基于组态王的杏鲍菇菇棚物候监控系统设计

基于传感器技术、组态技术、PLC技术,采用阿尔泰系列PCI8613数据采集卡,设计出一种具有较高实用性和技术水平的杏鲍菇菇棚物候环境控制系统,实现了对菇棚温湿度数据的采集、处理和监控,为杏鲍菇在适宜条件下生长提供了技术保障。     

基于无线传感器网络(WSN)的禽舍环境监测系统

针对禽舍环境监测水平低及监测方式落后等问题,提出了基于无线传感器网络的禽舍环境监测系统的设计,利用ZigBee技术将分布在禽舍的传感器节点组成无线传感器网络,及时监测禽舍内的环境因素。设计采用了Jennic公司生产的第二代开发平台JN5139为核心模块,利用温湿度传感器SHT11采集禽舍内的温湿度数据,将采集到的数据通过ZigBee网络发送到LabVIEW编辑的监测平台。模拟测试结果表明:该系统符合低成本、低功耗的要求,组网简单,能够有效准确地监测禽舍内的环境温湿度数据。     

宁夏南部山区杏鲍菇生产过程监控系统设计

杏鲍菇工厂化生产是宁夏南部山区菌草产业发展的必然趋势.工厂化生产方式需要一套符合杏鲍菇栽培特点的生产控制流程和管理方法.基于MCGS组态软件设计开发的杏鲍菇生产过程监控系统,涵盖杏鲍菇生产过程中培基配料、装袋、接种、出菇等各个工艺环节.通过实时监控,可以直观而准确地反映杏鲍菇生产过程的运行状态,符合宁夏南部山区杏鲍菇工厂化栽培的控制需求,为杏鲍菇数字化、智能化生产管理的实现提供了有利的技术参考.     

基于ZigBee/GPRS的温湿度智能监测系统实现

针对传统有线温湿度监测系统布线困难等问题,设计并实现了一种基于ZigBee和GPRS无线通信技术的温湿度智能监测系统。该系统以CC2530微控制器为核心,通过运行ZigBee协议栈来实现ZigBee无线传感器网络的组建,以实现多点分布式采集;并通过GPRS远程通信技术,将采集到的温湿度参数传输到异地监测中心或用户移动终端。该系统具有采集精度高、稳定可靠及灵活性强等优点。     

基于VB的温室温湿度实时监测上位机系统设计

研究并设计了一种基于VB的温室温湿度实时监测上位机系统。该系统能实现对现场采集的温湿度数据进行实时监测，并针对不同的作物，当环境温湿度参数越限时，启动声音报警，以便管理员介入进行自动或手动调控。提供温室作物最佳的温湿度生长环境，提高温室的自动化程度和生产效率。该系统应用软件工程的设计思想，以Microsoft Visual Basic 6.0为开发环境，Microsoft Access为后台数据库，采用模块化的设计方法，利用面向对象、数据库等技术完成系统数据的实时显示、信息和数据的存储、历史数据查询、统计分析、打印和异常报警等功能，实现了上位机系统的监测任务。介绍了系统的总体设计和各功能模块的设计，说明了该系统的主要功能，并给出了系统的运行界面和部分代码，在系统和数据库安全方面也采取了一定措施。      

基于无线传感网络的玉米地温湿度监测系统设计

针对目前我国大多农场玉米地温湿度监测系统普及率较低的实际,研究一套实用性高、成本低的玉米地温湿度监测系统。系统基于ZigBee无线传感网络,对玉米生长各阶段土壤温湿环境数据进行远程数据传输和网络实时监测,从而实现对相关数据的动态收集、分析和处理,实时掌握研究区生长最佳的土壤温湿条件及变化规律等信息。实验结果表明:系统在玉米生长过程中实时监测土壤温湿度数据效果良好。     

基于ZigBee的大棚温湿度监控系统设计

基于现代化温室大棚种植需要,本设计实现了基于ZigBee的大棚温湿度监控。传感器节点采集的温湿度数值通过ZigBee协议汇聚到协调器,上位机通过串口接收来自协调器的数据并实时直观地显示出来。系统以单片机为核心结合温湿度传感器监测环境状况,根据作物需要设置报警值从而实现大棚的智能化监控。系统包括总体方案设计、硬件设计和软件设计调试。通过实验进行验证,结果表明本系统运行稳定,实时性和温湿度准确性达到实际应用要求。     

