冬季采暖保育猪舍送排风管道组合换气系统设计与评价

为实现保育猪舍内局部环境通风调控,该研究设计一种垂直送排风管道组合换气系统。采用CFD(Computational Fluid Dynamics)技术对垂直管道通风模式下舍内的空气流场进行模拟,并以相对湿度和CO_2浓度作为输入变量建立通风模糊控制系统。模拟结果显示保育猪所在水泥地板区域风速保持在0.1～0.2 m/s。参照模拟结果,以猪栏为通风单元对保育猪舍通风系统进行改造,舍内气流不均匀性系数在0.1以下,表明采用该换气系统的保育猪舍通风均匀性较好;猪舍温度在21～25℃,相对湿度小于70%,NH_3浓度小于5mg/m~3,CO_2浓度小于1200mg/m~3,舍内各项环境参数适宜保育猪健康生长。系统运行功耗为270～1 150 W。现场测试与分析结果表明,该垂直送排风管道组合换气系统,可以精确控制猪舍环境,兼顾冬季猪舍通风与保温问题。     

基于ARM-Linux和GPRS的农业环境无线远程监控系统

本文设计和实现了基于嵌入式ARM-Linux和GPRS/CDMA技术的农业环境无线远程监控系统,为偏僻分散条件下的农业对象监控提供了一种有效的解决方案。首先,嵌入式监测设备采集农业现场环境信息,然后通过无线GPRS网络实时传送给远程服务器。经长时间运行和验证表明,系统已达到了实用的要求,在农业研究和生产领域将有广阔的应用前景。     

基于μC/OS-II嵌入式技术的农业环境远程监控系统实现

针对农业环境远程监测技术特点，提出了一种基于嵌入式系统和无线远程通信技术相结合的系统解决方案。该系统以ARM CPU为硬件核心，通过μC/OS-II嵌入式操作系统的调度与管理，实现农业现场数据的实时采集与处理，然后经由CDMA/GPRS无线移动通信模块将其发送至数据库服务器。在服务器端，采用ASP.NET技术实现动态WEB发布，用户可以通过INTERNET网络随时浏览和下载各种农业信息数据。此方案的实现明显改善了系统的综合性能，在可靠性、集成性、稳定性和扩展性等方面，更能适合分散远程条件下农业环境信息监测与管理的各种需要。     

基于μC/OS-Ⅱ嵌入式技术的农业环境远程监控系统实现

针对农业环境远程监测技术特点,提出了一种基于嵌入式系统和无线远程通信技术相结合的系统解决方案.该系统以ARM CPU为硬件核心,通过μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统的调度与管理,实现农业现场数据的实时采集与处理,然后经由CDMA/GPRS无线移动通信模块将其发送至数据库服务器.在服务器端,采用ASP.NET技术实现动态WEB发布,用户可以通过INTERNET网络随时浏览和下载各种农业信息数据.此方案的实现明显改善了系统的综合性能,在可靠性、集成性、稳定性和扩展性等方面,更能适合分散远程条件下农业环境信息监测与管理的各种需要.     

种猪数字化养殖平台的构建

目前,虽然中国规模化养猪业快速发展,但是饲养设施和技术手段与发达国家相比仍然相对落后。该文提出数字化种猪养殖平台,利用先进技术和管理方法提高养猪业效益。整个平台从种猪生产过程和个体信息的管理到数字化监管等方面作了详尽的阐述,并逐一给出平台中各组成子系统的构建方法,利用无线射频识别（RFID）、智能控制、网络传输等多项数字化技术和手段,完成平台的建设,包括饲料的自动输送和精细饲喂系统、猪舍环境智能化调控及数字化表达、猪只个体信息的数字化表达和猪舍实况的可视化监视、种猪养殖全过程的网络化监管。该平台作为内蒙古科技园区数字化养殖的具体示范实例,将数字化技术应用到种猪生产,体现了农牧业生产过程科技化的基本理念。     

