基于LoRa的智能农业灌溉系统的应用研究与设计
发布时间：2021-01-21 21:59
农业灌溉是维持农作物进行正常生产活动的关键行为,对提高作物产量具有重要作用。我国是农业大国,传统的人工漫灌方式由于控制精度和实时性不高等问题造成了水资源的严重浪费,也制约了农业的可持续发展。为了解决上述问题,结合传感器技术、远距离无线传输技术（Long Range,LoRa）和模糊控制理论的优势,设计了一款基于LoRa的智能农业灌溉系统。该系统主要由测控子系统、传输子系统和远程主控管理子系统组成,本论文的主要研究工作如下:1.在测控子系统中,主要完成了对采集节点和执行节点的设计。采集节点的主要任务是负责土壤湿度和作物周边环境参数的采集,由土壤湿度传感器和小型气象站组成。执行节点的主要任务是负责土壤湿度的调控,由电磁阀、水泵和流量计组成。为了提升节点电路的抗干扰能力和响应国家环保型农业的号召,对部分电路进行了优化,设计了可充电的电源电路、隔离型的AD采集电路、隔离型的485自动收发电路和光耦隔离的继电器控制电路等。针对大规模农田应用场景下灌溉系统因测控设备数量多而导致的测控效率低的问题,仿照单总线的数据采集与回传机制,设计了数字总线的数据处理方案。2.在传输子系统中,主要完成了对LoRa...
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
农田管道铺设策略从上图中可以看到该滴灌方式由干管、支管和毛管组成，其中干管为灌溉的主干道相当于大动脉，通常铺设距离长且在地下与水库或者井直接相连
第二章系统总体架构8图2.2基于微机原理的灌溉系统结构框图2.2.2基于专家知识的灌溉控制系统专家知识系统实际上就是一个计算机的应用程序，它是将专家在某一行业的知识和经验进行归纳总结，然后将这些归纳总结出的具有判断和启发性的语句以程序的形式导入计算机形成一个系统体系，这样该系统就可以模拟人的思维方式进行问题的分析处理[22]。基于此开发人员设计出了基于专家知识的灌溉控制系统，专家知识和作物的实际灌溉经验成为该系统的核心，其结构框图如图2.3所示。通过计算机技术、传感器技术，该系统首先收集传感器数据存入历史数据库，专家根据这些历史数据推导出灌溉经验，推理机利用这些灌溉经验决策出灌溉规则并导入结论数据库，当进行灌溉时，只需进入结论数据库查找相应灌溉规则进行相应动作即可。
安徽大学硕士学位论文9图2.3基于专家知识的灌溉系统结构框图2.2.3基于模糊控制理论的方案的确立通过对上述两种方案的实际分析，两种方案各有长短。对于基于微机原理的灌溉控制系统，信息采集和交互是该系统的优点，但是由于该系统采集的参数较多难以建立起精确的数学决策模型，依然单纯地靠经验来决定灌溉量的多少。对于基于专家知识的灌溉控制系统，灌溉决策模块的设计是它的出色之处，它摒弃了靠经验来决定灌溉量多少的方式，且该系统运用先进的计算机控制理论提高了控制的精度，但是该系统是由国外专家负责研发的，其成本较高，在国内也限制了其使用。基于上述方案的优缺点，本文确立了以下研究方案：（1）全面融合基于微机原理的灌溉控制系统和基于专家知识的灌溉控制系统的优点，将整个系统按照三个部分来进行设计，分别为测控子系统、传输子系统和远程主控管理子系统，各部分均采用模块化设计，便于系统的维护与扩展。（2）在测控子系统中采用高精度的土壤湿度传感器来采集土壤湿度，选择合适的传感器设计稳定的小型气象站负责采集作物周边环境的参数包括空气温湿度、风速、光照强度等并采用微型的嵌入式系统合理处理这些重要的灌溉参数。（3）在传输子系统中采用具备低功耗和远距离优势的LoRa模块作为传输媒介，在大规模农田现场LoRa模块能以最小的投资部署一个网络，当需要增加网络容量时只需在适当的位置增加LoRa网关即可。（4）为增强数据的处理与分析能力，在远程主控管理子系统中移植Linux系统和
