日光温室群监控系统设计

为了解决传统温室群管理困难、调控复杂等问题,设计开发日光温室群监控系统。采用可编程控制器(PLC)作为系统主控制器,控制各温室内的控制节点,实现温室环境调控的自动化运行;应用无线通讯技术实现温室各模块之间的数据通讯;设计MCGS组态监控界面,实现温室群各执行设备的现场实时调控;设计PID通风控制器,利用粒子群算法优化控制参数,精确调控温室内湿度;应用巨控智能远传模块(GRM500)开发远程上位机数据管理系统,设计远程图形控制界面,实现温室的集群调控。测试结果表明,系统能够完成设计目标,自动化和智能化程度较高,便于用户管理温室群。     

温室环境智能控制系统的研究与开发

温室环境智能控制系统以中心计算机和PLC智能控制器为控制核心，基于人工智能和农业专家系统知识库，采用主从监控管理形式，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。系统主要由环境因子实时监控模块、智能决策模块、数据处理模块、数据库管理模块、人工控制模块、系统参数设定模块、灌溉控制模块、远程监控等模块构成，具有智能决策、易于操作、运行可靠、便于升级扩充等特点，已实现产品化。运用该套控制系统，采用配套的栽培技术措施，达到实现作物周年高产、高效、优质生产的目的。     

基于物联网的温室智能监控系统设计

根据现代温室监控与管理需求,基于物联网技术框架,设计并实现了一种基于物联网的温室智能监控系统。系统由现场监控子系统、远程监控子系统和数据库3部分组成。采用基于分布式CAN总线的硬件系统实现环境数据的实时采集与设备控制,将分布图法应用于采集系统离异数据的在线检测。为了提高远程监控子系统的响应速度与交互性,采用了基于异步Java Script和XML技术(Ajax)的Web数据交互方式。结合温室环境调控的特点,将基于混杂自动机模型的温室温度系统智能控制算法应用于实际系统,实现了温室环境的自动调控。为保证设备控制的安全性,采用轮询法实现了现场监控子系统和远程监控子系统中设备状态的同步,并将基于Zernike矩的图像识别技术应用于双向型设备的状态检测,实现设备的自动校准。试验表明系统数据传输稳定,环境调控可靠,满足现代温室智能监控的需求。     

基于Zigbee和嵌入式系统的养殖场环境智能监控系统

精细化养殖要求对养殖场湿度、温度、光照强度等环境参数进行有效实时地调控,采用ZigBee无线通信技术、嵌入式系统和网络数据库技术开发一套养殖场环境智能监控系统,系统可以对养殖场湿度、温度、光照强度进行实时监测,并对相关数据存储以便后期的查询和数据回放。通过设置参数的上下限,系统为工作人员提供实时预警,工作人员可以通过现场或远程的控制模块控制养殖场设备的运行状态,实现对环境参数的合理调控。测试结果表明该系统功能完善、运行稳定,能为养殖户提供高性价比的养殖场监控实施方案。     

基于嵌入式 Web 服务器的远程温室监控系统设计

针对传统温室监控系统实时性差、监控环境因子单一的问题,设计了一种基于嵌入式 Web 服务器的远程温室监控系统。该监控系统以嵌入式Web 服务器为核心,结合CGI 技术实现多传感器数据与控制界面的动态传输,通过Internet 远程访问嵌入式Web 服务器,实现用户通过 Web 浏览器对温室环境多因子参数的监测与控制。该系统保证了对温室环境因子的精确检测与实时控制,可为温室作物提供适宜的生长环境。     

基于嵌入式的智能温室监控系统

为实现便捷、实时监控温室内环境参数,利用嵌入式技术和Zigbee无线传感器网络技术设计一种基于嵌入式的智能温室监控系统。系统分为嵌入式监控终端、无线数据传输网络、采集执行机构。采集执行机构负责采集和调节温室内温度、湿度、土壤含水率等参数;使用Zigbee无线传感器网络传输数据;嵌入式监控终端选用ARM平台并搭载Linux操作系统,利用Qt开发环境所含数据收发、数据分析和历史备份功能编写监控软件,并为用户提供人性化操作界面。经测试,系统运行稳定,能够实时监控温室内不同区域的环境参数。     