基于WSN的智能温室大棚自动定点喷灌系统

针对传统温室大棚灌溉智能化和自动化水平低的问题,采用无线传感器网络WSN技术设计了智能温室大棚自动定点喷灌系统。系统主要由监控中心上位机、多个温湿度监测和电磁阀控制节点、密封储水罐压力监测节点、充压机和水泵控制节点组成。通过温湿度传感器获取土壤表层的温度和湿度数据,并经过ZigBee网络将该节点ID和数据打包实时发送至监控中心上位机,一旦监测到的湿度低于设置的阈值时,会控制对应该区域的电磁阀开启进行喷灌,同时控制充压机保持储水罐内的压力为恒定值。试验表明,该系统能准确获取土壤表面的温湿度数据,实现了整个温室大棚的定点喷灌和密闭储水罐的自动补水功能。     

宁夏南部山区杏鲍菇栽培环境监控系统设计

菇棚内环境因子的有效控制与自动化调节是杏鲍菇周年化生产得以实现的关键。依据宁夏南部山区的气候变化特征和杏鲍菇的生长特性,运用可编程序控制器技术、传感器技术和MCGS组态技术,设计了一种区域适用的菇棚环境监控系统。其中,以可编程序控制器为核心的硬件组态和上位机监控界面的开发是系统设计的关键。模拟运行结果表明,该系统能够克服气候变化对菇棚温、湿度及CO2含量的扰动,符合宁夏南部山区杏鲍菇工厂化栽培的控制需求。     

杏鲍菇子实体生长期的CO_2浓度实境影响模型研究

鉴于杏鲍菇工厂化栽培过程中生态学定量化、系统化需求,在假设温湿、光照等环境参数适宜的情况下,探寻CO2浓度对杏鲍菇子实体生长期的影响关系。对呼吸控制试验实时监测的基础上,控制其他环境影响因子值不变,搭建不同CO2浓度梯度环境,并结合试验数据拟合结果建立杏鲍菇子实体CO2环境影响因子实境模型,得出CO2浓度与农艺学各性状之间的二次函数关系。回归分析表明模型能较好的符合原始数据,为耦合其他环境影响因子设计杏鲍菇出菇生育期CO2循环控制模型,提高杏鲍菇工厂化、周年化生产产量和质量奠定基础。     

杏鲍菇栽培技术研究

杏鲍菇是珍稀的食用菌品种之一,具有很高的营养价值和开发前景,栽培杏鲍菇可以获得较高的经济收益。总结杏鲍菇栽培技术要点,详细介绍出菇前后各阶段管理及采收的方法,以期为杏鲍菇的规模化生产提供技术上的支持。     

基于WMSN的作物环境与长势远程监测系统

针对目前田间监测主要是物理数据而缺少多媒体数据的问题,设计一种基于无线多媒体传感器网络(WMSN)的作物环境与长势远程监测系统.阐述了该系统存在的显著优势;设计了Hi3512和CC2430硬件电路关键部分和软件系统,解决了作物环境信息与多媒体长势信息融合的关键问题;实现了4间温室内不同监测点温湿度、光照度及4路视频信号的动态监测.实验结果表明,该作物环境与长势远程监控系统稳定可靠,实时精确,能实现多媒体数据采集、H.264压缩、3G传输、PC显示和温湿度、光照度传感器节点的ZigBee组网.     

群落式杏鲍菇生长环境远程监控系统设计

针对目前宁夏南部山区杏鲍菇子实体生长发育期对环境依赖性较强的特点,设计了一种群落式杏鲍菇生长环境远程监控系统。该系统集成应用了多传感器技术、GPRS传输技术、PLC控制及软件组态技术,对菇棚内的温度、湿度、CO2浓度和光照强度进行实时数据采集、处理和显示。同时,依据杏鲍菇生长发育期对环境因子的不同需求,利用S7-200 PLC控制菇棚内的空调、喷淋装置、换气扇、散光灯等执行器的运行,对菇棚环境因子进行综合调控。在实际生产过程中的应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集、传输、执行器控制以及群落式生长环境调控等方面均满足工程设计要求。     

