一、智能温室环境控制的研究现状与发展方向（论文文献综述）
皇甫姗姗,朱节中,杨再强,马玉翡[1]（2021）在《中国温室环境控制研究进展》文中研究说明设施农业是现代农业发展主要方向,但中国设施温室环境控制起步晚,技术相对落后,控制效果差。农业温室智能控制是现阶段设施农业种植与农业生产的关键部分,是中国能够有效提高农作物生产率,保证农作物品质的重要工具。为了促进中国设施农业温室大棚智能控制技术的快速发展,推动设施农业领域的技术进步,本文总结了国内外设施温室发展状况及温室环境控制技术的发展历程,分析了不同时期的温室环境控制特点,提出了中国温室环境控制技术的不足之处,展望了设施农业温室大棚智能控制技术的发展方向。
米合日阿依·阿卜力克木[2]（2021）在《基于边缘计算的温室控制系统研究》文中指出温室产业是农业生产中不可缺少的生产方式,随着物联网技术普及,农业生产领域也逐渐成为了物联网技术的重要应用领域之一。在万物互联的背景下,农业生产也迎来了数据的爆发性增长,同时带来了更高的数据计算和数据传输带宽需求,单纯的云计算难以满足当前的原始数据计算需求和存储需求,因此,需要研究边缘计算在温室中的应用。按照研究的基本思路,围绕着云计算负载和传输带宽等问题,以基于边缘计算的温室控制系统作为研究目标开展了如下工作:（1）重点探讨云端和边缘计算之间的关系以及云端和边缘端各自的任务,按照云端与边缘端部分进行分析,并设计引用边缘计算设计控制系统总体架构。以温室作为应用场景,研究了基于边缘计算的温室控制系统总体架构,归纳应用场景的限制和特点,同时对温室控制系统所需要的技术进行了必要的研究和梳理。在云端计算和边缘计算的联合工作模式下,如何引入边缘计算。（2）系统硬件总体设计。本设计数据采集和控制节点由STM32F103ZET6最小系统板来实现,实现温室环境相关的温湿度、光照度、二氧化碳浓度等关键因素采集,并采集的数据上传到边缘计算支撑平台上。（3）支撑平台服务流程设计。在支撑平台上确定了边缘计算控制功能的基本需求和控制流程之后,在平台上进行对控制系统的处理流程设计。首先按照硬件设备具备的功能进行总体的物理模型,驱动,边缘节点等等边缘体系结构设计,然后针对边缘计算平台情境完成具体的平台部署问题。（4）硬件与支撑平台测试。通过研究基于边缘计算的温室控制系统确保温室控制系统功能的全面与高效。系统最终运行结果表明系统工作稳定可靠,有效完成对温室环境的实时监管。根据实验数据算出温度,湿度,光照度,二氧化碳浓度与温室原配监测系统相比估测误差分别为0.5℃～1℃、0.3%～1%、24lux～50lux、11.2.5ppm～25ppm,系统具有实用性和推广价值。
樊然然[3]（2020）在《温室多变量控制系统的研究与设计》文中研究说明温室种植能够为经济作物提供良好的生长环境,带来显着的经济效益,目前已发展成为现代化设施农业的重要组成部分。但传统温室控制系统仍存在控制对象单一和自适应性差等问题,因此,亟需设计一个性能良好的温室控制系统实现温室种植的多样性及高效性。针对温室环境因子的多变量、时滞性和耦合性等特点,提出了多环境变量的智能控制策略,并进行了温室控制系统的软硬件设计和试验平台的搭建及性能测试,主要研究内容如下:1.基于温室控制系统及其智能控制策略的国内外研究现状分析,综合温室环境因子的主要控制需求,并着重分析了温湿度主控因子的被控特性,完成了基于单片机技术的温室控制系统总体方案设计。2.针对温室控制系统的温湿度因子进行机理分析及数学建模。基于传统PID控制和模糊控制方法,分别设计了温湿度PID和模糊PID控制器。此外,针对温湿度强耦合及时滞特性,利用多项式数据拟合法建立了温湿度补偿关系式,并设计了温湿度模糊PID-解耦控制器。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了控制系统整体仿真模型,并对比分析了传统PID、模糊PID和模糊PID-解耦控制性能。结果表明:模糊PID-解耦控制方法具有响应速度快且无超调等特点,优化了控制系统的动态性能。3.根据系统总体设计方案,完成了温室控制系统的硬件选型、外围电路及软件部分设计,其中硬件部分主要包括:STM32F103Cx单片机、温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照强度传感器、CO浓度传感器及主要执行机构选型和按键模块、显示模块等外围电路设计;软件部分主要包括控制系统主程序、各环境因子控制子程序及其功能需求的程序编写及调试。4.基于控制系统的软硬件设计方案,搭建了小型温室控制系统的测试平台,并针对控制功能需求进行了调试。此外,在不同运行环境下,对控制系统的环境因子进行控制性能测试及结果分析。结果表明温室内空气温度的控制精度为±0.2℃,空气湿度的控制精度为±0.2%,土壤湿度的控制精度为±3.0%,光照强度和一氧化碳浓度在不同时间段的测量也达到了良好的监测效果,满足了温室的设计要求。
朱垲[4]（2020）在《基于数据融合技术的温室环境控制策略研究》文中指出温室在实现作物的反季节生产、解决蔬菜周年生产和均衡上市等问题有着非常重要的意义,但是目前我国温室控制仍旧以传统控制方式为主,主观性强,缺乏科学决策,水、肥、电资源浪费严重,无法适应现代温室的生产需求。开展智能温室精准控制研究,实现温室智能化控制,已成为提高温室社会效益和经济效益的关键环节,对实现现代温室的高产、节能和低耗具有重要的研究价值和实际意义。本文重点针对智能温室环境控制系统中的多传感器数据融合、环境因子预测以及以节能为优化目标的控制决策开展研究,旨在为实现可靠、实时和精准的温室集约化控制提供解决方案和核心支撑技术,具体研究内容及其结论如下:首先,针对温室环境信息多节点数据采集中存在误差大、冲突多和冗余等问题,提出一种基于小波降噪和自适应加权的多传感器数据融合算法,对采集数据进行预处理。