高可靠性智能灌溉系统的形式化验证方法

针对智能灌溉系统中嵌入式软件的可靠性,提出了在软件的设计阶段,采用MARTE建立软件的系统模型,通过将软件模型转换为形式化模型,对软件系统中各个子系统的可靠性进行验证。通过对智能灌溉系统的嵌入式软件进行可靠性分析,指出在本文假设前提下,数据采集单元软件的故障率最大,在实际应用中应该有针对性的进行改善,有助于解决不利于可靠性的影响因素,提高整个智能灌溉系统的可靠性。     

灌溉阀在应用中存在的问题及优化设计

自动化精准灌溉系统在现代化农业生产中得到了越来越广泛的应用。灌溉阀作为灌溉系统的主要控制设备,对整个系统的准确、可靠运行起到了关键作用。通过对目前灌区灌溉系统中灌溉阀存在问题的分析与研究,提出了优化设计方案,并进行了实验验证。结果表明,改进后的灌溉阀具有工作稳定、智能反馈、低压开启等特点,显著提高了灌溉系统的运行可靠性及灌区自动化灌溉技术水平。     

荔枝园智能灌溉决策系统模糊控制器设计与优化

为解决荔枝园灌溉中水资源浪费严重的问题,根据现有装备条件,设计了基于无线传感器网的模糊专家决策系统,并对系统的模糊控制器进行优化以提升系统整体性能。该系统通过网关节点实时接收来自传感器节点采集的荔枝园环境信息,选择土壤实测含水率与预设土壤最佳含水率的误差及其变化率作为决策因子,得出预测灌溉值等决策结果。通过Matlab仿真并进行果园实地试验,分析该系统的有效性。仿真结果表明,该智能灌溉系统能结合荔枝园土壤含水率情况进行适时、适量灌溉,有效实现了经济灌溉,并且优化后的模糊灌溉系统实现了更高的暂态性能、控制精度及抗干扰性,系统响应时间更快。试验结果表明,基于模糊控制器的智能灌溉系统能有效地对荔枝园灌溉进行控制,使荔枝园土壤含水率维持在17.8%左右,符合荔枝树的生长环境;同时,基于优化后的模糊控制器的智能灌溉系统将荔枝园土壤含水率平均值控制在17.6%,更接近系统预设的荔枝园土壤最佳含水率17%,并且具有更高的控制精度、更强的抗干扰性与实用性。     

基于安卓系统和MCU智能灌溉系统设计

为解决农业灌溉中智能化监测与远程控制问题,提高农业灌溉效率与智能灌溉的可靠性,设计了基于安卓系统与MCU的智能灌溉系统。系统主要包括上位机Android手机APP、下位机单片机,以及云服务平台3部分:上位机采用HTML5+CSS+JavaScript在API Cloud Studio环境下实现的移动应用程序;下位机采用STM32F411处理器作为智能灌溉系统的核心CPU;借助物联网云平台实现上位机与下位机的通讯,并通过PWM控制薄膜泵灌溉速度。用户通过手机即可实时监测环境信息和作物生长状态、设置灌溉模式、控制灌溉开启及灌溉速度。试验表明:系统各方面运行正常可靠,在农业远程智能监测和灌溉方面有一定的实用价值。     

基于ZigBee技术的无线智能灌溉系统的研制

近年来,如何节水省工成为灌溉技术的研究重点之一。针对丽水黑木耳的种植,研究设计了一套基于ZigBee技术的无线智能灌溉系统。相对于传统的灌溉方式,该系统实现了灌溉的智能化和无线化,通过在灌溉现场的长时间运行,充分证明了系统的可行性和可靠性。为此,主要介绍了ZigBee网络中的传感器节点和控制器节点的硬件设计以及整个智能灌溉系统的软件设计。作为无线传感器网络技术在智能灌溉领域的探索性研究,可为以后建立大型的远程智能灌溉系统奠定基础。     

基于MSP430的智能灌溉系统设计

针对传统灌溉系统效率差以及现有智能灌溉系统设计复杂、可靠性差等问题,提出了一种智能灌溉系统设计的新方案.该方案以自带12位ADC的MSP430单片机作为嵌入式微处理器,以PC机为上位机,构成一种主从式系统,在简化系统硬件设计的同时,有效地实现了智能节水灌溉的目的.该系统工作稳定、可靠性高,具有较好的适用性.     

