基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法

为了减少温室WSN系统传感器节点数据传输次数,提出基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法。首先,引入莱特准则进行序列异常值检测,研究并提出了便于节点实时计算的序列方差滑动递推计算方法。其次,分别在传感器节点和服务器建立一阶分段线性回归方程并结合自适应加权算法形成两级预测模型,设定传感器节点仅在预测误差超过设定阈值时上传实际采集值,其他时刻服务器自动触发线性回归模型预测填充该部分数据。同时,结合温室环境自动控制的特点,研究了一种基于抛物线的可变误差阈值确定方法。试验表明:分段一阶线性回归模型能够在规定误差阈值内逼近系统原始数据曲线,利用两级预测算法无线传感器节点数据发送次数可减少93%(误差阈值为0.9)。     

基于WSN和GSM的智能灌溉控制系统设计与实现

针对干旱区滴灌系统中智能灌溉和远程自动化的需求,基于无线传感器网络(WSN)和全球移动通信系统(GSM),设计并研发了一套可自动控制现场设备的智能灌溉控制系统。系统中的WSN将低功耗的现场控制单元和数据采集单元与节能型路由协议结合,延长了WSN农田信息采集的生命周期;基于GSM中的SMS(Short Messaging Service)技术,将需求命令下发到上位机控制平台;系统通过处理灌溉区的相关环境数据并进行分析,进行一定的自学习及再学习,可实现对现场设备自动控制。在新疆喀什市麦盖提县规模化节水灌溉增效示范基地的应用试验结果表明:该系统能适应恶劣的自然环境,操作简易,具有较好的鲁棒性,可进行广泛的推广应用。     

基于图论的温室WSN测控系统冗余节点部署算法

针对温室无线传感器网络(WSN)测控系统的漏斗效应问题,提出负载平衡的冗余节点部署算法(RN-DA)。RNDA根据节点负载情况配置一定数量的冗余节点以平衡网络能耗,把节点下一跳选路概率作为权值引入图论,提出源节点数据经m跳到达目的节点概率的定理,为研究网络数据传输提供了一种有效方法。理论分析和仿真结果表明,RNDA既能明显延长网络寿命,又能有效平衡网络节点的能耗。     

基于时空双序列分析的温室WSN故障诊断

根据温室无线传感器网络(WSN)所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性,从温室无线传感器网络基本结构出发,在分析WSN原始数据的基础上,通过对时空序列样本信息的预处理,分别建立了时间和空间故障诊断数学模型,据此分析传感节点的工作状态,给出了温室WSN故障诊断的综合算法.研究结果表明,该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点,提高了WSN工作的可靠性.     

基于时空双序列分析的温室WSN故障诊

根据温室无线传感器网络（WSN）所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性，从温室无线传感器网络基本结构出发，在分析WSN原始数据的基础上，通过对时空序列样本信息的预处理，分别建立了时间和空间故障诊断数学模型，据此分析传感节点的工作状态，给出了温室WSN故障诊断的综合算法。研究结果表明，该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点，提高了WSN工作的可靠性。     

基于智能灌溉系统WSN节点自供电系统设计

为提高智能灌溉系统大面积推广和系统节点能量利用效率,采用MPPT算法结合太阳能、超级电容、聚合物锂电池设计出基于STM32智能灌溉WSN节点自供电系统。利用Matlab软件,搭建光伏电池模型分析光伏特性,完成系统供电设计与模块选型,并设计能量管理电路,结合Qt平台开发监控软件。结合软件对系统进行测试分析,软件平台读取光伏电池及锂电池电压、电流实时数据,同时计算MPPT效率。经实验验证,系统整体运行良好, WSN节点采用太阳能光伏电池供能结合聚合物合锂电池、超级电容储能工作寿命较长,MPPT效率在86%附近小幅度波动,WSN节点自供电系统设计有效解决了传统节点单个电源引起能量不足缺陷,为智能灌溉系统普及与推广提供试验支撑。为WSN节点自供电提供新思路与设计方案,有效提升智能灌溉系统可靠性与实用性,在一定程度上提高农业灌溉效率和智能化水平。     