通过验证表明该方法可以有效降低原始数据中存在的噪声和冗余,得到方差较小的数据融合值,提高测量数据的准确性和降低数据的传输量;同时该方法具备良好地稳健性,能够实现对温室环境信息的可靠性和一致性描述,为后续温室环境建模提供可靠的数据。其次,针对温室存在设备控制的滞后性问题,提出了基于模糊神经网络的温室小气候预测模型,根据室外环境的变化以及加入温室设备的开关量作为干扰项后,可以实现对温室内部温湿度、光照度等环境因子的预测。模型验证结果表明采用温度、湿度和光照度模型得到的相关度均达到了95%以上,具有良好的预测效果,能够为后续温室的控制决策提供有效依据。最后,针对温室能耗的优化问题开展了温室控制决策研究。以风机、喷淋系统和加热系统作为主要能耗设备,以能耗最低为优化目标,结合温室小气候预测模型,运用遗传算法实现了对目标函数的最优求解。通过仿真实验的方式对算法进行验证,结果表明该算法与传统控制模式相比,节能降耗效果显着,验证了该算法的可行性和有效性。
马维军[5]（2020）在《基于无线传输的温室数据采集与控制系统研究与设计》文中研究表明温室作为一种为作物提供适宜生长环境的设施,是我国重要的农产品培育方式,目前我国的温室管理科技含量低,现阶段还是凭借人力及种植经验进行管理调控,耗费了大量时间和精力。本文结合我国温室农业的发展现状设计了一套基于无线传输的温室数据采集与控制系统,系统由数据采集与设备控制端、Zig Bee网关以及上位机数据监控中心三部分组成,运用Zig Bee技术搭建无线传感器网络,结合传感器模块实现温室环境数据的采集和控制,通过由Zig Bee协调器和STM32微控制器搭建的Zig Bee网关将环境数据上传到系统服务器中,实现数据的实时监测和远程控制功能,系统也可结合预设的环境数据,自动发送控制指令实现温室的远程控制。针对传统的Zig Bee路由算法中由于RREQ分组洪泛而导致的能量过度损耗和节点失效的问题,在系统所搭建的Zig Bee无线传感器网络中提出了一种适用于无线网络的Zig Bee路由优化算法。算法对Zig Bee节点路由发现过程中RREQ分组的广播方向和广播范围加以控制,选择节点剩余能量值和LQI值较优的节点转发RREQ寻找最优路径,仿真结果表明优化后的算法显着降低了网络的能耗和节点的失效概率,提高了网络的生存时间。系统经过测试满足了预期的数据采集、无线传输、信息处理和远程控制等功能需求。改进的路由算法在系统中取得了满意的效果。本设计实现了温室的无线控制管理、控制精准,提高了温室管理的科技含量以及生产效率。
吴久江[6]（2020）在《草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析》文中研究表明近年来,温室冬季草莓种植已经成为中国陕西省关中地区的支柱性产业。但粗放式管理、种植经验缺乏和多变的气候环境使得草莓单位产量、品质以及水分利用效率处于较低水平,为保证当地农业生产的高质量发展,需要掌握精确的农业管理方式。随着物联网技术在工业、医疗、运输等行业的不断发展,也逐渐应用于农业中,其精准的管理模式和智能的处理决策有助于改善当地草莓生产。本研究以陕西省关中地区简易草莓大棚为研究对象,将物联网技术与农业技术相结合对以下几个方面进行了深入探讨:针对目前该区域草莓种植以简易塑料大棚为主体,缺乏统一的种植标准,产量和水分利用效率水平低,首先我们总结了当地多个草莓种植专家的种植经验和知识并封装在计算机里,在温室里布置各类传感器实时监测环境变化、结合大棚特点构建了适合当地的物联网架构、利用“以人代机”的方式代替智能控制设备、充分发挥手机的通讯功能对农户进行种植管理指导。其次我们对时尺度上全生育阶段的棚内空气温度和相对湿度进行了历史数据总结,分析了专家系统决策的准确率,并进行试验棚和对照棚的生产指标进行对比,总结了物联网技术在简易塑料大棚中的实际应用效果。最后以一个生长周期结束后各项指标表现最好的大棚作为标准,对其历史数据进行分析和总结,揭示产量和水分利用效率提升的内在原因,实现对专家经验模型的初步优化。其主要结论如下:（1）本文设计了一种适用于简易型塑料草莓大棚的农业物联网智慧管理系统,该系统将工艺单模式、执行检查系统和微信互动模式等技术与环境监控和草莓栽培技术相结合。结果表明该管理系统应用效果良好,且能够较好的指导种植户对大棚进行精细化管理,保证草莓产量和品质的有效提升,且利用“手机+人”的方式弥补当地远程智能控制设备的缺失,填补了物联网技术在关中地区简易塑料大棚中的应用空白。（2）本文物联网架构下的专家系统有较好的决策准确率,以标准大棚为例,整个生育阶段棚内空气温度与相对湿度适宜天数比例较高（分别为93.04%和77.39%）,单次灌水量更为平均,波动幅度较小,控制更稳定。其制定的环境控制策略结合工艺单能有效提升草莓苗期存活率,预防病虫害的发生,减少肥药的使用量和资金投入,系统能从不同角度提升草莓产量和水分利用效率。相对于传统经验式管理,物联网技术的管理模式对草莓产量、水分产量利用效率、水分经济利用效率均有所提升,分别为82.62%、133.97%、238.64%,耗水减少27m3。（3）人为因素会导致专家系统的决策存在操作误差,从而导致结果产生差异,基于此,我们将生产指标表现最好的大棚作为标准棚发现,草莓苗期、花期、膨果期三个主要生育阶段的夜间温度分别控制在10-19℃、10-19℃、9-18℃,白天温度分别控制在16-25℃、15-24℃、14-23℃,空气相对湿度管理策略采用标准棚的温室通风管理更适宜当地草莓种植,这为优化专家经验模型提供了参考。
