北方日光温室无线传感器多数据融合技术的研究

发布时间：2017-06-09 16:06

  本文关键词：北方日光温室无线传感器多数据融合技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：农业在我国国民经济中的比重正在逐年增加,我国对农业的经济投入比重也越来越高,实现农业现代化已经走上了征程。日光温室是根据我国北方特有的纬度较高,地处北温带,冬季气候干燥寒冷等气候特点量身定做的,具有覆盖面广泛、成本低、结构简单、充足吸收太阳能和良好的保温储热能力。日光温室中环境控制是关系到农作物生长的重要环节,随着科学技术的进步及日光温室在农村中的广泛普及,有效的提高环境监控精度已经成为北方日光温室研究课题中不可或缺的重要方向。本研究提出的温室大棚环境监测系统的硬件设计,从日光温室生产的实际情况出发,以相对少的建设成本,选择最适合温室大棚的传感器种类,同时考虑到实用性,应该将系统复杂度降到最低。此外,本次设计合理选择并布控传感器,阐明数据传输的通信协议,描述数据的传输网络,满足温室环境监测要求,实现对温室大棚环境因素的实时监测。无线传感器网络中采集的监测数据存在着较大的冗余和误差,影响数据的可靠性；同理温室环境具有的空间大且温场分布受多种参数影响大等特点,对数据的可靠性也存在一定的影响,因此在温室数据采集监测和控制中对数据的准确性要求比较高。为实现北方日光温室数据融合,提高数据精度,以沈阳农业大学北山试验基地一栋日光温室的实时采集数据为例,提出一种数据融合方法,通过无线传感器实时采集温室数据,利用格拉布斯判定准则和滤波方法进行数据预处理,并应用自适应加权平均算法对数据进行融合试验。克服了对每个传感器采集的信息分别处理时的不确定性和不稳定性,经融合处理后结果能够提高温室环境监测的精确度,可全面准确的描述温室实时环境,为温室环境控制提供更加精准的基础数据,控制后使温室环境的温度、湿度、光照强度等主要参数达到相对理想的条件。最后对本文的整体设计研究进行了总结,提出了展望,对未来系统的进一步完善做出了设想,同时也提出了进行继续研究的方向。
【关键词】：北方日光温室 环境监测 实时数据 数据融合 Zigbee
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5;S625
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 选题背景及研究对象11-13
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 研究对象12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 论文研究内容15-16
• 1.4 论文结构安排16-17
• 1.5 本章小结17-18
• 第二章 系统硬件设计18-34
• 2.1 传感器选型19-22
• 2.1.1 温湿度传感器选型19-20
• 2.1.2 二氧化碳传感器选型20-21
• 2.1.3 光照传感器选型21-22
• 2.1.4 传感器参数22
• 2.2 系统硬件基础电路22-24
• 2.2.1 稳压电路22-23
• 2.2.2 电压跟随器23
• 2.2.3 串口通信电路23-24
• 2.2.4 数模转换电路24
• 2.3 数据采集与传输24-29
• 2.3.1 传感器数据采集24-26
• 2.3.2 传感器数据传输26-29
• 2.4 系统硬件分析与测试29
• 2.5 本章小结29-34
• 第三章 日光温室数据预处理及数据融合34-43
• 3.1 实验数据预处理方法34-36
• 3.1.1 格拉布斯判定准则34-35
• 3.1.2 拉依达准则35
• 3.1.3 狄克逊准则35-36
• 3.2 滤波原理36-37
• 3.2.1 数字滤波法36-37
• 3.2.2 滤波法的应用37
• 3.3 传感器数据融合基本概念及种类37-42
• 3.3.1 融合算法自适应加权平均算法38-40
• 3.3.2 融合算法神经网络融合算法40-41
• 3.3.3 融合算法Bayes推理法41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 实验数据融合处理分析43-61
• 4.1 Matlab软件编程概述43
• 4.2 日光温室环境特点43-45
• 4.2.1 温度环境特点44
• 4.2.2 湿度环境特点44-45
• 4.2.3 光照强度环境特点45
• 4.3 试验数据采集选取45-48
• 4.3.1 试验温度数据采集46-47
• 4.3.2 试验光照强度数据采集47
• 4.3.3 试验湿度数据采集47-48
• 4.4 日光环境因子数据融合设计48-60
• 4.4.1 日光环境因子数据预处理48-55
• 4.4.2 日光环境加权平均自适应数据融合55-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 结论与展望61-63
• 5.1 研究总结61-62
• 5.2 研究展望62-63
• 参考文献63-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士期间发表论文66

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