金针菇工厂化周年高产栽培技术的初步实践

江苏江南生物科技有限公司是丹阳市皇塘镇省级农业产业化龙头企业,公司建有可人工调控温湿度的金针菇生产车间20 000 m2、杏鲍菇生产车间5 500 m2、草菇菇房40 000间,简易食用菌生产棚3.33 hm2。金针菇生产是当地农民致富的一种途径,现金针菇工厂化周年高产栽培技术总结如下：     

基于物联网的机采棉垛内部温湿度监测系统设计

为解决当前新疆南部地区机采棉垛内部霉变监控和预测的问题,利用物联网技术、现代测试技术以及无线通信技术等,设计针对机采棉垛内部区域温湿度数据监测以及棉花霉变的预测系统,实现对机采棉垛内的温湿度数据的检测和垛内区域霉变预测的功能,保证机采棉垛整体品质。该系统采用红外线技术对棉垛内部多个区域多点温湿度进行测量,温湿度信号经调理、变送后,转换成与单片机相匹配的信号,送入单片机,单片机将温湿度信号分别做加权平均数处理,再经过非线性校正归一化处理后,再将处理后的数据进行模二加通信编码,最后通过ZigBee无线发送器发送给服务器。服务器进行相应的霉变预测,同时服务器做出相应的预警决策,并通过网络发送到PC和手机客户端。试验结果表明,该系统对机采棉垛的储存与管理效果良好。     

番茄专家系统环境数据库在病害预测中的应用

番茄是我国各地菜区的主栽品种之一,其病害发生与温度、湿度较高且时间较长有关系。基于对生长番茄日光温室多年环境数据的综合,建立了周年连续的温湿度数据库（称为温室环境通用数据库）,将其用于温室番茄专家系统,可以依此数据库中的温湿度数据对番茄病害发生进行预测预警,并可借助新数据的采集对原有环境数据库进行改进、补充和完善,为温室蔬菜生产中采收期预测和生产技术的制定及病害预防提供数据支持,实现温室生产的智能化管理。     

基于CNN-GRU的菇房多点温湿度预测方法研究

有效获取温室出菇房的温湿度空间分布对于优化食用菌环境胁迫、病害预警、出菇房预调控至关重要,但传统的单点预测不能很好地满足菇房整体环境性能评估的需求。针对出菇房内温湿度时序性、非线性、空间分布差异性的特点,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元神经网络(GRU)相结合的菇房多点温湿度预测方法。将温室室外历史气象数据、温室室内历史小气候环境数据、多点环境分布特征、通风信息和加湿信息多特征数据按照时间序列构造二维矩阵作为输入,采用CNN挖掘数据中蕴含的有效信息,提取反映温室环境数据相互联系的高维特征,将提取的特征向量构造为时间序列输入GRU网络进行多点温湿度预测。将该预测方法应用于北京市农林科学院的日光温室出菇房内多点温湿度预测,实验结果表明,该预测方法对于出菇房内各点温度RMSE平均值为0.211℃,MAE平均值为0.140℃,误差控制在±0.5℃范围内的平均比例为97.57%;对于出菇房内各点相对湿度RMSE平均值为2.731%,MAE平均值为1.713%,误差控制在±5%范围内的平均比例为92.62%;相比传统的BP神经网络、长短期记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),该预测方法具有更高的预测精度。     

蜂群箱体关键参数在线监测系统与性能测试

随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。     

基于ZigBee的智能家居室内通信系统

文章针对有线布线复杂,扩展性差等缺点,结合ZigBee技术的特点,设计了基于ZigBee的智能家居室内通信系统.给出了通信网络的拓扑结构和系统的硬件总体结构图,以温湿度监测节点为例,给出了终端节点的硬件电路及软件实现流程.最后,结合系统调试中遇到的通讯问题,提出了延时退避的通讯策略.     

粮仓火灾监测预警系统的设计——基于OLS算法结合无线传感技术

为提升粮库火灾的现代化管理水平,确保粮食生产和存储安全,结合新型物联网技术,设计了粮库火灾预警系统。为此,结合ZigBee、GPRS与无线传感技术等,基于最小二乘法(OLS)对各节点传感器动态采集的离散数据进行分析处理,建立了温湿度等参量随时间的变化曲线,由此判断未来一段时间内粮仓内温湿度等参量随时间的变化趋势,评估火灾发生的风险,达到全天候预警、节约人力、财力支出的目的。通过模拟试验验证,该预警系统运行稳定。