王业宁[7]（2020）在《基于PLC的智能光伏生态大棚控制系统的设计》文中研究表明作为一个世界农业大国,农业生产的重要性对于我国的发展显得尤为重要。面对我国这样一个土地资源匮乏的基本国情,加快农业现代化进程,挖掘农业生产潜力,合理开发和利用土地资源显得尤为重要。基于我国农业国情,农业生产方式必须转型,由过去粗放式发展向精细式、集约式发展,其中农业装备自动化是未来农业发展的重要途经之一,而温室大棚是现代高效农业发展的重要组成部分。影响作物生长的环境因素主要包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等,农业装备自动化监控作为温室大棚作物管理的有效措施,可以对这些环境参数进行有效调控,从而实现土地资源的高效产出。本文从农业装备化和控制技术出发,以小型温室大棚为研究对象,结合国内外研究现状,依靠计算机技术、控制技术等高科技手段,对智能温室大棚环境控制系统进行研究。为了实现对温室环境参数的有效监控,采用PLC S7-200SMART控制器作为该系统的核心,应用模糊PID控制算法提升调控系统的性能,同时设计了上位机监控系统,实现了对温室大棚环境的有效调控。基于PLC的智能温室大棚控制系统分为自动和手动两种控制模式。在自动控制模式下,高精度485型传感器对温室大棚环境参数进行实时采集,通过RS485总线将采集到的模拟电流信号经过运算得到实时数据反馈给下位机PLC控制器,同时与设定值比较并做出相应的控制决策,从而实现温室大棚环境参数的有效调控。切换到手动模式,可以直接在上位机监控系统进行操作,实时对环境参数进行修正,向执行设备发出指令,对温室大棚环境进行有效调控。下位机组态王软件与下位机PLC通过以太网通信实现人机交互。人机交互监控界面可以实时检测温室大棚环境参数与执行设备的状态反馈,可实时提供查询实时数据、历史曲线等功能。现场人员可根据需要,可直接在监控系统画面实时进行手动/自动模式切换功能。
刘旸洋[8]（2019）在《基于PLC的温室大棚测控系统的研究》文中进行了进一步梳理在四川深化建设“世界现代田园城市”的举措下,相关的单位加强了对温室大棚的研究和投资。温室大棚逐渐成为了智能化农业的代表。本文基于三菱可编程逻辑控制器（PLC）作为控制中心的温室大棚的测控系统进行设计和研究,分别利用多个温度传感器,湿度传感器和光照度传感器作为测量设备,测量包括温度、湿度、光照强度等环境因子。由A/D模块将采集到的光照、温度、湿度等数据发送给PLC,PLC接收到数据后,根据设定范围对其进行比较,做出判断,并根据判断结果对各调控设备进行启动或停止操作,以实现对温室大棚内各项环境因素的智能控制,当然,除了系统自动控制以外,温室大棚里安装了手动调节开关,也可以通过人工调节实现对大棚内各环境因素的控制。对大棚内目标温度值能采用PID算法,实现温度区间范围内目标温度的PID控制。同时本系统利用MCGS组态软件设计了人机交互界面,具有良好的组态监控界面,操作简单、工作稳定可靠、实用性强,极大方便用户对大棚环境因子实时观测、控制及数据分析;提高了人工检测及控制效率,节省了劳动成本。
朱斌[9]（2019）在《基于物联网的智能温室系统设计与实现》文中研究表明温室大棚为农作物提供合适的生长环境,是农业生产的重要基础设施,在现代农业生产中发挥了巨大作用。近年来,随着经济和科技的飞速发展,特别是物联网技术的推进,我国的温室大棚正在从传统的粗放型种植方式,日益向着智能化、网络化和精准化的现代农业方向发展。农业生产的科技含量快速增长,温室大棚的现代化程度相比以往有了很大提高。首先介绍了智能温室系统研究的意义和国内外研究现状,以及温室大棚和物联网技术的发展。其次分析了系统的设计原则和功能需求,设计了基于物联网技术,采用Zigbee+5G的无线通信方式,运用图像识别技术和PID控制技术的智能温室大棚系统,该系统具有远距离监测和自动控制的功能。再次对温室温度控制策略进行重点研究,研究了PID控制原理和实现过程,并进行仿真实验和结果分析,并对控制系统进行软硬件设计。然后在Web端对温室温度进行可视化处理,使用伪彩色图像技术展示实时温度变化和分布情况,实现温度远程智能控制。最后,对未来智能农业做了总结和展望。所设计的基于物联网技术的智能温室系统,通过各种传感器对温室环境参数数据进行实时监测和远程无线传输,并使用智能控制算法输出控制参数,实现温度等参数的自动调节,以满足不同作物的生长需求,实施温室农业生产的精细化管理,提高农业生产效益。
过琰琳[10]（2019）在《安徽省龙亢农场创建国家现代农业庄园规划策略研究》文中研究指明2016年11月,《国家旅游局农业部关于组织开展国家现代农业庄园创建工作的通知》中提出:在全国国有农场范围内组织开展国家现代农业庄园创建工作,并于2020年建成100个国家现代农业庄园。龙亢农场是安徽省农垦系统的排头兵,2011年成为“全国农村综合改革试验区”,2013年获批国家农业科技园区,具有创建国家现代农业庄园的良好基础和条件,2017年7月启动创建工作。因此,研究探讨龙亢农场创建国家现代农业庄园的规划问题,具有十分重要的现实意义和应用价值。研究在梳理国内外相关理论、研究及实践经验的基础上,对国家现代农业庄园的内涵、基本特征及发展特色进行分析,认为国家现代农业庄园与“特色田园乡村”等在发展理念、功能定位、规划布局、特色等方面有较大的区别;现代农业的科技化、组织化、规模化、标准化和现代农业装备大型化、农田管理智能化,以及农垦特色文化等是农垦的本色。在深入分析龙亢农场的区位条件、特色资源等基础上,认为龙亢农场创建国家现代农业庄园具有可行性;但也存在许多不足和发展困惑,需对照创建目标和未来发展需求,探究其规划的策略问题。因此,根据国家现代农业庄园的创建要求,立足龙亢农场现状,以现代农业为核心,创新农旅融合发展。研究在解读创建国家现代农业庄园的基本要求与发展类型基础上,提出了创建的定位、思路及目标;围绕产业、空间、环境、设施四个方面展开策略研究:在产业上,以提升现代农业为核心,创新多元农旅融合、体现农垦本色,打造休闲主题;在空间上,优化现代农业布局,保留乡土肌理,通过培育农旅复合空间,实现农业与旅游、农业与自然的和谐发展;在环境上,凸显农垦风情,构筑大美田园,延续自然肌理,优化生态景观结构,营造具有农垦特色的休闲环境;在设施上,根据服务需求和农场设施现状,以共享共建为主要手段,实施旅游服务设施与小镇设施一体组织、农业服务设施与旅游服务设施统筹建设、设施农业与旅游服务节点有机结合。