基于改进K-means算法的WSN簇头节点数据融合

无线传感器网络数据融合能够减少节点能耗、延长网络生命周期,近年来受到了广泛关注。已有的应用于农业监测的空间数据融合算法多采用取平均值等方法将一定区域内监测到的数据融合成一个值。而农田环境监测具有监测范围广、监测点多、监测数据量大的特点,监测数据间除了冗余性还具有差异性,因此数据融合应该在消除冗余的同时保留数据的差异。针对农业监测的这一特点,提出在簇头节点应用聚类算法进行空间数据融合,通过聚类减少数据发送量,降低能耗;同时将差异较大的参量聚类到不同类别中以保留数据间的差异。此外,还提出了一种应用于WSN簇头节点的自适应改进K-means聚类算法,仿真结果表明,所提算法融合后的数据上传量比没有融合减少41.19%,消除了数据冗余;算法融合前后最大误差低于取平均值法误差的36%,保留了数据差异性。在没有明确误差要求时, 该算法能够在尽量减少数据上传量的同时保持相对误差低于10%,避免了因聚类个数不当引起的巨大误差。而在有具体误差要求时,该算法融合前后的绝对误差严格低于要求误差。     

基于WSN的茶园土壤信息监测系统设计

为获得实地、大范围和实时监测的茶园土壤信息,设计和开发了WSN(Wireless Sensor Network)的茶园土壤信息监测系统,包括数据采集节点的设计和数据管理中心软件的开发。该系统采用大量数据采集节点组成簇状结构网络,每个簇网络中的采集节点采集到的数据通过簇头到达Sink节点,由Sink节点通过串口通信将数据发送到数据管理中心,为农业科技部门决策提供科学依据。试验结果表明,系统能够实现稳定的数据传输,适合对茶园土壤信息的实时监测。     

基于混合WSN的智能灌溉远程SCADA系统

采用Citect组态软件、无线传感器网络（WSN）、和GPRS模块,开发设计了一套分布式精确灌溉的闭环远程SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统。该系统主要由上位机、灌溉监控器、WSN、GPRS无线通讯模块和灌溉阀门系组成。其中,无线传感器网络采用地上和地下的混合拓扑结构,灌溉控制器通过土壤水分含量调控区域面积内的灌水量;远程监控中心采用Citect组态软件实现数据、人机界面管理,并可以通过web发布来实现高层次的监控。测试和试验过程中,数据采样间隔设定为30min,选用4组WSN节点,分别测得深度为5cm和35cm处的土壤温度、含水量,测试结果与普通灌溉相比可节水约20％。该系统实现了灌溉的在线自动监控和作物的精量灌溉,创新性的建立了一种地上、地下混合结构的无线传感器网络模型,为进一步研究奠定了基础。     

基于信道测试的橘园WSN网络部署试验

为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验.选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957031与0.971218,0.9546与0.9863.通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110.针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84％.     

基于互信息参数优化BP神经网络的生物质发电量预测研究

生物质直燃发电是目前应用最广、规模最大的生物质能利用方式。然而由于生物质种类繁多、理化性质多变、燃烧不稳定，使得发电量难以准确预计，这为电网调度、安全运行带来隐患。为此，提出一种基于互信息参数优化BP神经网络的生物质发电量预测模型。从生物质电厂收集发电量以及物料参数、锅炉参数、汽机参数、环境参数等实际生产数据，采用平均影响值分析、相关分析和互信息分析对发电量的影响因素进行优化选择，并利用电厂实际数据建立BP神经网络模型。测试结果表明，采用优化影响因素建立的神经网络模型预测误差大幅度降低，其中互信息分析优化效果最佳，平均预测误差从未优化模型的4.59%降至0.66%，且进一步优化神经网络参数后，平均预测误差降至0.50%。     

基于事件驱动与数据融合的温室WSN节能传输模型

针对温室内环境信息变化缓慢、冗余度大和时间空间相关性强的特点,提出了基于事件驱动与支持度融合的温室环境监测无线传感器网络(WSN)的节能传输模型。利用所建立的数据节能传输模型进行了温室环境试验,结果表明采用基于事件驱动的数据传输模型能够减少83.8%数据传输次数,基于支持度函数的数据融合能够根据数据之间的关联程度计算出各原始数据的加权值,融合效果优于算术平均值。     