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动化控制技术与计算机技术研究[J]. 周文进. 湖北农机化. 2019(19)
[2]基于基质含水率的作物蒸腾量估算与预测模型研究[J]. 陈士旺,李莉,杨成飞,李文军,孟繁佳. 农业机械学报. 2019(S1)
[3]嵌入式Linux的LoRaWAN集成网关系统设计[J]. 李达,杨祯,刘辉席,张丽,刘守印. 单片机与嵌入式系统应用. 2019(07)
[4]“互联网+”在农业技术推广中的实践[J]. 刘忠花. 现代农业科技. 2019(11)
[5]面向物联网应用的短距离无线接入关键技术研究[J]. 郝杰. 电子设计工程. 2019(09)
[6]基于综合气象信息的小麦智能灌溉系统设计[J]. 王延年,谢福来,向秋丽. 国外电子测量技术. 2019(04)
[7]模糊控制理论综述[J]. 李悟早,郭术义,任思杰. 河南科技. 2019(11)
[8]灌溉策略对冬小麦水分利用和生长的影响[J]. 郭晓磊,薛绪掌,赵倩,张馨,李友丽,陈菲,王志敏. 麦类作物学报. 2019(02)
[9]基于ARM9平台上的嵌入式Linux系统移植[J]. 刘迪,周强. 物联网技术. 2018(11)
[10]基于LoRa的低能耗物联网技术研究[J]. 郭柯洒. 中国信息化. 2018(11)
博士论文
[1]灌水总量与灌溉技术约束下华北典型区域冬小麦灌溉制度优化研究[D]. 史源.中国水利水电科学研究院 2019
硕士论文
[1]基于BP神经网络和模糊控制的智能灌溉系统设计[D]. 杨昊.安徽理工大学 2019
[2]基于模糊理论的智能水肥一体机研制[D]. 陈超（Shaw Chen）.安徽农业大学 2019
[3]基于物联网的水肥一体化智能灌溉系统研究[D]. 吕途.华北水利水电大学 2019
[4]基于LoRa的粉尘智能预警系统的设计与实现[D]. 周华健.安徽大学 2019
[5]基于物联网的农田智能灌溉系统研究和设计[D]. 王朝泽.天津理工大学 2019
[6]基于无线网络的智能灌溉系统设计[D]. 杨柯柯.西安理工大学 2018
[7]基于WSN的设施农业智能节水灌溉控制系统的开发[D]. 李德旺.太原理工大学 2018
[8]基于LoRa的嵌入式监控系统的研究与开发[D]. 刘强强.华北科技学院 2018
[9]基于模糊控制理论及ZigBee无线网络的智能水土侵蚀采样装置的研究[D]. 周胜利.吉林大学 2017
[10]Lora在智慧农业传输层中的应用研究[D]. 贺松杰.河南工业大学 2017
本文编号：2991963
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
农田管道铺设策略从上图中可以看到该滴灌方式由干管、支管和毛管组成，其中干管为灌溉的主干道相当于大动脉，通常铺设距离长且在地下与水库或者井直接相连
第二章系统总体架构8图2.2基于微机原理的灌溉系统结构框图2.2.2基于专家知识的灌溉控制系统专家知识系统实际上就是一个计算机的应用程序，它是将专家在某一行业的知识和经验进行归纳总结，然后将这些归纳总结出的具有判断和启发性的语句以程序的形式导入计算机形成一个系统体系，这样该系统就可以模拟人的思维方式进行问题的分析处理[22]。基于此开发人员设计出了基于专家知识的灌溉控制系统，专家知识和作物的实际灌溉经验成为该系统的核心，其结构框图如图2.3所示。通过计算机技术、传感器技术，该系统首先收集传感器数据存入历史数据库，专家根据这些历史数据推导出灌溉经验，推理机利用这些灌溉经验决策出灌溉规则并导入结论数据库，当进行灌溉时，只需进入结论数据库查找相应灌溉规则进行相应动作即可。
