设施农业文摘

I论文题名]基于RO匕bit 2000温室智能采集控制器的研究开发 [论文作者】李秀梅 【授予学位】硕士 [授予单位]大连理工大学 I授予时l’ed]200礴0301 I关键词l温室控制模糊神经网络RO匕匕眨000改进遗传算法智 能变异远程通讯 [文摘l该课题研发的基于RO匕bjt20OO温室智能采集控制器是 将智能控制理论、电子技术和通讯技术集于一体，以实现温室智能 控制系统为目的，对模糊神经网络控制器以及模型训练算法进行了 探索和研究，并借此课题进一步掌握了智能控制系统在实践中的应 用。该文重点阐述了RO匕bitZ000温室采集控制器的硬件设计原理…     

多信息融合的智能温室控制系统研究

针对温室环境控制的特点,应用优先调节原则和模糊控制理论,设计了能对温室的温度、湿度,CO2浓度等环境因素进行自动控制的智能温室控制系统.采用RTLS019AS芯片接入以太网.利用TCP/IP协议实现与上位机的通信,智能控制器采用模糊控制技术对温室内温度,湿度等进行控制,能满足不同规模的智能温室控制的需要.     

基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测

温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0. 993 4,湿度模型有效性为0. 978 1,且优于单独WNN模型和BP神经网络模型的预测结果,可有效提高短期温室温湿度预测的精度。     

基于WEB的智能温室信息管理系统的设计

温室信息管理系统是智能温室环境监控系统的核心。结合智能温室管理的需求分析,采用visual studio.net平台开发了基于WEB的智能温室信息管理系统。系统共分为用户管理、数据管理、实时信息监测、智能决策、报警显示、控制等功能模块,实现了对温室温度、湿度、光照、CO2浓度等环境参数的自动采集与智能化控制,并能够通过网络终端进行网络监控,减少了劳动管理成本,提高了温室运行效率。系统运行稳定、性能可靠,有一定的推广应用价值。     

基于CAN总线的智能温室控制系统的研究

[目的]为提高温室控制系统的性能。[方法]将CAN总线应用于温室控制中,建立基于CAN总线的智能控制系统。[结果]基于CAN总线的智能温室控制系统具有布线简单、系统控制器稳定、数据传输可靠性高等特点,满足温室环境的要求。[结论]将CAN总线应用于温室控制中,改善了温室控制系统的通讯性能。     

基于模糊神经网络的温室小气候预测模型

为了实现对温室环境的精准控制，针对温室环境调节过程的滞后响应特性，采用模糊神经网络对温室环境因子进行预测。通过确定模糊神经网络的网络结构、隶属度函数和模糊规则等参数，对温室小气候预测系统进行建模。经过小波降噪处理过的数据通过温室小气候预测模型，实现对环境因子的预测。模型验证结果表明采用温度、湿度和光照强度模型得到的相关度均达到了95%以上，具有良好的预测效果，能够为后续温室的控制决策提供有效依据。     

多功能智能温室监控系统设计

设计了一个基于无线传输的单片机控制智能温室监控系统,该系统能实现实时采集温室参数信息,利用红外对射模块实现入侵报警。给出了该智能温室控制系统的硬件部分和软件部分设计,结合有线和无线通讯技术,将从机的采集信号实时传送计算机,经过数据比较处理,发送控制命令,实现温室大棚的最优控制,从而提高温室大棚的农产品产量。     

设施农业温室大棚智能控制技术的现状与展望

设施农业的发展是农业现代化的重要标志,也是现代化农业发展的重要建设任务。温室大棚智能控制作为设施农业种植与生产过程中的关键环节,是提高生产效率、保障农作物品质的重要措施,近年来,已成为国内外热门研究课题。温室环境是一种非线性、强耦合性、多干扰性、时滞性的动态环境系统,温室内环境因子与环境因子、植物生长情况与环境因子之间都存在复杂的能量关系。因此,如何高效经济地实现温室内多因子间的复合控制是温室环境控制过程要解决的关键问题。我国的智能温室大棚技术较国外发展晚,在控制方法、控制技术和控制成本等方面都与国外先进技术存在较大差距。为了促进我国设施农业温室大棚智能控制技术的快速发展,推动设施农业领域的技术进步,总结了国内外温室大棚智能控制技术的发展过程,重点对模糊控制、神经网络控制和专家系统控制等温室控制算法进行了分析和比较,展望了设施农业温室大棚智能控制技术的发展方向。     

北方日光温室智能监控系统的设计与实现

建立日光温室智能监控系统,能够推动我国北方日光温室设施园艺现代化,对日光温室的智能监控有助于提高设施园艺的产量,实现对日光温室的现代化管理。针对中国北方日光温室设施农业环境数据的监测与环境控制需要,设计了一套以ST公司的STM32单片机为控制核心并符合北方日光温室环境的智能监控系统,该系统综合运用传感器技术,自动检测技术和通讯技术等实现对日光温室温度、湿度、光照度、CO2浓度的采集、存储、显示、监测和控制,并对采集到的温室环境因子数据进行了线性回归分析。完成了对环境温室的实时遥测,遥调和遥控,同时能提供各温室环境因子的历史记录和数据。运行结果表明:该智能监控系统运行稳定,测量结果准确可靠,扩展性强,可以满足控制要求,具有良好的应用前景。     