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。     

基于无线传感器网络的温室环境监测系统

简述了一种结合嵌入式技术、无线传感器网络技术的温室环境信息采集与监测系统设计方案.系统控制终端基于ARM9和嵌入式Linux操作系统进行设计,用于温室环境数据的接收、实时显示和存储,通过GPRS方式实现与远程管理中心的通信.温室环境数据的采集利用无线传感器网络完成,可采集温室温度、湿度、CO2含量、光照强度,基质温度和湿度等6通道参数信息.无线传感器网络的成功应用解决了传统温室使用有线方式布线繁琐的问题.     

基于机器视觉和YOLOv4的破损鸡蛋在线检测研究

破损鸡蛋导致的漏液会污染自动化生产线和完好鸡蛋,不仅影响生产效率,还会干扰裂纹鸡蛋的检测.为实现破损鸡蛋快速、准确、低成本的识别,本文利用机器视觉技术,并结合深度学习网络深层次特征提取、高精度检测分类的特性,提出一种基于YOLOv4网络的破损鸡蛋检测方法.构建破损鸡蛋图像数据集,搭建YOLOv4深度学习网络,训练含有破...     

基于低功耗的发射功率自适应水稻田WSN监测系统

针对农田环境信息监测存在能量有限、节点通信距离各异等特点,设计了一种基于接收信号强度和丢包率的发射功率自适应水稻田监测系统,并搭建了一个长期、稳定且可靠的低功耗无线传感网络。硬件方面,为扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性,采用频率异构的方式对节点分簇,为不同类型的节点配置不同类型的天线。软件方面,为提高CPU利用率,各类节点程序设计采用基于小型嵌入式实时操作系统FreeRTOS;为降低功耗,采取定时休眠唤醒、传感器掉电控制的工作模式和基于感知数据差的低功耗自适应机制。试验结果表明,在150 m通信距离内,系统可以根据当前的通信质量,将节点的发射功率自适应地调整到实现当前通信可靠性所要求(丢包率小于1.3%)的最小发射功率上;对比10 d Bm固定发射功率,当发射功率自适应算法调整为8、6、3 d Bm时,节点续航能力分别提升了11.9%、21.4%和33.3%。通讯性能对比表明,本设计节点的通讯性能明显优于其他3种基于不同发射功率自适应算法的节点,从而验证了本系统的可靠性与实用性。     

基于WSN的水产养殖环境监测系统

将无线传感器网络(WSN)技术引入到环境监测系统的开发中,可有效解决水产养殖工作环境复杂、监测地点分散和布线成本高等问题。所介绍的监测系统以一套无线传感器网络节点来形成获取环境参数的自组织网络,利用一种基于GPRS的远程数据传输系统实现无线传感器网络与远程监控端的通信,并通过监测软件对数据进行接收、观测和存储。实验室和水产养殖基地的测试表明,系统运行稳定,数据真实可信,可对水产养殖环境进行有效监测。     

基于灰色BP神经网络的农业机械总动力预测

为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。     

基于无线传感器网络和LabVIEW的粮仓监控系统设计

鉴于粮食储备安全的重要性,提出了一种基于无线传感器网络和LabVIEW的粮仓监控系统设计方案。该系统采用无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)对粮仓环境进行监测,遵循Zigbee协议将传感器采集的数据以无线方式传输给网关节点;网关节点通过串口将数据传给监控中心;监控中心采用LabVIEW完成数据的实时显示、分析、存储,以及对异常情况的报警,系统实现了对粮仓的智能监控。     

灌溉用水需求预测方法初步研究

准确的分析预测灌溉用水需求及需水结构,对合理选择区域经济发展模式与发展速度至关重要。但由于问题本身的复杂性、影响因素的不确切性、特别是预测方法的局限性,使得目前需水预测误差较大。在剖析现有主要灌溉用水需求预测方法基础上,提出了需水预测模型应该考虑的基本原则及将时间序列分析的滑动平均模型、回归分析模型和人工神经网络模型有机结合构建的非线性自回归滑动平均的动态神经网络模型。