二、智能温室环境控制的研究现状与发展方向（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能温室环境控制的研究现状与发展方向（论文提纲范文）
（1）中国温室环境控制研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 国内外设施温室发展现状 |
| 2 温室环境控制技术的发展历程 |
| 2.1 定值开关控制阶段 |
| 2.2 传统自动控制阶段 |
| 2.3 智能控制阶段 |
| 2.4 智能温室控制系统的研发现状 |
| 3 现代智能温室控制系统 |
| 3.1 环境数据采集与处理 |
| 3.2 数据传输--近距离无线通信技术 |
| 3.3 数据传输--远距离无线通信技术 |
| 3.4 温室中常用的硬件执行设备 |
| 3.4.1 加温设备 |
| 3.4.2 通风和降温设备 |
| 3.4.3 补光设备 |
| 3.4.4 给水或排水设备 |
| 4 总结与展望 |
（2）基于边缘计算的温室控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 边缘计算国内外研究现状 |
| 1.4.2 温室控制系统国内外研究现状 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 边缘计算在温室控制系统中的应用研究 |
| 2.1 边缘计算概念与关键技术 |
| 2.1.1 边缘计算概念 |
| 2.1.2 边缘计算关键技术 |
| 2.2 云边缘计算架构分析 |
| 2.2.1 云计算架构分析 |
| 2.2.2 边缘计算架构分析 |
| 2.2.3 云边计算关系分析 |
| 2.3 引用边缘计算温室架构分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计方案 |
| 3.1 硬件设计总体方案 |
| 3.2 数据采集方案 |
| 3.2.1 温室监控因素类型分析 |
| 3.2.2 环境因素要求分析 |
| 3.3 支撑平台方案 |
| 3.4 系统总体框架设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统硬件设计 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.2 硬件设备选型与设计 |
| 4.2.1 主控板选型 |
| 4.2.2 传感器选型设计 |
| 4.2.3 通信设备选型与设计 |
| 4.2.4 设备显示模块设计 |
| 4.3 硬件电路设计 |
| 4.4 自动控制设计 |
| 4.5 系统硬件测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统边缘计算服务平台 |
| 5.1 边缘计算服务平台介绍 |
| 5.2 边缘计算服务层技术要求分析 |
| 5.3 搭建边缘计算服务层 |
| 5.3.1 容器(Docker) |
| 5.3.2 创建边缘节点 |
| 5.3.3 边缘产品与边缘设备 |
| 5.4 OPC-UA服务器设备连接 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 实验环境介绍 |
| 6.2 系统测试及结果分析 |
| 6.3 本章总结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附件 |
（3）温室多变量控制系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 温室控制系统国内外研究现状 |
| 1.3 温室智能控制研究现状 |
| 1.4 本文研究的目标和内容 |
| 第二章 温室多变量控制系统总体方案设计 |
| 2.1 温室主要控制参数 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 温室温湿度智能控制策略 |
| 3.1 温室温湿度建模 |
| 3.2 温湿度智能控制方案及设计原理 |
| 3.3 温湿度模糊PID控制器设计 |
| 3.4 温湿度模糊PID解耦控制器的设计 |
| 3.5 温湿度智能控制策略仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 温室控制系统软硬件设计 |
| 4.1 硬件设计总体框架 |
| 4.2 单片机、主要传感器及执行机构选型 |
| 4.3 主要外围电路设计 |
| 4.4 控制系统软件设计流程图 |
| 4.5 Keil u Vision5 软件编程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 温室环境因子监测系统调试与实验 |
| 5.1 试验平台简介 |
| 5.2 单片机程序烧录 |
| 5.3 实物装置调试 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 温室控制系统程序 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师评阅表 |
（4）基于数据融合技术的温室环境控制策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 目的与意义 |
| 1.3 课题研究现状 |
| 1.3.1 多源数据融合技术的研究现状 |
| 1.3.2 温室小气候预测模型的研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 基于数据融合技术的温室环境参数处理 |
| 2.1 小波分析基本原理 |