基于物联网的自动监管养殖系统

为了实现智能化监管猪舍,通过检测模块检测猪舍内的温度、湿度和二氧化碳等参数,并将相关的信息数据发送到子系统模块中,再通过Zig Bee无线通信模块将数据发送到主系统模块。当猪舍内的温湿度或二氧化碳浓度不利于猪的成长时,主系统通过Zig Bee模块将相关控制信息发送到对应子系统,以控制与子系统连接的相关调节模块,从而实现智能化监管猪舍,改善猪舍卫生环境的目的。     

基于Internet的鱼病远程会诊系统的设计与初步实现

远程会诊是随着网络技术的发展应运而生的一种新的医学手段。针对传统鱼病诊断专家系统对疑难病症难以确诊的问题,提出应用远程会诊系统来辅助多个异地专家交互讨论,通过信息共享,实现专家对鱼病的远程会诊,进一步改善鱼病诊断专家系统的应用效果。本系统采用B/S(浏览器/服务器)模式结构体系,使用NetMeeting进行信息交流。该远程会诊系统目前在天津示范区进行试运行,结果表明这种会诊方式在鱼病诊断领域是可行的。     

基于3S技术联合的农田墒情远程监测系统开发

农田墒情信息是现代农业实施精准施肥、精确灌溉的重要科学依据。为了实现快速准确地采集墒情信息,研究开发了基于3S（GPS/GIS/GPRS）技术联合的农田墒情远程监测系统。该系统主要由农田信息监测网络节点和远程服务器组成,在小范围内由传感器节点基于ZigBee通讯协议组成无线传感器网络,在大尺度上通过网关节点集成GPS网络,利用GSM/GPRS网络实现与Internet的信息交互,完成了墒情数据的自动采集、无线传输和准确定位。设计了太阳能自供电的长寿命无线传感器节点和网关节点,开发了服务器端农田墒情信息管理系统软件,实现了Web方式下的参数远程设置和信息实时监测。该系统的设计开发为农田墒情信息监测和分析决策提供了有效的工具。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。     

基于物联网的小麦苗情诊断管理系统设计与实现

为提高小麦生产调控管理水平,该文设计并实现了基于物联网技术的小麦苗情远程诊断管理系统。系统采用浏览器/服务器模式(Browser/Server),通过远程监控节点(站点)动态数据计算,并进一步融合小麦生理生态特性和作物气象灾害指标分析,可对小麦生产过程和主要气象灾害进行精准监测、快速诊断,做出综合分析结果和生产管理调优方案,并以文字描述、现场图片与视频、数据表格多种方式输出,用户可通过LED电子显示屏、计算机及智能移动终端等多种设备,便捷快速获得多源数据资源共享和决策支持服务。该系统目前已经在中国主要小麦产区陆续开展示范应用,结果表明在提高小麦苗情的精准监测和智能管理等方面,具有较好的应用前景。     

基于组态软件和模糊控制的分娩母猪舍环境监控系统

为解决北方寒冷地区分娩母猪对猪舍环境的要求,该文研究了一种舍内环境监测和控制系统。该系统综合考虑舍内温度、湿度、氨气浓度及其相互影响,利用组态软件、模糊控制技术和解耦控制技术,通过机械通风系统和热水采暖系统实现了舍内环境的智能控制。试验结果表明该系统可行且实用,在保证舍内所需温度基本恒定的条件下（舍内温度控制的最大相对误差为5.5%）,也能使舍内相对湿度和氨气浓度保持在适宜范围内。     

种鹅舍环境智能监控系统的研制和试验

针对种鹅反季节繁殖生产中硬件设备功能低下、难以实施舍内环境操作的适时精细调控、难以获取记录舍内环境数据进行问题溯源等问题,提出一种专门应用于种鹅反季节繁殖生产舍的环境智能监控系统。该系统通过BP神经网络建立温湿度智能调控模型,取代人工手动操作以满足舍内环境要求。通过GPRS模块无线传输舍内环境参数,并利用其GSM功能通过移动终端远程控制风机、照明、水泵等设备。以EXT、Hibernate和Spring为基本框架技术,构建了轻量级、强壮的多级缓存的J2EE企业级Web应用程序,实现鹅舍环境参数的远程监控,并与现有商用人工控制器进行了现场试验和性能对比。试验结果表明:该智能监控系统长期运行稳定、可靠,能够满足鹅反季节繁殖对光照和温湿度的环境调控要求。与人工粗略控制、上海梵龙的畜禽控制器相比,控制精度分别提高5.49%和2.83%。在夏季风机湿帘负压通风降温时测定的舍内温度相对于设定值的均方根误差分别为0.202、0.494、0.372℃,相对湿度相对于设定值的均方根误差分别为1.745%、3.166%、2.621%,控制效果显著优于人工粗略控制和现有控制器(P0.05)。在精准的光照调控下,种鹅均能按预期的时间开产,并在高峰期长期维持产蛋率35%~45%,表现出稳定、良好的产蛋性能。     

