基于云平台的温室智能灌溉系统的研究与开发

发布时间：2020-11-04 11:48

　　 我国自古以来就是农业大国,农业也是我国社会稳定发展的重要保障,然而随着经济的发展,我国淡水资源匮乏与传统农业用水需求量大的矛盾,以及我国温室智能化灌溉管理需求与灌溉管理技术落后的矛盾日渐突出,而随着我国农业现代化发展的推进,这些问题已成为我国农业发展上亟需解决的问题。因此,为增强我国农业水平、提高农业生产效率、促进农业经济增长,本文着力于温室灌溉系统中采集、传输、处理、决策、控制等一系列问题,并基于无线传感网络技术、云平台技术和Web技术等,研究和开发易于建设、推广和拓展的温室智能灌溉系统以及信息化管理平台。本文的工作主要集中在以下几点:(1)对系统的智能灌溉决策进行研究。针对智能灌溉系统的特性分析,并综合我国传统的灌溉管理方式难以顾及温室灌溉中存在的大惯性、滞后性和非线性的特点,研究和设计基于模糊推理的智能灌溉模糊控制器。同时考虑到模糊控制器设计中的主观性和随意性,采用GA优化隶属函数和控制规则实现模糊控制器的优化,以便更好应用于那些无良好理论归纳和经验总结的作物。(2)为满足系统中作物适时适量灌溉和环境参数采集的基础建设需求,采用“LoRa+GPRS”的通信技术方案,构建了温室现场的无线传感网络,并对其中的数据采集节点、阀门控制节点和网关节点的软硬件分别进行设计。(3)基于阿里云服务器构建温室灌溉系统的数据中心和服务中心。基于关系数据库模型研究系统的数据信息关系,并在Microsoft SQL Server数据库管理系统中构建关系数据表,不仅增强数据运用效率同时还减少数据存储冗余。此外,利用C#语言开发服务器应用程序,实现通信管理、数据解析处理以及灌溉决策控制等任务。(4)为使用户能够随时随地对温室进行监管,基于ASP.NET框架技术在Visual Studio 2015平台下,开发B/S结构的远程灌溉和信息管理Web应用平台,并结合表格、图像、曲线等多重元素实现了人与系统的良好交互,为用户提供了实时监测、灌溉控制、数据分析和系统信息管理等功能。(5)最后,针对系统进行多项测试,测试主要从通讯测试、软件发布和访问测试以及综合灌溉测试对系统的功能与性能进行了验证,测试结果表明系统设计可行性高、运行良好,基本达到预期的目标。
【学位单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TP311.52;S274.2
【部分图文】：

基于云平台的温室智能灌溉系统的研究与开发28图3.9优化后的隶属函数图3.10为优化前模糊控制器、GA优化后的模糊控制器和常规PID控制器的控制效果对比图，设定目标值为25。由仿真结果可得，GA优化后的模糊控制器在其上升时间以及响应速度上略快于基于经验设计的常规模糊控制器，其虽相较于PID控制算法具有少量的静态误差，但其仅有微小超调量，更适合于灌溉系统这种不便于消除超调量的系统，GA优化的智能灌溉模糊控制器的方法也更利于对不具备足够经验的作物进行灌溉控制器的设计。图3.10控制结果对比图

基于云平台的温室智能灌溉系统的研究与开发28图3.9优化后的隶属函数图3.10为优化前模糊控制器、GA优化后的模糊控制器和常规PID控制器的控制效果对比图，设定目标值为25。由仿真结果可得，GA优化后的模糊控制器在其上升时间以及响应速度上略快于基于经验设计的常规模糊控制器，其虽相较于PID控制算法具有少量的静态误差，但其仅有微小超调量，更适合于灌溉系统这种不便于消除超调量的系统，GA优化的智能灌溉模糊控制器的方法也更利于对不具备足够经验的作物进行灌溉控制器的设计。图3.10控制结果对比图

全日制工程硕士学位论文49并进行业务逻辑处理，为用户访问的Web页面提供数据和文件信息。数据库服务器是整个系统的数据中心，其内部存储着系统中所有的数据信息，并通过制定合理的数据关系，实现数据的高效管理。服务器应用程序通过其内部开发的服务功能模块，提供通信连接管理、数据解析存储、灌溉决策与指令下发等功能。5.3.2阿里云配置本文通过阿里云的ECS来构建系统的智能灌溉云平台，用户可根据需求进行配置，并且随时都可以为自己的服务器升降配置且不影响其正常工作。阿里云服务器有多种付费方式可供选择，如按流量收费、包年包月收费和抢占式实例收费。本系统需随时的将数据汇总至云服务器中，因此选择包年包月通用型服务器，其配置详情如图5.6所示。操作系统为WindowsServer2008R264位企业级中文版，4核CPU和16GB内存，1.5Gbps内网带宽，可为云服务器中的数据处理、计算、存储等提供有力支撑。图5.6阿里云服务器配置图5.7安全组规则配置购买完毕后创建I/O优化实例即可使用，同时为实现阿里云中数据的安全访问与连接，对其进行安全组规则配置，实现对指定的IP或指定IP端口进行“入
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本文编号：2870060