| 2.2 常用的小波函数 |
| 2.3 小波阈值降噪法 |
| 2.3.1 阈值函数的选择 |
| 2.3.2 阈值估计的确定 |
| 2.3.3 小波基与分解层数的选择 |
| 2.4 自适应加权融合算法 |
| 2.4.1 自适应加权融合算法模型 |
| 2.4.2 传感器测量方差的求解 |
| 2.5 数据融合结果与分析 |
| 2.5.1 小波分析结果 |
| 2.5.2 自适应加权融合结果 |
| 2.5.3 算法稳健性验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于模糊神经网络的温室环境因子预测模型 |
| 3.1 灰色预测模型 |
| 3.1.1 灰色理论的基本原理 |
| 3.1.2 灰色关联度计算 |
| 3.1.3 多变量GM(1,N)模型 |
| 3.2 模糊神经网络预测模型 |
| 3.2.1 ANFIS基本原理 |
| 3.2.2 减法聚类 |
| 3.2.3 AFINS的输入输出变量确定 |
| 3.2.4 ANFIS模型结构 |
| 3.3 温室环境因子预测结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于能耗模型的智能温室控制决策研究 |
| 4.1 温室总能耗模型 |
| 4.2 温室能耗模型优化技术实现 |
| 4.3 遗传算法 |
| 4.3.1 基本思想 |
| 4.3.2 主要步骤 |
| 4.3.3 GA优化能耗模型的算法流程 |
| 4.4 仿真试验的结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间的学术活动与科研成果 |
（5）基于无线传输的温室数据采集与控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 Zig Bee无线网络技术 |
| 2.1 Zig Bee技术简介 |
| 2.1.1 Zig Bee技术特点 |
| 2.1.2 Zig Bee网络拓扑结构 |
| 2.1.3 Zig Bee技术与其他短距离通信技术的对比 |
| 2.2 Zig Bee协议介绍 |
| 2.2.1 服务原语 |
| 2.2.2 物理层 |
| 2.2.3 媒体访问控制层 |
| 2.2.4 网络层 |
| 2.2.5 应用层 |
| 2.3 Zig Bee网络组网 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Zig Bee路由算法的优化 |
| 3.1 Zig Bee地址分配机制 |
| 3.2 Zig Bee路由算法 |
| 3.2.1 Cluster-Tree路由算法 |
| 3.2.2 AODVjr路由算法 |
| 3.3 Zig Bee路由算法优化 |
| 3.3.1 LQI及邻居表的设计 |
| 3.3.2 节点最小剩余能量定义 |
| 3.3.3 算法改进思路 |
| 3.3.4 改进算法流程 |
| 3.4 改进算法仿真 |
| 3.4.1 NS 2 仿真流程 |
| 3.4.2 改进算法仿真结果分析比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 温室数据采集与控制系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 温室环境参数分析 |
| 4.1.2 系统设计需求 |
| 4.1.3 系统功能需求 |
| 4.2 温室数据采集与控制系统的总体设计 |
| 4.3 系统硬件设计与实现 |
| 4.3.1 传感器选型 |
| 4.3.2 Zig Bee无线通信模块CC2530 |
| 4.3.3 终端节点硬件设计 |
| 4.3.4 路由节点硬件设计 |
| 4.3.5 Zig Bee网关硬件组成 |
| 4.3.6 供电模块与继电器模块设计 |
| 4.4 系统软件设计与实现 |
| 4.4.1 开发环境 |
| 4.4.2 终端节点软件设计 |
| 4.4.3 路由节点软件设计 |
| 4.4.4 Zig Bee网关 |
| 4.4.5 数据采集软件设计 |
| 4.4.6 上位机数据监控中心软件设计 |
| 4.4.7 温室远程控制软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统功能测试 |
| 5.1 Zig Bee组网与无线通信测试 |
| 5.2 Zig Bee传感器网络性能测试 |
| 5.3 上位机数据监控中心测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析（论文提纲范文）
| 基金 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 关键技术 |
| 1.3.1 传感器技术 |
| 1.3.2 传输网络 |
| 1.3.3 人工智能技术 |
| 1.3.4 专家系统 |
| 1.4 现有研究存在的问题 |
| 第二章 研究方法与内容 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究目标 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 试验布置与对象 |
| 2.4.2 监测指标 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 简易大棚物联网架构与平台设计 |
| 3.1 物联网总体架构 |
| 3.2 移动网络与无线通信技术 |
| 3.2.1 数据传输与可视化技术 |
| 3.2.2 网关与云服务器设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.4 专家系统处置决策 |
