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基于无线传感器网络与嵌入式技术的温室环境监控系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前温室控制系统存在的扩展性差、智能化程度不高等问题,设计一种结合无线传感器网络与嵌入式技术的温室环境信息监控系统,介绍基于无线传感器网络的系统总体设计方案和基于S3C2410的控制器硬件设计方案。所设计的系统成本低、性能可靠,具有较强的实用性。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(11)
结合物联网技术与现代农业生产,设计了一种农业大棚生产环境监控系统。系统由农作物生产环境监控模块、野外气象监测站、控制系统模块及管理决策平台等部分组成。部署在农业大棚内的传感器节点,采用具有自组网特点的ZigBee网络,实时采集农作物的生产信息,协调节点通过以太网将采集到的数据传输至用户端管理平台,并存储于数据存储中心;设计了多网融合、风光互补野外气象监测装置,能够根据用户选择,通过NB-IOT、LoRaWAN、WiFi、4G、以太网,完成野外的温度、湿度、光照、粉尘、风速风向、降雨量等环境,以及气象数据的传输。与此同时,系统支持自动、手动两种控制方式,用户能够通过手机APP、PC,查看农作物生产过程的实时数据,完成农业大棚内风机、卷帘、加湿器、节水灌溉装置等现场设备的控制操作。实践表明:系统在农业科技园区部署后,农业技术人员能够根据农业生产的实时监测数据,判断农作物生长的最佳条件,实现农业大棚生产的科学分析、统筹与管理,有效提高了农业大棚的管理效率,降低了人工成本,使得农业智慧化程度有了较大的提升。 相似文献
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针对当前温室大棚管控系统存在的诸多问题,使用在嵌入式领域已趋于成熟的无线传感器网络技术和Web技术,设计了无线传感智能温室监控系统。该系统主要运用 ZigBee 无线传感器技术、嵌入式 Web 技术和嵌入式数据库技术,所使用的元器件功耗低且便宜耐用;可根据大棚情况灵活布置监测点;具有良好的人机界面;可方便地使用电脑或手机上网的形式进行现场和远程管理。经过永城市农业局所属示范园的实践验证表明,系统效果良好,达到设计要求,为无线传感器网络和 Web 技术在温室管理领域应用做了有益探索。 相似文献
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【目的】传统意义上的环境监控系统大都采用分散监控和维护的方式,不仅浪费物力、财力和人力,而且系统的可靠性相对较差,亟需解决这些问题。【方法】笔者提出了一种基于嵌入式技术的智能化农业温室大棚环境监控系统,该监控系统通过采用下位机和上位机两个独立的子系统,能够实现对农业温室大棚内部环境的多点网络式监控,应季节变化配置监控系统监测参数。【结果】温度调试模块、湿度采集模块运行良好,上位机界面显示正常,能够实现实时智能化的监督与控制。【结论】创新设计后的农业温室大棚温湿度监控系统不仅可以降低系统监控成本,给设备维护管理者提供便捷,提高其工作效率,还可以应用于其他任何需要环境监控的领域,有助于推进农业生产智能化进程。 相似文献
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设计了一种禽舍内无线湿度监测装置,发射机通过湿度传感器HS1101对湿度进行采集,将采集到的数据通过无线模块PTR2000发送,接收机计算出湿度值,并在液晶屏上显示。系统发射部分以AT89S52为核心,包括湿度采集和无线发射。接收部分也以AT89S52为核心,包括无线接收和液晶显示。系统具有测量精确、简单实用和小型化的特点,满足禽舍湿度监测的实际要求。 相似文献
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实时监测鱼菜共生系统中的关键环境信息对整个系统的水质调控具有重要意义。设计一种基于GPRS的多参数环境信息监测系统,系统可对水产养殖区与蔬菜栽培区中共11项环境参数进行远程监测,并将数据上传至云端服务器,再通过PC端以及移动端实现实时监测、历史数据查询、远程调控等功能,联合多种环境信息对氨氮的组成以及水质状况进行分析,同时将获取的环境数据通过多元线性回归的方法建立离子氨浓度预测模型。试验结果表明,设计的系统运行平稳,数据采集成功率约为99.53%;建立的离子氨多元线性回归方程决定系数R2为0.817,预测结果平均绝对百分比误差MAPE为4.68%,可以有效预测养殖环境的离子氨浓度,实现预警。 相似文献
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针对CAN总线技术在农业机械上已大规模应用,但缺少将CAN总线技术与物联网技术结合的农机远程监测系统,存在专用服务器租金过高、相关软件开发周期长等问题,研究一种基于OneNet开放平台的玉米中耕变量施肥机远程监测系统。通过STM32103主控制器进行数据的处理与转化,BC20无线通信模块负责数据传输,借助OneNet平台实现PC端和移动端对于施肥机的速度、坐标、排肥轴转速等状态参数的实时远程监测。试验结果表明,整套系统数据传输延时低,性能稳定,数据传输成功率在95%以上,满足复杂田间环境工作要求。实现对于玉米中耕变量施肥机状态参数的远程实时监测。 相似文献
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目前,针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上,设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电,融合了多种传感器,能够检测蜂群的多个特征(蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量),并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统,本研究还进行了针对意大利蜜蜂从2018年秋季到2020年春季为期235天的长期连续监测试验,记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明,在此期间,蜂箱内的平均温度呈现从25℃下降到-5℃再回升至15℃的抛物线变化,相应的进出巢次数也由大约8万次/天减少至0次/天再增加至5万次/天。在越冬期中,蜂群的重量呈现出大约25 g/天的线性下降趋势,同时蜂箱内也更为安静,声音的频率集中于0~64 Hz。由此表明,在不干扰蜂群的情况下,该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化,可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。 相似文献
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针对现有农业环境监控系统的不足,提出了一种基于6LoWPAN无线传感器网络的农业环境实时监控系统,该系统采用6LoWPAN构架实现互联网与无线传感器网络之间的点到点通信,无需特定的网关进行协议转换或者协议承载,从而实现了对农业环境的实时监测和控制,降低了能耗,缩短了延迟时间。该文从硬件结构、软件结构及节能等方面对此系统进行了详细阐述和分析,试验结果表明该系统的实用性和高效性,可应用于温室、农田、苗圃等区域。 相似文献
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