daily and weekly hydroclimatological data (precipitation P_(t), current discharge Q_(t), antecedent discharge Q_(t−1), and antecedent sediment load SL_(t−1)), is used to predict the suspended sediment load SL_(t) at the selected monitoring stations. Performance of ANN was evaluated using different combinations of input data sets, length of record for training, and temporal resolution (daily and weekly data). Results from ANN model were compared with results from multiple linear regressions (MLR), multiple non-linear regression (MNLR) and Autoregressive integrated moving average (ARIMA) using correlation coefficient (R), mean absolute percent error (MAPE) and model efficiency (E). Comparison of training period length was also made (4, 3 and 2 years of training and 1, 2 and 3 years of testing, respectively). The model efficiency (E) and R² values were slightly higher for the 4 years of training and 1 year of testing (4 * 1) for Mississippi River, indifferent for Missouri and slightly lower for Rio Grande River. Daily simulations using Input 1 (P_(t), Q_(t), Q_(t−1), SL_(t−1)) and three years of training and two years of testing (3 * 2) performed better (R² and E of 0.85 and 0.72, respectively) than the simulation with two years of training and three years of testing (2 * 3) (R² and E of 0.64 and 0.46, respectively). ANN predicted daily values using Input 1 and 3 * 2 architecture for Missouri (R² = 0.97) and Mississippi (R² = 0.96) were better than those of Rio Grande (R² = 0.65). Daily predictions were better compared to weekly predictions for all three rivers due to higher correlation within daily than weekly data. ANN predictions for most simulations were superior compared to predictions using MLR, MNLR and ARIMA. The modeling approach presented in this paper can be potentially used to reduce the frequency of costly operations for sediment measurement where hydrological data is readily available.     

黑龙江省农业物流及供应链管理模式发展分析

从农业物流的理论基础入手,明确了农业物流及供应链管理模式的相关概念、特性及功能;依据黑龙江省农业物流的特点,分析了目前农业供应物流及农业销售物流的现状及问题;结合现代供应链的管理思想,探讨了农业物流及供应链管理模式的发展方向及趋势。     

电控单体泵硬件在环仿真系统

以电控单体泵控制系统的开发为应用背景,研究开发了电控单体泵硬件在环仿真系统。对电控单体泵硬件在环仿真系统的硬件组成以及软件模块进行了深入阐述,同时利用所开发的硬件在环仿真系统对自主开发的电控单体泵控制系统进行了硬件在环仿真测试。测试结果表明,所开发的硬件在环仿真系统能够满足电控单体泵控制器的测试需要,为电控单体泵控制器的开发提供了一个很好的系统仿真测试平台。     

引入因素分析法的神经网络在洪水

因素分析法是一种多元统计法，可以通过线性变换，将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据，本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程，详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题，并通过实例评价了此应用方法的效果，通过分析，表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简，大大缩减了神经网络的规模，提高了效率，具有很高的实用价值。     

关键链方法及其在项目群管理中的应用

传统的项目管理方法在资源的安排方面存在着先天的缺陷,而关键链方法为单一资源限制下的项目管理提供了出路。本文在介绍关键链(CCPM)方法的基础上,对传统的项目管理方法——关键路径法(CPM)与关键链方法进行了比较,并结合项目群管理的特点将关键链方法应用于项目群管理,建立了关键链项目群管理流程;最后通过实例的分析,进而验证关键链方法应用于项目群管理的有效性。