智能温室监控系统的研究与设计

发布时间：2017-04-13 05:21

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【摘要】：随着我国经济和农业技术的发展,人民群众生活水平不断提高,对于各种蔬菜瓜果农作物的需求也随之上升,同时由于经济发展且传统农业生产效率较低,从事农业生产的人在逐年减少,所以需要引进一些新型的农业生产技术,例如温室种植技术。农业研究人员利用农业种植技术,研发了多种温室种植技术,可用来改善作物生长环境、提高作物的产量,并避免恶劣天气等情况对作物进行损害。因此,温室种植技术很好的解决了人们对农作物的需求和从事农业劳动力不足的问题。本文以山西省太原市阳曲县某农场为基础,运用电子技术,自动控制技术,计算机技术,农业种植技术,并结合现场实际情况,研究并设计了一套智能温室监控系统。其主要研究和设计的内容如下:1.完成了智能温室监控系统的总体方案设计,阐述了各个系统的功能和结构。2.完成了温室节点系统的设计,包括测量子系统,环境调控子系统,温室节点仪表的方案设计。其中,测量子系统设计包括种温室参数传感器的选型,子系统通讯协议和总线类型的选型,单片机系统硬件电路设计,软件程序编写;环境调控子系统设计包括各种环境调控设备的选型,PLC的选型,调控设备控制电路设计,PLC系统的I/O分配,以及PLC软件程序编写等;温室节点仪表设计包括监控仪表的选型以及嵌入式组态软件的编写。3.完成上位机监控系统的设计。包括上位机系统设备的选型以及上位机软件的编写。4.通过智能温室监控系统得到温室中的环境参数,对影响温室室内温度的参数进行分析,根据PSO算法和RBF神经网络理论,建立基于PSO-RBF神经网络的温室温度预测模型,并利用实验数据验证模型的准确性。本文的创新点如下:1.系统采用多级控制结构对温室进行综合管理,确保系统运行的安全性和稳定性。2.把工业控制技术和农业种植技术上运用到温室农业自动化上,取得了良好的实际效果。3.以系统实测数据作为样本,利用PSO-RBF算法理论建立温室温度预测模型,验证了该模型比梯度下降法的网络模型具有更好的预测效果。实验运行结果表明,该系统可从室内和远程观测温室内各种参数指标,实现环境调控设备的就地和远程智能控制,同时还具有数据显示,记录,处理,控制策略下发等功能。系统功能强大,操作简单,安全可靠,符合设计要求,具有良好的应用前景。
【关键词】：智能温室监控系统 温室节点系统 上位机监控系统 预测模型
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 课题研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.3 本文主要研究内容16
• 1.4 论文结构16-17
• 1.5 本章小结17-19
• 第二章 系统总体设计19-23
• 2.1 引言19
• 2.2 系统总体方案设计19-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第三章 温室节点系统23-67
• 3.1 测量子系统23-39
• 3.1.1 系统简介23-24
• 3.1.2 传感器24-30
• 3.1.3 处理器30
• 3.1.4 通信接口30-31
• 3.1.5 电源31-32
• 3.1.6 通讯协议32-33
• 3.1.7 软件设计33-39
• 3.2 环境调控子系统39-56
• 3.2.1 系统简介39-40
• 3.2.2 方案设计40
• 3.2.3 硬件选型40-45
• 3.2.4 硬件接线图45-49
• 3.2.5 PLC相关电路49-50
• 3.2.6 软件设计50-56
• 3.3 温室节点仪表56-63
• 3.3.1 仪表功能简介56-57
• 3.3.2 方案设计57
• 3.3.3 硬件选型57-59
• 3.3.4 软件设计59-63
• 3.4 视频采集子系统63-65
• 3.5 本章小结65-67
• 第四章 上位机监控系统67-75
• 4.1 系统简介67
• 4.2 硬件选型67-68
• 4.3 软件设计68-74
• 4.4 本章小结74-75
• 第五章 系统运行结果及温室模型建立75-87
• 5.1 系统的构建75-76
• 5.2 系统的调试76-78
• 5.3 系统的数据分析78-80
• 5.4 温室温度模型的建立80-83
• 5.4.1 RBF神经网络81
• 5.4.2 PSO-RBF神经网络模型81-83
• 5.5 温室温度模型验证及仿真效果83-85
• 5.6 本章小结85-87
• 第六章 总结与展望87-89
• 6.1 总结87-88
• 6.2 展望88-89
• 参考文献89-93
• 致谢93-95
• 攻读硕士期间发表的论文95-97
• 附录97

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本文编号：302916