安徽大学硕士学位论文9图2.3基于专家知识的灌溉系统结构框图2.2.3基于模糊控制理论的方案的确立通过对上述两种方案的实际分析，两种方案各有长短。对于基于微机原理的灌溉控制系统，信息采集和交互是该系统的优点，但是由于该系统采集的参数较多难以建立起精确的数学决策模型，依然单纯地靠经验来决定灌溉量的多少。对于基于专家知识的灌溉控制系统，灌溉决策模块的设计是它的出色之处，它摒弃了靠经验来决定灌溉量多少的方式，且该系统运用先进的计算机控制理论提高了控制的精度，但是该系统是由国外专家负责研发的，其成本较高，在国内也限制了其使用。基于上述方案的优缺点，本文确立了以下研究方案：（1）全面融合基于微机原理的灌溉控制系统和基于专家知识的灌溉控制系统的优点，将整个系统按照三个部分来进行设计，分别为测控子系统、传输子系统和远程主控管理子系统，各部分均采用模块化设计，便于系统的维护与扩展。（2）在测控子系统中采用高精度的土壤湿度传感器来采集土壤湿度，选择合适的传感器设计稳定的小型气象站负责采集作物周边环境的参数包括空气温湿度、风速、光照强度等并采用微型的嵌入式系统合理处理这些重要的灌溉参数。（3）在传输子系统中采用具备低功耗和远距离优势的LoRa模块作为传输媒介，在大规模农田现场LoRa模块能以最小的投资部署一个网络，当需要增加网络容量时只需在适当的位置增加LoRa网关即可。（4）为增强数据的处理与分析能力，在远程主控管理子系统中移植Linux系统和
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动化控制技术与计算机技术研究[J]. 周文进. 湖北农机化. 2019(19)
[2]基于基质含水率的作物蒸腾量估算与预测模型研究[J]. 陈士旺,李莉,杨成飞,李文军,孟繁佳. 农业机械学报. 2019(S1)
[3]嵌入式Linux的LoRaWAN集成网关系统设计[J]. 李达,杨祯,刘辉席,张丽,刘守印. 单片机与嵌入式系统应用. 2019(07)
[4]“互联网+”在农业技术推广中的实践[J]. 刘忠花. 现代农业科技. 2019(11)
[5]面向物联网应用的短距离无线接入关键技术研究[J]. 郝杰. 电子设计工程. 2019(09)
[6]基于综合气象信息的小麦智能灌溉系统设计[J]. 王延年,谢福来,向秋丽. 国外电子测量技术. 2019(04)
[7]模糊控制理论综述[J]. 李悟早,郭术义,任思杰. 河南科技. 2019(11)
[8]灌溉策略对冬小麦水分利用和生长的影响[J]. 郭晓磊,薛绪掌,赵倩,张馨,李友丽,陈菲,王志敏. 麦类作物学报. 2019(02)
[9]基于ARM9平台上的嵌入式Linux系统移植[J]. 刘迪,周强. 物联网技术. 2018(11)
[10]基于LoRa的低能耗物联网技术研究[J]. 郭柯洒. 中国信息化. 2018(11)
博士论文
[1]灌水总量与灌溉技术约束下华北典型区域冬小麦灌溉制度优化研究[D]. 史源.中国水利水电科学研究院 2019
硕士论文
[1]基于BP神经网络和模糊控制的智能灌溉系统设计[D]. 杨昊.安徽理工大学 2019
[2]基于模糊理论的智能水肥一体机研制[D]. 陈超（Shaw Chen）.安徽农业大学 2019
[3]基于物联网的水肥一体化智能灌溉系统研究[D]. 吕途.华北水利水电大学 2019
[4]基于LoRa的粉尘智能预警系统的设计与实现[D]. 周华健.安徽大学 2019
[5]基于物联网的农田智能灌溉系统研究和设计[D]. 王朝泽.天津理工大学 2019
[6]基于无线网络的智能灌溉系统设计[D]. 杨柯柯.西安理工大学 2018
[7]基于WSN的设施农业智能节水灌溉控制系统的开发[D]. 李德旺.太原理工大学 2018
[8]基于LoRa的嵌入式监控系统的研究与开发[D]. 刘强强.华北科技学院 2018
[9]基于模糊控制理论及ZigBee无线网络的智能水土侵蚀采样装置的研究[D]. 周胜利.吉林大学 2017
[10]Lora在智慧农业传输层中的应用研究[D]. 贺松杰.河南工业大学 2017
本文编号：2991963
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