基于农业物联网的智能温室系统架构与实现

农业物联网能实现农业管理的数字化、网络化和精准化,基于农业物联网的温室监控系统可实现温室环境的远程监测和智能控制。通过分析温室监控的特殊需求并参考物联网的标准架构,提出了智能温室物联网的架构方案。根据该架构方案设计了完整的温室监控物联网:感知控制层基于Zig Bee和RS485传感器网络及计算机控制模块,并针对可靠性、可扩展性和低功耗进行了优化设计;网络传输层支持多种数据传输方式和数据同步机制,建立了系统层间数据枢纽;应用层包含数据中心、WEB服务器和智能控制策略系统,提供了基于Hadoop和My SQL的海量温室历史数据的云存储解决方案、高可用免维护的云服务器和基于大数据和机器学习的控制策略;终端接入层采用WEB前端技术和React Native为系统提供了可视化界面。该智能温室物联网系统在连栋塑料温室实验基地的长期工作表明:系统运行稳定可靠,能有效提高温室生产的科学管理水平。     

温室通风设备状态监测系统设计与试验

根据现代温室监控和管理的需求,基于Android系统开发了温室设备的状态监控模块,采用CAN总线测控系统对温室内外环境数据进行实时采集并对温室环境设备进行控制。基于Android开发的系统软件具有远程监控的功能。根据摄像头提供的实时视频数据,对图帧间差分法和自相关函数法应用于温室风机停转状态的监测以及背景差分法和Canny边缘检测算法应用于温室天窗开度状态的监测进行研究,比较不同算法的实时性和准确性,实现了温室通风设备风机和天窗状态的异常监测。试验表明,系统数据传输稳定、环境调控可靠、视频图像清晰流畅,能够实时可靠地监测设备的运行状态,且操作简单、界面友好,保证了温室通风设备自动控制的安全性,能够满足远程智能监控现代温室的需求。     

北方温室微环境在线监控系统设计与分析

通过对温室环境和调控策略的分析,提出一个总体方案,设计了一套符合北方温室环境的智能控制系统。该系统采用分布主从式设计结构,下位机以STM32F103VCT6单片机为核心,搭载丰富的外围模块;上位机主要实现用户指令下发和信息汇总,完成对温室环境的实时遥测、遥调和遥控。通过对温室环境的监控保证温室内作物的生长条件,实现了温室大棚的科学、高效、智能化的管理。      

基于Zigbee的温室远程监控系统

设计开发了一套基于Zigbee无线网络的温室远程监控系统,通过无线网络实现了对温室内温湿度、土壤含水量和CO2浓度的监测与调控,以及温室顶模的开模闭膜远程控制。温室远程监控系统由温室数据采集控制器和温室远程监控软件组成。温室数据采集控制器可以实现本地手动、遥控器遥控和控制室远程无线控制一体化集成控制。温室远程监控软件将采集到的数据进行汇总、显示和记录,实现了温室设备的自动控制和远程遥控。整个系统操作简单,经济适用,并且布线方便。     

基于物联网的远程温室视觉监控系统设计与实现

在当前智慧农业的大环境下,农作物生长过程的识别与监控问题一直是一项具有挑战性的任务,基于此提出一种基于物联网的远程温室视觉监控系统,系统通过LoRa无线通信技术监测温室内的温湿度、光照强度等环境参数,能够及时监测到农作物的生长状况,并实现自动通风、自动补光等功能。在PC端的Qt上位机实时监测温室内的环境信息并控制环境参数,通过OV9726摄像头对农作物进行监测,所获得的生长状态信息传输到S3C6410集中控制模块进行处理,结合克隆选择算法和朴素贝叶斯分类器对叶片进行识别处理。本系统采用LoRa模块进行自组网来实现环境监测,将Linux操作系统移植到集中控制模块,为视觉系统软硬件平台的搭建做准备工作,所使用的组合算法能够使得农作物叶片识别率达到95.3%,识别时间达到8.4 ms,对于叶片识别精度等方面有着明显的提升,经过实验充分验证本系统所使用的设备与算法的有效性。     

基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法

针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.003 9、0.005 9和0.028 3,决定系数分别为0.991 5、0.967 8和0.973 9。该模型预测结果较理想,可以为温室环境调控提供一定的决策支持。     

大棚温湿度和光照度自动控制系统设计与实现

针对当前我国农业设施化的发展需求,设计了一种适用于农业温室大棚的监控系统。该系统以STC89C52单片机为核心,以DHT11温湿度传感器为温湿度采集单元,以AH2003为光照强弱采集单元,由温湿度检测、温湿度控制、照度检测、照度控制和上位机系统等组成,实现对棚内环境的监测、调节。测试表明棚内的温度、湿度、光照强度和光照时间均符合植物最佳生长条件。      