智能监控下的农田灌溉系统信息化改进

通过对智能监控灌溉系统的应用进行研究,设计了一种采用智能监控系统进行数据采集,并将数据通过总线控制传输方式与中央监控计算机之间进行交互,实现智能灌溉监控系统的组网及指令传输。测试结果表明：中央监控计算机中的灌溉专家系统对监控终端采集到的信息参数进行分析,并生成控制指令,传输至灌溉驱动系统,实现智能灌溉。     

PLC变频调速节能灌溉系统的设计

在分析了变频调速灌溉系统与阀门开度调节灌溉系统的节能效果之后,得出了一种新型的农业灌溉系统供水方式,即利用PLC结合变频器的方式来实现恒压变流供水。给出了变频调速灌溉系统结构图,并进行了系统软件流程设计。系统能够连续采集水泵流量,与设定的工作压力进行比较,实时改变水泵电机的工作频率调节灌溉流量。从而改变了传统农业依靠控制阀门开度及人工启停水泵电机的操作方法。经过实验证明,采用变频调速的节水灌溉系统,比传统模式节能20%~69%。对设备寿命周期的延长,节约电能和人工成本,提高灌溉可靠性方面均有极积的意义。     

新型节水灌溉低功耗自动控制阀的研究

灌溉控制阀及其控制装置作为自动化节水灌溉系统的主要控制设备,其运行可靠性对整个灌溉系统影响重大。针对国内外同类产品在实际应用中存在的阀门堵塞及工作不稳定等问题,开发研制出了一种新型灌溉低功耗控制阀及其控制器,通过性能试验验证了其满足设计要求,具有无线自动控制、低功耗、不易堵塞、状态智能反馈等特点,大幅度提高了灌溉系统的运行可靠性及灌区自动化节水灌溉技术水平。     

基于光伏发电技术的农业智能化灌溉系统设计

针对我国农业灌溉存在的水资源浪费、耗电量大的问题,建立了基于光伏发电技术的智能灌溉系统,主要由水泵、无线传感网络、光伏发电装置和中央控制中心组成。系统通过DV-Hop算法对需灌溉区域进行定位,采用最大功率点跟踪(MPPT)方法确定光伏电池板的最大功率。灌溉系统的性能测试结果表明:光伏发电装置可为该智能灌溉系统提供稳定的能量,且灌溉系统运行稳定,能够及时响应环境变化,针对农田实施灌溉。     

灌溉泵智能运行监测系统的研发

为了实时获取农业灌溉泵的性能参数信息以及农业灌溉用水水质信息,以达到优化灌溉泵运行,降低灌溉泵能耗,减少灌溉泵安全隐患,保证灌溉用水水质,防止农作物污染的目的,研发了一种基于STM32F103ZET6单片机设计的灌溉泵智能运行监测系统.该系统主要包括MCU核心控制模块,水质监测模块,驱动电动机电压电流信号采集模块,GPRS通讯模块,监测信息显示模块以及供电模块共6大功能模块.对各个功能模块进行了软件设计与硬件设计,实现了对灌溉泵多项运行参数信息的实时监测与多信息平台显示.同时,为了验证灌溉泵智能运行监测系统的运行可靠性,制作了灌溉泵智能运行监测系统样机并进行了样机实测验证,结果表明:该监测系统能够正常工作,监测信息的刷新频率能够稳定保持在2 000 Hz,系统能够实现对各监测参数的精准计算,对各监测参数的监测误差能够控制在0.5%以内.     

基于SOA优化PID控制参数的智能灌溉控制策略研究

为解决智能灌溉系统中水泵运行的不稳定问题,基于人群搜索优化算法（Seeker optimization algorithm,SOA）实现了PID（Proportion integration differentiation）参数的自动优化。该优化算法能够有效解决智能灌溉系统水泵控制中的非线性、时变性和滞后性等问题。为验证SOA优化PID控制的实际效果,与PSO（Particle swarm optimization）算法和GA（Genetic algorithms）算法优化的PID控制进行比较。仿真实验结果表明,基于SOA优化的PID控制响应时间短、超调量小,稳态过程没有振荡。因此,适用于智能灌溉系统中的水泵控制。     