猪舍环境适宜性模糊综合评价

猪舍环境是影响猪健康水平、生长和繁殖的重要因素,对养猪生产起着决定性作用,受到广泛的关注。然而,猪舍环境是由多个环境因子相互耦合而形成的复杂的非线性时变系统。对各环境因素适宜性的描述并不是一个确定的数值,而是在一定范围内的模糊概念。目前,针对猪舍环境优劣评价大多仅限于单一环境因素,缺少基于多个环境因素的猪舍环境适宜性综合评价研究。因此,该文构建了评价指标体系和权重,根据猪舍养殖环境标准建立各环境因子的隶属度函数,提出了基于模糊集理论的猪舍多环境因子适宜性综合评价方法。以美国普渡大学 SERB 猪舍环境监测的24组数据为例对该文提出的方法进行了验证,结果表明,该文建立的猪舍环境适宜性模糊综合评价方法比单一环境因素的评价更加全面,能科学合理地反映出猪舍环境质量状况,可以很好地为猪舍环境调控提供数据参考。     

基于R-BP神经网络的温室小气候多步滚动预测模型

温室高效生产依赖于适宜的温室小气候环境,建立高精度的温室小气候多步预测模型对实现温室环境优化调控具有重要意义。本研究提出一种基于滚动的反向传播神经网络（Rolling Back Propagation Neural Network, R-BP）的温室小气候多步滚动预测模型。模型主要包括两个阶段：（1）建立初始的BP神经网络。采用自动编码器无监督学习方法获取初始网络参数,并利用改进的粒子群算法优化网络参数。（2）建立滚动的BP神经网络群。将前一个网络输出作为后一个网络的部分输入进行滚动训练和预测,实现温室小气候多步滚动预测。为验证R-BP模型的有效性,在阿拉伯联合酋长国阿布扎比市的自控温室和中国苏州市的非自控温室分别进行试验。验证试验表明,与传统BP神经网络相比,在阿布扎比温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低69.9%,预测相对湿度,其平均误差降低47%;在苏州温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低43.3%,预测相对湿度,其平均误差降低55.6%。说明R-BP模型能够较准确预测未来6h内温室小气候环境变化,可为制定温室小气候优化调控方案提供依据。     

规模化兔场生产监管系统的设计与实现

针对规模化兔场易产生的环境恶化快、配种繁殖乱、近交衰退、管理效率低等问题,该文基于无线传感器网络、网络通信等物联网技术,设计了规模化兔场生产监管系统。在实现生产过程管理的同时,重点实现了规模化兔场的远程环境监测与亲缘关系分析功能。设计研制了低功耗兔舍环境监测节点,利用多传感器采集兔舍内氨气浓度、空气温湿度等环境数据,通过节点间自组网的形式构建了兔舍环境监测无线传感器网络,实现了兔舍养殖环境参数的远程传输与在线监测;基于近交系数与亲缘系数的公式模型,对种兔的遗传信息进行存储、计算与分析,实现了种兔亲缘关系的自动分析,最大限度的降低兔体质量受近交影响的风险。该系统已在广东骏威农业有限公司应用,结果表明与人工监管兔舍相比,系统监管兔舍仔兔存活率提高了5.15%,种兔死亡率下降了3.33%,均达到差异显著水平(P0.05),企业生产效率和经济效益也得到全面改善。     

