基于触摸屏的温室环境监控系统的人机界面实现

随着温室智能控制技术的不断推广,如何使操作人员更加方便地操作温室监控系统成为亟待解决的问题.该研究用嵌入式实时操作系统及触摸屏实现温室监控系统的人机界面.该人机界面采用Amulet系列触摸屏开发套件来实现,同时给出了用开发套件内嵌的HTML语言编写的界面控制语句.通过此人机界面,温室监控系统摆脱了传统人机界面的界面复杂、不友好及成本高等缺点,操作容易,具有很强的使用价值.     

温室环境信息采集系统的USB接口设计

通用串行总线USB(Universal Serial Bus)具有支持热插拔、传输速度快、可靠性高、可扩展性强等优点,作为一种通信接口规范,它被广泛地应用于PC机和外围设备的通信系统中。设计了以AT89C52为MCU,基于USB芯片PDIUSBD12的温室环境信息采集系统,实现了对温室环境的温度、湿度、光照和二氧化碳浓度等各项参数的测定,并设计开发了该接口芯片的固件程序,操作系统驱动程序和主机应用程序。驱动程序采用WDM驱动程序模型,实现了USB设备的热插拔和访问操作。应用程序采用VC++ 6.0为开发环境,把USB设备当作文件来操作,实现了数据的批量传输,大大提高了传输速度。     

基于GPRS和WEB的温室环境信息采集系统的实现

针对农业对象具有的多样性、多变性、以及偏僻分散等特点,提出了一种基于GPRS和WEB技术的远程数据采集和信息发布系统方案。首先,通过RS—485总线与数字传感器连接,并与PC监控计算机构成温室现场监控系统;其次,通过GPRS无线通讯技术建立现场监控系统与互联网的连接,将实时采集信息发送到WEB数据服务器。系统软件核心技术系MS VB.NET和ASP.NET 开发而成,构建了基于B/S(Browser/Server)的“瘦客户”模式,只要通过浏览器不仅可实时浏览监测数据,而且能进行历史数据的查询。该系统的实现为农业网络信息通讯中“最后一公里”瓶颈问题提供了一种便捷的解决方案。     

基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法

目前农业物联网通信协议尚不统一。为了更好地封装和传输农业信息,提出一种适用于农业物联网的通信协议AGCP（agricultural greenhouses communication protocol）。利用AGCP协议结合物联网架构完成了基于物联网架构的农业大棚监控系统的设计,重点完成了感知层中协调器和节点终端的信息采集以及设备控制的软硬件设计,并详细设计了光照控制模块、温度控制模块和灌溉控制模块,最后进行了系统测试和分析。试验表明,该系统能有效监测温室大棚的空气温度、湿度、二氧化碳以及土壤湿度等农业环境信息,并能进行相应设备的自动控制,验证了AGCP协议在农业物联网的有效性以及构建系统的可行性。     

温室环境自动检测系统

温室环境是温室内作物生长的先决条件。目前我国温室环境的管理大部分是靠人工根据经验进行的，从而降低了作物生产的质量，因此温室环境的自动检测和控制是急需解决的课题。文中研究提出的温室自动检测系统，采用了专家系统指导下的实时处理方法，可及时方便地向用户提供技术指导和技术咨询服务，建立了友好的人机界面。     

温室环境自动检测系统

温室环境是温室内作物生长的先决条件。目前我国温室环境的管理大部分是靠人工根据经验进行的，从而降低了作物生产的质量，因此温室环境的自动检测和控制是急需解决的课题。文中研究提出的温室自动检测系统，采用了专家系统指导下的实时处理方法，可及时方便地向用户提供技术指导和技术咨询服务，建立了友好的人机界面。     

温室环境机电控制系统设计

本文在总结分析了温室智能控制技术的基础上,设计了以8031单片机为核心,并扩展8155I／O芯片的日光温室环境机电控制系统的软件部分。该系统在初始设定的基础上,对温室内温室、湿度、光照实现自动控制。     