| 3.4.1 参数报警设置 |
| 3.4.2 报警准确率设计 |
| 3.4.3 栽培技术与工艺单设计 |
| 3.4.4 专家系统决策执行检查 |
| 3.5 微信公众号设计 |
| 3.5.1 结构设计与交流功能 |
| 3.5.2 信息推送服务 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 物联网系统在简易塑料大棚应用效果分析 |
| 4.1 试验概况 |
| 4.2 决策准确率分析 |
| 4.3 时尺度上环境变化分析 |
| 4.4 生产指标对比 |
| 4.4.1 水分利用效率分析 |
| 4.4.2 产量、耗水与收入对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 专家经验模型初步优化 |
| 5.1 试验概况 |
| 5.2 各园区相关生产指标对比 |
| 5.2.1 产量、耗水量、WUE、WEE对比分析 |
| 5.2.2 专家系统决策完成对比 |
| 5.2.3 上市时间与收入 |
| 5.2.4 药肥使用与投入 |
| 5.3 各园区草莓生长周期内环境变化 |
| 5.3.1 空气温湿度变化 |
| 5.3.2 全生育期灌水量分析 |
| 5.4 棚内环境数据频数统计 |
| 5.4.1 空气温度频数统计与预值优化分析 |
| 5.4.2 相对湿度频数统计与预值优化分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 讨论及有待深入研究的问题 |
| 6.1 文章讨论 |
| 6.2 主要结论 |
| 6.3 主要进展 |
| 6.4 有待深入研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于PLC的智能光伏生态大棚控制系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 智能温室大棚的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 智能温室环境控制系统的发展趋势 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.4.1 论文的结构 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 系统研究路线 |
| 1.5 本论文研究的目的与意义 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 整体方案设计与分析 |
| 2.1 温室大棚整体概况 |
| 2.1.1 温室大棚环境特点 |
| 2.1.2 温室大棚控制对象 |
| 2.1.3 温室大棚整体结构 |
| 2.2 温室大棚控制系统的选择 |
| 2.3 温室大棚控制技术 |
| 2.3.1 PID控制算法 |
| 2.3.2 模糊控制算法 |
| 2.3.3 模糊自整定PID算法 |
| 2.4 整体方案设计 |
| 2.4.1 控制系统方案 |
| 2.4.2 控制系统技术应用 |
| 2.5 以太网通信技术 |
| 2.6 PLC与组态软件 |
| 2.6.1 PLC简介 |
| 2.6.2 组态王简介 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 温室大棚模糊PID控制策略设计 |
| 3.1 模糊PID控制器设计 |
| 3.2 温室大棚模糊PID控制器策略 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 控制系统硬件设计 |
| 4.1 硬件系统的搭建 |
| 4.1.1 温度控制系统的搭建 |
| 4.1.2 湿度控制系统的搭建 |
| 4.1.3 光照度控制系统的搭建 |
| 4.1.4 二氧化碳浓度控制系统的搭建 |
| 4.2 PLC设备选型与配置 |
| 4.2.1 PLC的选型 |
| 4.2.2 模拟量输入模块 |
| 4.2.3 I/O点的分配 |
| 4.3 传感器和执行设备的选型 |
| 4.3.1 传感器的选择 |
| 4.3.2 传感器的选定 |
| 4.3.3 执行设备的选型 |
| 4.3.4 采集系统设计 |
| 4.4 硬件组态设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 控制系统软件设计 |
| 5.1 编程环境 |
| 5.1.1 编程软件简介 |
| 5.1.2 编程软件安装 |
| 5.2 PLC硬件组态和编程方式的选择 |
| 5.2.1 编程线缆 |
| 5.2.2 通信设置 |
| 5.3 程序设计 |
| 5.3.1 采集程序 |
| 5.3.2 控制程序 |
| 5.3.3 故障报警程序 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 监控系统设计 |
| 6.1 监控系统功能设计 |
| 6.2 组态王与下位机PLC通信 |
| 6.2.1 PLC通信设置 |
| 6.2.2 组态王通信设置 |
| 6.3 监控界面设计 |
| 6.3.1 定义变量 |
| 6.3.2 监控画面设计 |
| 6.3.3 其他窗口设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 论文的不足之处 |
| 8 展望 |
| 9 参考文献 |
| 10 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 11 致谢 |
| 附录 |