物联网温室环境调控系统

针对温室环境远程调控过程中自动控制参数无法修改或缺少远程手动控制模式的问题，设计了温室环境远程测控系统。系统可分为温室现场测控层、服务器层和用户应用层。现场测控层基于无线传感器网络获取温室内外环境信息，并配备了网络摄像头实时监测；服务器层以ARM为硬件平台，采用Linux C语言完成无线通信模块软件设计和服务器的设计；用户应用层基于Web和Andorid技术，构建提供温室内外即时环境信息查询和自动控制方法选择、控制目标调整、在线视频查看温室内部情况等功能远程终端。试验结果表明，本系统自动测控周期最短为5s，数据传输误码率和丢包率较低，能够满足实时、可靠监测的需求，视频图像流畅清晰，操作简单，界面友好，提高了温室环境测控系统的适用性。     

基于嵌入式Linux内核移植设备驱动的微喷自动装置

为了实现精准灌溉和节约用水的理念,提出了基于嵌入式Linux内核移植设备驱动的温室微喷自动装置。通过分析温室参数和作物生产信息,利用传感器网络采集温室内温、湿度等环境因子,采用微喷灌调节和控制温室内环境,为农作物生长提供最有利的条件。文中重点研究了嵌入式内核系统、传感检测网络、数据处理单元及水泵送水管道组件的微喷自动控制装置,并搭建了试验平台。试验表明:该系统能实现对温室环境实施实时监测,可通过电磁阀控制执行器进行微喷灌水,有效控制环境因子,可靠性强、稳定性高,对微喷灌溉应用于农业种植具有重要指导意义。     

基于改进PSO算法的多温室物联网群控终端变量协调控制研究

为解决目前温室群测控难、智能化程度低的问题,基于改进PSO算法提出一种多温室物联网群控终端变量协调控制方法。通过构建基于大数据的多温室分层分布式物联网群控集成系统,有效融合大数据技术、物联网技术、传感器技术以及智能控制技术,采用单个温室的多参数多变量协调控制方法,实现单温室智能化协调控制;通过加设总控制器,根据记录下的多温室作物生长环境参数变换情况,优化区间内浮点数的取值范围,当取值范围优化结果提升值比1%小,则停止寻优,将此时的最优参数输出,完成多温室群控终端变量协调控制。试验结果表明,稳定时设定的目标温度值的平均值为25.6℃,误差值为1.4℃,相对湿度平均值为47.60%RH,误差值为2.4%RH,光照强度和二氧化碳浓度也基本可以维持在一个较小的范围内波动,可在较短时间内将各项环境参数调控至温室预设目标环境参数值,提高多温室物联网群控终端变量智能化控制程度。     

基于分段多区间的温室夏季温湿度智能控制策略

温室环境调控能有效改善作物生产条件,为有效针对温室温度相对湿度进行精准调控,设计了一种基于物联网的温室智能监控系统,分别进行了降温、除湿、增湿和无设备运行4种处理下的试验,构建了温室无设备运行状态下温度和相对湿度变化的数学模型,通过对比同一条件下无设备运行状态的模拟值与设备调控后的实测值,定量分析出不同设备的调控能力。提出了根据作物需求分时间段、根据设备调控能力分温度区间的分段多区间温湿度调控方法,并进行了试验验证。结果表明：分段多区间控制策略可以有效地调控温度和相对湿度,全天59.46%时间内的温度处于适宜区间中,全天6680%时间内的相对湿度处于适宜区间中;设备运行稳定且未造成设备频繁启闭。分时间段多温度区间控制策略结合智能控制系统可实现远程自动控制。     

作物生长和环境信息多传感检测系统设计

研发了适用于温室高架栽培作物的轨道式移动检测方法,设计了移动检测平台,可搭载作物生长和环境信息多传感检测装置,可实现对高架作物的茎、果、叶长势和冠气温差等生长信息,以及环境温湿度、光照强度等气象环境因子的检测。为了适应温室路面环境,提高行走的稳定性,移动检测平台采用轨道式机构设计,可利用温室加热管道为轨道。移动检测平台采用高举升降机构,结合5个自由度机械臂系统,能准确地将检测设备置于目标高度和预定位姿,实现对不同株型不同生长期温室高架栽培作物长势和环境信息的检测。     

温室环境监测中无线传感器网络节点设计

针对传统有线温室测控系统存在成本较高、使用不便、布线复杂、维护困难等问题,给出了一种低能耗无线测控节点的设计方案.温室中各测控节点通过无线传感网络进行通信,各测控节点以ATmega48单片机为控制核心,将各观测点的温度、湿度、光照、二氧化碳等环境参数通过nRF24L01+发送出去.经现场实验证明:该系统具有功耗低、线路简单、易维护等特点,可以对温室内的多种环境参数进行有效的监测,完全满足实际农业生产要求.