温室自动化多层栽培装备数字孪生监控方法
发布时间：2021-07-30 01:10
以自动化多层栽培装备为代表的现代植物工厂生产效率、资源利用率高,但现有技术无法结合光照参数对多层栽培装备自动调度、监控人员无法直观管理植物工厂,因此迫切需要开发具有自主受光调度、人机界面友好的多层栽培装备监控与调度系统。首先,本文对温室自动化多层栽培装备的原理以及温室实际条件与需求进行了研究,针对太阳光利用型温室设计了新的多层苗床的调度方式,并完成了相关设备的三维建模。通过ZigBee无线传感网络搭建了100%覆盖率、丢包率低于3%的温室数据采集网络。基于Android平台和蓝牙技术,开发了温室环境监测与远程灌溉应用。其次,通过对温室系统进行分类与抽象,完成了温室系统的面向对象建模。实现了由温室物理场景的传感器数据实时驱动、动态仿真的温室数字孪生算法。基于Unity3D引擎搭建了温室三维数字场景、开发了温室数字孪生应用DTsim。实现了对真实温室系统场景的实时监控、动态仿真与自动优化调度的功能,系统延迟小于2秒。解决了农业设施与温室培育缺乏直观监控与整体模型的问题。最后,针对无补光条件下的多层苗床调度缺乏自动优化的缺陷,提出了由实时光照预测模型驱动的多层栽培装备的自动调度优化方案。建立...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
现有的温室控制系统结构
图 2-2 温室数字孪生监控系统结构Fig.2-2 Structure of greenhouse Digital Twin monitoring and control system如图 2-2 所示，温室自动化监控系统数据流向为：温室现场采集的环境数据、每个多层苗床架的状态信息（如占位情况）与调度计划、每个苗床自身的种植状态信息，经过安装在控制板上的 ZigBee 无线传感网络模块的子节点发送到 ZigBee总节点，再由串口连接传输到树莓派中。树莓派将数据以文档的方式经其自带的WIFI 模块发送到服务器。服务器接收数据并将其分类转存到数据库中。一方面，基于 Unity3D 引擎建立的数字孪生模型每秒向服务器请求最新的温室系统现场数据，并重新渲染更新已有的模型。同时，由于本文研究的温室是太阳光利用型温室，无人造光，完全依赖自然光实现生产[22]，需要由光照模型驱动多层苗床架中苗床位置的动态最优调度。因此，基于 Matlab 与 Flexsim 平台建立的动态运行流程 Petri 网模型需要向服务器请求最新的实时光照数据，并结合已有的经验光照模型，反复进行数据迭代拟合，对当天的实际光照模型进行动态预测，自动安排新的调度方案，然后部署给下位机。由 Petri 网分析后的光照模型数据会返过来训练已有的经验光照模型，其制定的调度决策也会改变物理世界温室中苗
第二章 温室数字孪生监控系统的总体方案设计与三维建模到便携式设备中，并暂存在设备自带的轻量级数据库中。当需要进行灌溉操，便携式设备自带的蓝牙模块将与温室灌溉系统的蓝牙模块连接，指令数据牙传输发送到相应的控制板中。实现远程控制和移动监测。.3 温室多层栽培装备的调度方案设计与三维建模由于本文研究的温室是太阳光利用型温室，无人造光，完全依赖自然光实产，需要由光照模型驱动多层苗床架中苗床位置的动态最优调度[23]。目前应广泛的单层牵引式滚轮苗床如图 2-3 所示，因其笨重、定位精度差的缺点不用于本课题[24]。为了在保证苗床生长质量的前提下，提高土地利用率，满足调度需求，则需要对苗床、苗床架的机械结构和苗床的搬运方法进行重新规划
本文编号：3310376
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
现有的温室控制系统结构
图 2-2 温室数字孪生监控系统结构Fig.2-2 Structure of greenhouse Digital Twin monitoring and control system如图 2-2 所示，温室自动化监控系统数据流向为：温室现场采集的环境数据、每个多层苗床架的状态信息（如占位情况）与调度计划、每个苗床自身的种植状态信息，经过安装在控制板上的 ZigBee 无线传感网络模块的子节点发送到 ZigBee总节点，再由串口连接传输到树莓派中。树莓派将数据以文档的方式经其自带的WIFI 模块发送到服务器。服务器接收数据并将其分类转存到数据库中。一方面，基于 Unity3D 引擎建立的数字孪生模型每秒向服务器请求最新的温室系统现场数据，并重新渲染更新已有的模型。同时，由于本文研究的温室是太阳光利用型温室，无人造光，完全依赖自然光实现生产[22]，需要由光照模型驱动多层苗床架中苗床位置的动态最优调度。因此，基于 Matlab 与 Flexsim 平台建立的动态运行流程 Petri 网模型需要向服务器请求最新的实时光照数据，并结合已有的经验光照模型，反复进行数据迭代拟合，对当天的实际光照模型进行动态预测，自动安排新的调度方案，然后部署给下位机。由 Petri 网分析后的光照模型数据会返过来训练已有的经验光照模型，其制定的调度决策也会改变物理世界温室中苗
第二章 温室数字孪生监控系统的总体方案设计与三维建模到便携式设备中，并暂存在设备自带的轻量级数据库中。当需要进行灌溉操，便携式设备自带的蓝牙模块将与温室灌溉系统的蓝牙模块连接，指令数据牙传输发送到相应的控制板中。实现远程控制和移动监测。.3 温室多层栽培装备的调度方案设计与三维建模由于本文研究的温室是太阳光利用型温室，无人造光，完全依赖自然光实产，需要由光照模型驱动多层苗床架中苗床位置的动态最优调度[23]。目前应广泛的单层牵引式滚轮苗床如图 2-3 所示，因其笨重、定位精度差的缺点不用于本课题[24]。为了在保证苗床生长质量的前提下，提高土地利用率，满足调度需求，则需要对苗床、苗床架的机械结构和苗床的搬运方法进行重新规划
本文编号：3310376
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