（8）基于PLC的温室大棚测控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 设计的预期目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 系统总设计方案 |
| 2.1 系统控制对象分析 |
| 2.2 系统总体设计思路 |
| 2.3 系统的总体设计概要结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 温室大棚系统控制算法研究 |
| 3.1 PID控制算法分析 |
| 3.2 大棚温度建模 |
| 3.3 PID温度控制器的设计与仿真 |
| 3.4 湿度、光照强度控制策略和方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统硬件设计 |
| 4.1 主控制器设计 |
| 4.1.1 主控制器的选用 |
| 4.1.2 FX2N—48MR外部构成及技术指标 |
| 4.1.3 主控制器软元件地址分配 |
| 4.2 模拟量输入模块 |
| 4.2.1 FX2n-4AD性能特点 |
| 4.2.2 FX2n-4AD的电路接线 |
| 4.2.3 FX2n-4AD的性能指标 |
| 4.3 FX2N-4AD-PT温度A/D输入模块 |
| 4.3.1 温度输入模块特点 |
| 4.3.2 FX2N-4AD-PT的技术指标 |
| 4.3.3 BFM分配表 |
| 4.3.4 温度转换特性曲线 |
| 4.4 HMI触摸屏 |
| 4.4.1 TPC7062K产品特性 |
| 4.4.2 TPC7062K与 PLC接线方式 |
| 4.5 温度传感器 |
| 4.5.1 温度传感器特征 |
| 4.5.2 与FX2N-4AD-PT接线方法 |
| 4.6 湿度传感器 |
| 4.6.1 主要特点 |
| 4.6.2 主要技术指标 |
| 4.7 光照度传感器 |
| 4.8 执行机构控制模块 |
| 4.8.1 补光遮光设备 |
| 4.8.2 温度升温设备 |
| 4.8.3 温度降温设备--湿帘系统 |
| 4.8.4 湿度加湿设备和除湿设备 |
| 4.8.5 PLC输出回路 |
| 4.9 双路开关电源 |
| 4.9.1 性能参数 |
| 4.9.2 主要特性 |
| 4.10 控制系统硬件电路接线图 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 温室控制系统软件设计 |
| 5.1 GX Works2 软件简介 |
| 5.2 PLC主程序流程图设计 |
| 5.3 外部总开关设置程序 |
| 5.4 手动模式下外部设备驱动程序 |
| 5.5 温度采集与温度补偿程序 |
| 5.5.1 FROM指令使用说明 |
| 5.5.2 误差补偿说明 |
| 5.5.3 MEAN平均值计算指令说明 |
| 5.6 湿度数据采集程序 |
| 5.6.1 确定A/D模块的模式 |
| 5.6.2 湿度采集及转换程序 |
| 5.7 光照度数据采集程序 |
| 5.7.1 确定光照A/D模块的模式 |
| 5.7.2 光照度采集及转换程序 |
| 5.8 自动工作模式控制程序 |
| 5.9 超限报警 |
| 5.10 本章小结 |
| 6 控制系统组态设计 |
| 6.1 组态的概念 |
| 6.2 MCGS组态软件 |
| 6.3 控制系统MCGS组态过程 |
| 6.3.1 工程的建立 |
| 6.3.2 建立实时数据库 |
| 6.3.3 组态用户窗口 |
| 6.3.4 首页界面设计与说明 |
| 6.3.5 主界面设计与说明 |
| 6.3.6 手动操作界面设计与说明 |
| 6.3.7 温室室内温湿度参数设定界面设计 |
| 6.3.8 组态设备窗口 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 控制系统测试与数据分析 |
| 7.1 数据采集检测 |
| 7.1.1 温湿度数据采集测试 |
| 7.1.2 光照度数据采集检测 |
| 7.2 系统功能检测 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录1 系统电路原理图 |
| 附录2 控制系统主程序 |
| 作者简历 |
（9）基于物联网的智能温室系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 温室大棚及物联网技术发展 |
| 2.1 温室大棚发展历程 |
| 2.2 物联网无线通信技术的发展 |
| 2.3 物联网无线技术在温室的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 智能温室系统设计 |
| 3.1 温室系统设计原则 |
| 3.2 温室系统需求分析 |
| 3.3 温室系统关键技术 |
| 3.4 智能温室系统设计 |
| 3.4.1 智能监控系统 |
| 3.4.2 精准作业管理系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 温室温度控制策略研究 |
| 4.1 温度对植物的影响 |
| 4.2 PID控制温度研究 |
| 4.2.1 PID控制原理 |
| 4.2.2 PID控制仿真 |
| 4.3 温室温度控制系统设计 |
| 4.3.1 系统硬件设计 |
| 4.3.2 系统软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 温室温度可视化和管理 |
| 5.1 系统管理平台整体设计 |
| 5.2 温室温度伪彩色展示 |
| 5.3 温度采集测试 |
| 5.4 温度可视化和管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）安徽省龙亢农场创建国家现代农业庄园规划策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 新型城镇化驱动农垦创新发展 |