蝴蝶兰智能温室优质高效栽培技术

针对目前蝴蝶兰品质良莠不齐,且上市过于集中在年宵的问题,通过利用智能温室的先进设施,实现对环境因子的精准调控,建立了智能温室蝴蝶兰高效栽培技术体系,主要包括:栽培设施条件、品种引进与选择、栽培与管理、环境因子控制、催花技术及病虫害综合防治等方面。该高效栽培技术体系的推广能进一步提高蝴蝶兰产业的水平,提高蝴蝶兰的品质,实现周年供花并提高蝴蝶兰种植效益。     

蝴蝶兰智能温室优质高效栽培技术

针对目前蝴蝶兰品质良莠不齐,且上市过于集中在年宵的问题,通过利用智能温室的先进设施,实现对环境因子的精准调控,建立了智能温室蝴蝶兰高效栽培技术体系,主要包括:栽培设施条件、品种引进与选择、栽培与管理、环境因子控制、催花技术及病虫害综合防治等方面。该高效栽培技术体系的推广能进一步提高蝴蝶兰产业的水平,提高蝴蝶兰的品质,实现周年供花并提高蝴蝶兰种植效益。     

基于OLSR的无线传感网在智能温室大棚中的应用

为了推广智能农业的发展,针对目前的温室大棚检测、管理难的问题,设计了一种基于无线传感网络的智能温室大棚管理系统。首次引入了OLSR路由协议,使系统中的感应节点、实施节点、控制节点共同处于一个网络层,无需网关便可实现节点与节点、节点与控制中心的实时通信。感应节点收集物理环境数据通过中间节点传送给控制节点,控制节点查询专家数据库后决定解决方案,交由实施节点实施。与传统温室大棚检测系统相比,该系统具有布置简单、智能调控等特点。     

农业温室二氧化碳模糊控制系统算法

利用BP神经网络模糊控制器对农业温室二氧化碳进行控制.详细介绍了模糊规则表的生成及神经网络模糊控制器的设计,并使用Mablab进行了仿真学习,仿真结果表明该设计能够有效的对温室二氧化碳进行控制.     

基于物联网的智能温室信息管理系统设计

智能温室信息管理系统中需要采集和处理环境信息、作物信息、控制信息等大量、多类型的数据信息,针对上述问题提出了一种Zigbee无线传感、WIFI无线通讯及工业以太网相混合的物联网温室信息管理系统方案。重点讨论了以SQL SERVER 2008数据库为核心、以MCGS为采集及显示平台、以S7-300为控制信息终端的信息管理方法。该方案经过实际验证能很好的满足智能温室信息管理要求。     

温室土壤湿度的模糊控制系统研究

[目的]现代化的温室是促进农业技术发展的重要标志.然而,目前国内由于地区因素的差异,部分地区存在着操作成本较高、技术人员水平较低等情况,智能温室系统的普及程度低.为了使自动控制技术能在现代温室中发挥作用,温室内的环境条件得以有效地控制,需要大力推广智能温室技术.[方法]设计了一种针对温室土壤湿度的环境测控系统.[结果]该系统采用模糊控制技术,能够对单栋温室的土壤湿度进行测量和控制.通过Matlab对该系统进行模糊规则的设计,并进行模糊控制仿真.[结论]验证了该系统的可行性,并且使温室环境达到预期要求.     

温室温度控制系统神经网络PID控制算法研究

在以优质、高效、高产为目的的现代化农业发展新阶段,温室自动化技术的研究受到广泛重视.对于温室自动控制系统,由于其非线性、强耦合、纯滞后、大惯性的自身特性,传统PID控制已难以满足高品质温室控制系统的需求.由于BP神经网络具有强大的学习能力及非线性映射性,将BP神经网络控制引入常规PID控制中,采用BP神经网络PID控制方案,设计温室温度的自动控制系统并进行仿真验证.仿真结果表明,相比于传统的PID控制系统,所设计的基于BP神经网络PID控制系统具有更强的自适应能力与稳健性,控制品质具有明显优势.     

大棚花卉种植智能辅助决策支持系统关键技术

文章针对温度的时变非线性,将传统的温室控制与农业专家库结合起来,采用模糊算法来实现温室信息采集,从硬件和软件上的设计达到对温室环境的精细化控制,实验表明此系统对无线传感采集的数据进行模糊化的智能辅助控制系统精度高,动态性能好,鲁棒性强。     

基于图像处理技术的温室作物信息采集处理系统

有效获取温室作物信息,可以提高温室环境控制智能化水平.本文总结了图像采集及图像处理方面的研究进展,并在温室智能控制系统中增加摄像机获取蔬菜作物图像的基础上,并采用数字图像处理技术分析处理温室黄瓜的多种形态参数,进而为判断作物的生长发育时期及实现温室蔬菜栽培智能管理奠定了基础.     

智能温室温湿度控制系统设计及其仿真

在模糊神经网络基本理论的基础上,针对温湿度变化规律和控制要求,设计了温室中温湿度控制系统的硬件组成及其软件实现。实用证明:系统结构简单、性能稳定、可靠性高,可解决实际应用中的问题。     

基于STM32温室环境测控系统的研究

在传统温室自动化监控系统的基础上,针对目前温室大棚面积不断增大、温室内传感器种类及数量不断增多,且不易连栋管理的现状,设计了基于ARM CORTEX-M3核的以STM32单片机为核心的智能温室控制系统。系统采用CAN总线技术对连栋大棚的主要环境因子,如温度、湿度及光照度等进行智能控制,通过串行通信实现上位机控制,增强了温室大棚的智能化和实用性。