分布式智能型温室计算机控制系统的一种设计与实现

针对农业环境自动化控制的需要,研制了"分布式智能型温室计算机控制系统".该系统体系结构为中心计算机和单片机智能控制仪的主从式结构, 系统采用实时多任务操作系统和农业温室专家系统的人工智能技术,对温室内外环境因子进行实时监测和智能化决策调节,为农作物创造最优化的生长条件.实时多任务系统使系统的通信,环境参数采集,控制可以同时进行;由于现场情况的复杂性和多变性,依靠精确数学模型的传统控制已经无法很好地解决问题,因此,本系统采用存储大量现场经验和知识的专家系统来达到控制的目的.采用专家系统从理论上去验证和分析系统,保证了系统运行的稳定性和可扩展性,降低了开发难度.系统硬件主要由环境因子实时监测模块、智能决策模块组成.软件部分采用COM组态方式实现,包括数据库管理模块、人工控制模块等,具有操作简便,可靠性高,易升级扩充等特点,已实现产品化.     

分布式智能型温室计算机控制系统的一种设计与实现

分布式智能型温室计算机控制系统以中心计算机和单片机智能控制仪为控制核心，基于人工智能和农业温室专家系统知识库，采用主从式监控管理形式，对温室内环境因子进行实时监测和智能化决策调节，为农作物创造最优化的生长条件，系统主要由环境因子实时监控模块，智能决策模块，数据处理模块，数据库管理模式，人工控制模块，系统参数设定模块等几部分构成，具有决策智能，易于操作，运行可靠，便于升级扩充等特点，已实现产品化。     

基于作物模型的温室环境管理系统设计与实现

为改进温室环境管理系统的性能,获取实时动态生成的决策信息,建立了基于作物模型的温室环境管理系统。在借鉴前人先进研究成果的基础上,通过实验建立了简化的温室番茄和黄瓜作物生长模型;其次,通过收集资料和专家经验建立了温室环境管理知识库;最后,应用农业环境实时监测数据,综合利用模型预测和知识推理建立了温室环境管理决策支持系统。通过实际运行表明,系统可实时动态输出室内温度、光照等参数的优化值及其它相关辅助决策信息,通过进一步完善可望取得更好的应用前景。     

基于Android系统的温室异构网络环境监测智能网关开发

为实现温室环境监测中异构网络的统一管理,该文开发了以Exynos4412为核心处理器的智能网关,设计了基于Android的智能网关应用软件。异构网络管理过程为:配置网关通信接口、数据采集单元、传感器数据流的字段描述等信息,建立基于XML的信息配置文件,数据接收线程根据配置文件描述与接收数据流逐字节段比对,实现传感器数值从数据流中定位、解析、数值转换得到监测参数实际值,并与监测参数ID组成键值关系,最终存储于SQLite数据库,提供接口给上层模块进行实时数据查询和历史数据查询。系统对Zigbee、RS-485、Wi-Fi3种异构网络进行了试验,14d的运行结果表明,智能网关实现了监测参数解析、存储和显示功能与配置信息描述实现了对应,满足温室环境监测异构网络的统一管理要求,具有较好的稳定性,可进一步扩展异构网络。     

基于微型自动导引运输车的盆栽作物数据采集系统

为了满足作物育/选种过程中高频次获取样本植株个体的生理指标及生长环境数据的需求,该文以微型自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)为基础结合ARM(advanced RISC machines)嵌入式技术设计了一套温室盆栽作物数据采集系统。该文介绍了温室盆栽作物数据采集系统的工作原理,组成结构和功能测试。系统由微型AGV、车载数据采集系统、通讯与控制系统等部分组成,微型AGV携带数据采集系统按照作业指令依次对样本植株个体的图像信息以及环境参数信息进行采集,解决了育/选种过程中需要人工方式对培育的样本植株个体数据进行采集的问题。随机选取160盆大豆样本进行数据采集试验,试验结果表明,采集的大豆植株图像完整、清晰,生长环境数据精确度高,平均误差不大于2%,对160个样本点的图像数据进行采集用时约9 min,数据采集效率大幅提高。试验过程中系统运行稳定,定位准确,误差为±6 mm,且无脱轨现象。该研究为温室盆栽作物个体的数据自动化采集提供了参考。     