| 1.1.2 农旅产业融合促进农场发展 |
| 1.1.3 创建现代农业庄园培育农场新功能 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究对象与内容 |
| 1.3.1 研究对象与范围 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 第二章 相关理论及研究评述 |
| 2.1 相关概念诠释 |
| 2.1.1 国有(国营)农场 |
| 2.1.2 现代农业庄园 |
| 2.1.3 国家现代农业庄园基本特征 |
| 2.1.4 现代农业庄园与乡村农庄比较 |
| 2.1.5 农业旅游 |
| 2.2 相关理论及评述 |
| 2.2.1 农业产业化 |
| 2.2.2 产业链理论 |
| 2.2.3 城乡一体化理论 |
| 2.2.4 休闲经济理论 |
| 2.3 相关研究 |
| 2.3.1 国内相关研究综述 |
| 2.3.2 国外相关研究综述 |
| 2.4 相关实践 |
| 2.4.1 广西农垦荔乡现代农业庄园 |
| 2.4.2 腰街桔荔现代农业庄园 |
| 2.5 龙亢农场相关研究综述 |
| 2.5.1 产业 |
| 2.5.2 空间 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 龙亢农场发展现代农业庄园适宜性分析 |
| 3.1 基本情况 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 区域关系 |
| 3.1.3 经济与社会发展 |
| 3.2 特征与优势 |
| 3.2.1 特征 |
| 3.2.2 优势 |
| 3.3 创建现代农业庄园的必要性与必然性 |
| 3.3.1 必要性 |
| 3.3.2 必然性 |
| 3.4 现代农业庄园目标导向下的发展基础 |
| 3.4.1 区域环境适宜 |
| 3.4.2 农业园区初步建成 |
| 3.4.3 农业生产先进 |
| 3.4.4 旅游功能初现 |
| 3.5 创建国家现代农业庄园存在的问题困惑 |
| 3.5.1 发展的困惑 |
| 3.5.2 存在的问题 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 龙亢农场创建国家现代农业庄园发展响应 |
| 4.1 农场创建现代农业庄园的特殊性 |
| 4.1.1 土地 |
| 4.1.2 产业 |
| 4.1.3 文化 |
| 4.2 创建国家现代农业庄园的思路与基本原则 |
| 4.2.1 发展思路 |
| 4.2.2 基本原则 |
| 4.3 龙亢农场创建国家现代农业庄园的战略研究 |
| 4.3.1 发展定位 |
| 4.3.2 发展目标 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 龙亢农场创建国家现代农业庄园规划策略研究 |
| 5.1 现代农业提升策略 |
| 5.1.1 立足蚌淮地区,创新农旅融合 |
| 5.1.2 着力现代农业,体现农垦本色 |
| 5.1.3 彰显农业特色,打造休闲主题 |
| 5.2 庄园空间组织策略 |
| 5.2.1 优化现代农业布局,统筹农业与庄园 |
| 5.2.2 培育农旅复合空间,创新农业与休闲 |
| 5.2.3 维育乡土空间肌理,协调农业与自然 |
| 5.3 休闲环境营造策略 |
| 5.3.1 氛围：凸显农垦风情,强化现代乡土 |
| 5.3.2 格局：构筑大美田园,延续自然肌理 |
| 5.3.3 环境：打造林果花廊,优化生态景观 |
| 5.4 服务设施配套策略 |
| 5.4.1 旅游服务设施与小镇设施一体组织 |
| 5.4.2 农业服务设施与旅游服务统筹考虑 |
| 5.4.3 设施农业与旅游服务节点有机结合 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结语与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 存在的不足和展望 |
| 参考文献 |
| 图表目录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
四、智能温室环境控制的研究现状与发展方向（论文参考文献）
- [1]中国温室环境控制研究进展[J]. 皇甫姗姗,朱节中,杨再强,马玉翡. 中国农学通报, 2021(27)
- [2]基于边缘计算的温室控制系统研究[D]. 米合日阿依·阿卜力克木. 塔里木大学, 2021(08)
- [3]温室多变量控制系统的研究与设计[D]. 樊然然. 石河子大学, 2020(05)
- [4]基于数据融合技术的温室环境控制策略研究[D]. 朱垲. 天津农学院, 2020(07)
- [5]基于无线传输的温室数据采集与控制系统研究与设计[D]. 马维军. 青岛科技大学, 2020(01)
- [6]草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析[D]. 吴久江. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [7]基于PLC的智能光伏生态大棚控制系统的设计[D]. 王业宁. 天津科技大学, 2020(08)
- [8]基于PLC的温室大棚测控系统的研究[D]. 刘旸洋. 四川农业大学, 2019(06)
- [9]基于物联网的智能温室系统设计与实现[D]. 朱斌. 武汉轻工大学, 2019(01)
- [10]安徽省龙亢农场创建国家现代农业庄园规划策略研究[D]. 过琰琳. 苏州科技大学, 2019(01)