温室智能控制系统设计与研究

发布时间：2017-05-16 21:09

  本文关键词：温室智能控制系统设计与研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能温室作为新的种植技术,已突破了传统农作物种植受地域、自然环境、气候等诸多因素的限制,对我国农业生产具有重大意义。并且智能温室的控制系统是实现其生产自动化、高效化的关键部分。针对目前温室控制系统智能化程度低、控制方法低效落后的状况,本课题设计了一种新型智能温室控制系统,该系统结合了传感器技术、通信技术、神经网络、自动控制技术于一体,利用传感器技术和通信技术进行环境参数的自动检测和可靠传递,运用神经网络PID算法对数据进行智能优化,实现了对温室系统高效精确地自动控制。系统硬件方面主要由单片机、液晶屏显示、键盘检测、光电隔离、RTC、无线通信、U盘和SD卡存储、串口通信、CAN总线通信、数字和模拟传感器接口等硬件电路等部分组成。系统软件设计主要包括CAN通信协议、CC1100无线通信协议、数字和模拟传感器的操作、液晶和键盘的综合操作界面等内容。最后对神经网络PID算法进行了仿真和研究,对该系统的进一步完善和应用提供了方向和依据。论文的主要进行的工作:(1)采用多传感器融合技术进行环境参数的智能检测,引入了工业现场总线进行数据的传输;(2)控制系统采用多级模块联合调测、分级控制的逻辑体系,克服了既有控制系统结构简单、逻辑混乱等不足之处。(3)提出了基于神经网络的PID控制策略,解决了温室固有的强耦合、强滞后和难以建立数学模型的难题,适合多因素、多参量的温室环境控制,真正实现了温室控制的智能化。
【关键词】：温室控制系统 智能控制 CAN通信协议 神经网络PID
【学位授予单位】：武汉轻工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 课题研究目的与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-14
• 1.3 研究的主要内容14-16
• 1.3.1 课题研究主要内容14-15
• 1.3.2 论文结构15-16
• 2 温室智能控制系统的总体设计16-24
• 2.1 温室环境因子介绍16-17
• 2.1.1 光照强度因子16
• 2.1.2 湿度因子16
• 2.1.3 温度因子16-17
• 2.1.4 二氧化碳因子17
• 2.2 温室智能控制系统的特点17
• 2.3 温室智能控制和管理的关键技术17-20
• 2.3.1 传感器技术18-19
• 2.3.2 温室控制器及控制算法19-20
• 2.3.3 环境控制执行设施20
• 2.4 温室智能控制系统结构设计20-23
• 2.4.1 系统总体设计原则20-22
• 2.4.2 系统总体结构设计22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 3 温室智能控制系统硬件设计24-38
• 3.1 温室控制部分硬件设计24-32
• 3.1.1 温室控制电路总体结构24-25
• 3.1.2 下位机电路设计25-28
• 3.1.3 温室控制器外围电路设计28-32
• 3.2 数据采集模块32-35
• 3.2.1 传感器的选型33-34
• 3.2.2 数据采集模块的电路设计34-35
• 3.3 开关量控制模块35-36
• 3.4 上位机无线接收电路36
• 3.5 PCB设计的原则和抗干扰技术36-37
• 3.6 硬件调试总结37
• 3.7 本章小结37-38
• 4 智能温室控制系统的软件设计38-58
• 4.1 CAN通讯协议的设计和实现38-44
• 4.1.1 CAN总线性能特点38-40
• 4.1.2 CAN总线报文传输40-41
• 4.1.3 CAN总线通信的实现41-44
• 4.2 系统传输的通讯协议44-49
• 4.2.1 CAN总线应用层通信协议44-47
• 4.2.2 无线通讯的应用层协议47-49
• 4.3 下位机程序设计49-54
• 4.3.1 温室控制器的程序设计49-50
• 4.3.2 数据采集和开关量控制模块的程序设计50-54
• 4.4 上位机程序设计54-57
• 4.5 本章小结57-58
• 5 温室智能控制算法仿真及分析58-71
• 5.1 传统控制系统的特性58-59
• 5.2 神经网络控制系统的特性59-60
• 5.3 神经网络PID控制原理60-65
• 5.3.1 PID算法60-61
• 5.3.2 PID控制器的传统参数整定61-62
• 5.3.3 基于神经网络的PID算法62-65
• 5.4 温室智能控制算法仿真与验证65-70
• 5.4.1 虚拟仪器LABVIEW简介65-67
• 5.4.2 神经网络PID在LABVIEW中的模块化结构67-68
• 5.4.3 系统仿真及结果分析68-70
• 5.5 本章小结70-71
• 总结与展望71-72
• 参考文献72-77
• 致谢77

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本文编号：371936