阻尼累加离散灰色预测的Smith预估智能灌溉系统

灌溉系统具有非线性、多干扰和时滞性等特点,为实现灌溉控制的智能决策与精准灌溉,提出基于阻尼累加离散灰色预测的Smith预估变论域模糊PID灌溉控制模型（DADGM-SVUFP）。针对模糊PID控制器控制精度不高、适应性不强等不足,设计指数函数型伸缩因子自适应调整模糊变量论域,采用Smith预估补偿器消除系统时滞性影响,改善系统适应性和鲁棒性。结合离散灰色预测（DGM）和阻尼累加灰色预测（DAGM）模型的预测性能优势,提出阻尼累加离散灰色预测（DADGM）利用阻尼趋势参数减缓预测过程数据变化趋势,有效提高了灌溉系统稳定性和控制精度。构建FPID、NVUFP、DGM-NVUFP和DADGM-SVUFP四个控制模型实施水肥灌溉控制仿真试验,结果表明DADGM-SVUFP与其他模型相比稳态误差最优,调节时间比NVUFP、DGM-NVUFP分别少3.75 s、1.29 s,超调量比NVUFP、DGM-NVUFP分别降低9.2%、5.4%。灌溉测试进一步验证基于DADGM-SVUFP的智能灌溉系统适应性好、响应迅速、控制精度高,控制效果和系统稳定性均优于其他模型,能够满足水肥气灌溉系统的智能决策和精准控制。     

基于STM32的水稻大田智能灌溉系统设计与实现

基于STM32控制器建立水稻大田智能灌溉系统,以STM32主控模块作为该系统的核心,协调控制该系统中的各个模块。Cortex-M3处理器内核可将功耗降至最低,利用标准中断架构,实现较快的反应速度。无线ZigBee网络连接技术帮助该系统实现智能化操作。仿真测试证明,该系统低成本、低消耗、高性能,具有较高的实用价值。      

丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计

针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。     

基于SQL的智能灌溉专家系统优化设计

随着全球水资源的不断匮乏,节水形势越来越严峻。传统的灌溉技术缺乏对水资源的合理分配,导致水资源利用率十分低下,浪费现象较为严重,且不合理的灌溉模式对农作物生长也产生了一定的影响。为提高水资源利用率,保证农作物时刻具有所需的水分,基于SQL数据库技术,完成了智能灌溉专家系统的优化设计。通过分析专家系统的基本结构,建立了SQL数据库的E-R模型,并对智能灌溉专家系统的典型数据表(用户信息表、机具信息表、灌溉标准信息表和水泵信息表)进行优化设计。最后,对灌溉系统的实际灌溉情况进行试验,结果表明:基于SQL的智能灌溉专家系统可以根据农作物的生长所需合理分配水资源,使农作物具有适宜的水分环境,对大幅提高农作物产量和质量具有一定的实践意义。     

基于两线解码技术的水肥一体化云灌溉系统研究

针对传统设施农业水肥利用效率低、信息采集量少、数据挖掘利用弱等问题,设计了基于两线解码技术和云计算的设施农业水肥一体化智能云灌溉系统,包括智能云灌溉控制系统、全自动水肥一体机和高效节水灌溉系统3部分。该系统通过两线解码技术,利用各种传感器实时采集各单个设施农业作物生长环境的参数信息,并将各类采集数据及时传输和存储于数据管理云平台,根据设施农业种植区采取的环境信息和作物的需水需肥规律,利用云集群的计算和分析能力,科学确定设施农业中不同环境条件下作物生长的水肥需求和灌溉施肥制度,实现水肥一体化的智能控制。通过2个设施农业种植基地的应用实例表明,相比传统灌溉方式,水分和肥料的利用率分别提高了25%~40%和15%~35%,并且大幅度减少了劳动时间和劳动力。     

基于物联网和云架构的渠灌闸门智能控制系统

为了实现农田明渠灌溉的精准化控制,设计了一种基于物联网和云架构的渠灌闸门远程智能控制系统,系统由一体化旋转式闸门、本地控制软件、远程终端访问系统和云端中间件组成。闸门采用旋转式阀芯结构设计,降低闸门启闭时的驱动能耗;基于ARM开发了嵌入式控制系统,实现水闸运行的本地控制和状态数据采集;集成了无线通讯模块和光伏电源系统,解决传统水闸野外安装布线繁琐和供电困难问题;通过在阿里云服务器建立数据中心,部署中间件,实现水闸远程数据传送与控制指令传达;建立了基于水位、流量双反馈的闸门开度云控模型,实现水闸群智能运行;根据旋转式闸门启闭阶段角速度变化规律,提出了水闸运行异常报警方法;开发了B/S版和APP版的远程终端访问系统,实现了灌区数据大屏、闸群远程控制和智能调度,适用于农田灌溉中小型渠道输水、配水的精准化控制。