基于ZigBee技术的温室无线智能控制终端开发

针对温室农业控制的需要,开发了温室无线智能控制终端。该系统基于ZigBee无线网络,以Jennic公司生产的ZigBee无线微型控制器JN5139-M01模块为核心,整个无线传感器网络由无线生理生态监测节点、ZigBee温室无线智能控制终端和智能语音模块组成。无线传感器节点分布于温室的各个测量点执行各数据的采集、预处理和无线发送等工作,温室无线智能控制终端负责处理所有无线传感器节点采集的数据信息。智能语音模块能够根据采集到的信息及时提供生产指导建议。温室无线智能控制终端实现了对温室环境因子（土壤温度、叶片温度,光照、茎秆生长、土壤水分等）的数据采集和有效控制。通过试验验证,该系统运行稳定,并且操作简单,使用方便。     

混合架构智能温室信息管理系统的设计

针对物联网型智能温室的信息管理要求,基于客户端/服务器（C/S）和服务器/客户端（B/S）混合架构设计了智能温室信息管理系统。系统由现场管理、数据库和远程管理等3个子系统组成。采用分布图法检测了温室传感器网络离异数据。结合铁皮石斛的耐湿特性,通过Mamdani推理实现了温室空气温度、湿度和光照强度等环境参数的模糊决策。基于异步JavaScript和XML（AJAX）技术构建了Web数据异步交互框架。运用服务器推技术实现了温室机构动作状态的实时同步。系统在江苏农博园现代农业馆智能温室部署运行,成功实现了温室信息局域网的采集、处理、存储、显示和决策,以及广域网的高效远程访问与管理。     

碳晶电地热系统在日光温室番茄生产中的应用

针对中国节能型日光温室冬季土壤温度低而传统加温设备能耗高的特点,将碳晶电地热系统引入设施番茄栽培中。以不加温处理和发热电缆加温为对照,设碳晶电热板全掩埋、半掩埋、平放式3个处理,研究碳晶电地热系统不同加温方式对番茄生长、生理、产量影响,并结合设备前期投入、运行成本进行经济性评估。研究结果表明,碳晶电地热系统能显著（P<0.05）提高地温,但对气温影响不显著。与不加温相比,碳晶电地热系统全掩埋加温处理能显著提高番茄根系活力和光合速率,前期产量、总产量分别增加38.7%和28.2%,但与发热电缆相比差异不明显;半掩埋、平放式加温方式的番茄产量与不加温对照无显著差异。设备前期投入成本比较结果如下,燃煤锅炉（27元/m2）>碳晶电地热系统（19元/m2）>发热电缆（9元/m2）;运行费用比较,发热电缆（12.51元/m2）>碳晶电地热系统（9.38元/m2）>燃煤锅炉（5.37元/m2）,研究结果为碳晶电地热系统在日光温室番茄冬春季节加温栽培中的推广应用提供参考。     

日光温室黄瓜叶片湿润传感器校准方法

叶片湿润时间是日光温室作物病害预警系统的关键输入因子,叶片湿润传感器可以实现对其实时、自动化监测,而由于叶片湿润时间受到环境和植物交互效应的影响,需要在日光温室实际环境中校准。以夏末秋初的日光温室盛果期迷你黄瓜为试材研究校准方法。叶片湿润传感器角度为45°,采用移液枪向传感器喷水和使传感器与实际湿润叶片接触两种方法来确定传感器的干湿阈值;比较了传感器与叶缘、叶尖、叶背面接触及位于叶片下方4种布置方法的监测效果;并考察了有无雨条件对传感器测量的影响。结果表明：叶片湿润传感器与实际湿润叶片接触的情况下得到干湿阈值6,此时传感器的监测效果较好,误差在1 h左右;传感器与叶缘、叶尖接触时的监测准确率较高,达到0.75～0.83;传感器在无雨条件下监测效果要好于有雨条件。总体来看,该叶片湿润传感器校准方法可以用于日光温室黄瓜叶片湿润时间监测,符合日光温室黄瓜病害预警系统的要求。     