规模化猪场妊娠母猪舍改进湿帘降温系统的环境特性

为研究湿帘与地道结合的改进湿帘降温系统对妊娠母猪舍的环境特性,该研究采取现场测试的方法,选取河南地区某规模化母猪场妊娠舍为试验猪舍,对该猪舍夏季和冬季舍内热环境和空气质量环境进行测试和分析,结果表明：1）改进湿帘降温系统夏季对新风的平均降温功率增加了?84.4 kW,提高了25%的降温效果;冬季对新风的平均加热功率增加了121.6 kW且舍内无需供暖,87%以上的节能效果发生在地下风道前半程。2）试验猪舍舍内温湿度、风速分布均匀,且舍内温度波动低于3.7 ℃;综合猪舍母猪体感有效温度和呼吸频率等应激程度指标,母猪冬季处于舒适状态,夏季有轻度热应激状态现象。3）夏季和冬季舍内氨气（NH3）、二氧化碳（CO2）、和粉尘（PM2.5和PM10）的质量浓度分布均匀,且均小于国家标准规定的妊娠舍空气污染物浓度极限水平。综上所述,改进湿帘降温系统不仅降低妊娠母猪舍热环境调控的能耗并维持舍内空气质量环境良好,对建立环境友好型规模化母猪场具有积极意义。     

规模化羊场羊舍夏季环境与小尾寒羊的行为观察

如何建立与完善舍饲养羊工艺模式,以满足羊只生物学特点和行为学特性的要求,正受到越来越多的关注。该文在对规模化舍饲养羊场的羊舍环境进行测试分析的基础上,对小尾寒羊的行为表现进行了连续2周的观察。结果表明,舍饲环境下小尾寒羊的行为谱主要由采食、反刍、休息和运动4个行为变量构成,处于不同生育阶段的小尾寒羊之间行为存在着一定的差异。躺卧是小尾寒羊的一种基本行为,环境温度对羊只的躺卧区域选择及躺卧姿势有很大影响。在集约化舍饲环境下,虽然可以为羊只提供较为理想的羊舍小气候环境,但因饲养环境单调,空间狭小,羊只的某些固有行为得不到正常表达。     

基于UWB与物联网的移动式温室环境监测系统设计与实现

为低成本实现对温室不同区域环境的全面感知，该研究设计了移动式温室环境监测系统，其采用超宽带（Ultra Wide Band，UWB）网状拓扑结构进行分布式组网，节点设备以一主多从的形式对移动工作台实时定位。利用优化后的双向双边测距算法计算各基站与标签之间的距离，通过距离的归一化残差分布判断是否存在非视距（Non Line of Sight, NLOS）误差，利用改进后的增量卡尔曼滤波算法消除NLOS误差，通过Chan算法解算标签准确位置。移动工作台以Arduino控制器为核心，搭载温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，实现对温室环境的实时监测和对移动工作台的远程控制。测试结果表明，系统静态定位最大横向偏差为7.92 cm，最大纵向偏差为7.98 cm，横向和纵向偏差的平均值均<5 cm；移动工作台以0.4 m/s的平均速度行驶，动态定位最大横向偏差为8.7 cm，平均横向偏差为4.7 cm；采集参数上传平均丢包率为2.78%；温度、湿度、光照度和二氧化碳浓度监测相对误差分别低于0.63%、0.34%、0.70%和0.67%，满足温室环境信息移动监测要求。该研究对温室环境调控和温室内作业机具精准定位技术的发展具有一定的理论意义和参考价值。     

双激光雷达温室运输机器人导航系统研制

为解决机器人在温室环境下的自主导航问题,该研究研制了基于双激光雷达的温室运输机器人导航系统,实现温室环境下的地图构建、路径规划和定位导航。融合激光雷达与编码器信息,使用cartographer算法及时定位与地图构建。根据地图与检测点信息,采用Dijkstra算法规划全局路径,使用动态窗口算法规划局部路径,完成自主导航。试验表明,车载系统分别以0.2、0.5和0.8 m/s速度运行时,实际导航路径与目标路径的横向平均偏差小于13 cm,标准差小于5 cm;导航目标点处横向偏差、纵向偏差的平均值不超过9 cm,均方根误差不超过11.2 cm,标准差小于5 cm,航向偏差的平均值小于10°,均方根误差小于12°,标准差小于6°,满足机器人温室运输作业的导航精度需求。