基于热泵的日光温室浅层土壤水媒蓄放热装置试验

由于日光温室的蓄热能力有限,后半夜温度往往比较低,难以满足作物生长需求。针对这一问题,该文提出了基于热泵的日光温室浅层土壤水媒蓄放热方法,其原理是白天开启循环水泵,将后墙获得的太阳辐射储存到温室浅层土壤中;前半夜通过浅层土壤热量的自然释放加热温室;当温室温度较低时,启动热泵系统将浅层土壤中的热量提升后加热温室。试验结果表明,在阴天系统系数(coefficient of performance,COP)能达到3以上,与燃煤热水锅炉相比节能33%;与对照温室相比,盖上保温被后,由于试验温室蓄热量大于对照温室,试验温室空气温度和土壤温度分别比对照温室平均高3.2和3.3℃;开启热泵机组后,试验温室空气温度和土壤温度分别比对照温室平均高5.7和2.9℃。     

面向控制的温室系统小气候环境模型要求与现状

以往的温室作物生长和小气候环境模型,主要是从面向研究而不是面向实际生产的温室获得的,这二者的最大不同是:面向研究的模型主要考虑的是得到作物生长高产所需的"最优"的温室内部气候环境参数设定值,而较少考虑温室内控制设备的能力（控制动态过程）、生产过程中温室外气候变化情况和达到"最优"所需付出的能量等代价;而后者在面向实际生产的自动化控制的温室系统模型中是必不可少的。当前温室系统自动化控制面临的一个最大困难,就是缺乏一个这样的可靠的温室系统模型,而只能采用面向研究的温室系统模型去进行实际生产的温室系统控制,这种忽视实际生产条件下的温室系统模型与理想条件下的模型之间差异的"纸上谈兵"的做法,必然导致温室控制技术水平低、达不到预期效果。该文介绍了温室系统的整个控制过程,对一个实际生产的温室系统中各种变量和参数作了简要描述,并概括了面向实际的温室生产控制要求的温室系统模型的基本结构,对温室环境模型、作物生长模型和能耗及CO₂消耗模型的研究现状作了详细的回顾。从满足控制需求出发对现有的温室系统模型所存在的问题进行了分析,并指出了其中的不足和局限性。探讨了未来温室系统的建模方法和需要解决的关键问题,提出了面向控制需求的温室系统建模要满足的要求,为温室系统的建模研究提供了一种新的思路和方向。     

基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统(简报)

农业领域的专家知识多是描述性和经验性的知识,难以进行精确的数学描述,这给农业决策支持系统的构建带来了一定的困难。为解决这种传统的决策支持系统的不足,介绍了基于数据仓库技术和数据挖掘技术构建的温室决策支持系统。该系统通过建立数据仓库来存储各种来自异质的信息源的数据,利用联机分析处理实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的农业知识,以丰富决策支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了SQL Server分析服务,实现数据挖掘与数据仓库以及应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘效率。将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘三者结合起来形成了一种新的温室决策支持系统。     

食品安全信息预警系统的研究与设计

为了实现计算机系统对食品安全风险的自动报警与智能决策,该文以国家食品安全标准为安全指标,研究了食品安全信息风险的量化算法和计算机软件实现方法。针对可能出现的不同食品安全风险,提出了依据检测数据和其它监管信息,将食品安全信息风险分为5个等级的数据模型。并结合牛奶检测实例,探讨了将此数学模型编程实现计算机软件系统的关键步骤和技术。实际应用结果表明该系统的可操作性和科学性,可以对不同的食品安全事件发出预警,实现预警的系统性和连贯性。