温室轻简水肥一体化控制系统设计与实现

发布时间：2022-10-29 21:18

　　水肥一体化技术是现代温室农业中节水节肥的重要手段之一,目前,国内生产的轻简水肥一体化设备虽然成本低,但存在控肥精度和水肥配比精度低等问题。大型水肥一体化设备的控肥精度和水肥配比精度虽高于轻简水肥一体化设备,但操控和维护设备人员须具备一定专业知识,在农业的实际推广应用过程中,设备暴露出成本过高、操作复杂、移动性差、维护难度大等问题,造成大型精准水肥一体化设备在温室农业中难以大规模推广。现代控制技术、移动互联网技术等快速发展,智能开源硬件更新换代,综合运用这些技术,针对上述问题,开展针对低成本、高精度、操作简易、可远程控制的轻简水肥一体化控制系统相关研究。具体研究内容如下:1、研发了轻简水肥一体化控制系统。根据温室环境灌溉施肥作业流程,设计系统总体控制方案,系统分为上位机控制系统和下位机数据采集系统。上位机以Raspberry Pi 3B为控制核心,设计硬件控制电路并进行软件实现,可对温室灌溉施肥作业过程的润湿、水肥配比、施肥、清洗环节进行精准控制。下位机以Arduino为控制核心,设计硬件控制电路并进行软件实现,通过采集水速、肥速,并实时上传到上位机系统,可为上位机系统执行控制算法提供精... 

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外水肥一体化设备研究现状
        1.2.1 国外水肥一体化技术研究现状
        1.2.2 国内水肥一体化技术研究现状
        1.2.3 我国水肥一体化技术挑战
    1.3 研究内容与结构安排
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 结构安排
2 系统总体方案设计
    2.1 系统整体设计
        2.1.1 温室灌溉施肥需求分析
        2.1.2 系统控制原理
        2.1.3 系统控制模式
        2.1.4 系统整体控制流程设计
    2.2 系统关键技术
        2.2.1 树莓派处理器控制技术
        2.2.2 Arduino微控制器控制技术
        2.2.3 PWM实时调控算法
        2.2.4 单神经元PID控制算法
        2.2.5 App远程控制技术
    2.3 系统分析
        2.3.1 低成本性分析
        2.3.2 简易可操作性分析
        2.3.3 精准性分析
        2.3.4 可维护性分析
    2.4 本章小结
3 系统控制理论与算法设计
    3.1 系统控制过程
    3.2 流量控制算法
        3.2.1 流量计算公式
        3.2.2 确定调整系数
    3.3 众数方法
    3.4 润湿时间控制算法
    3.5 PWM实时调控水肥比例算法
    3.6 施肥时间控制算法
    3.7 清洗时间控制算法
    3.8 本章小结
4 单神经元自适应PID控制策略
    4.1 单神经元PID原理
    4.2 单神经元自适应PID调控策略
        4.2.1 控制过程
        4.2.2 单神经元PID控制算法流程
    4.3 单神经元自适应PID仿真试验
        4.3.1 系统辨识
        4.3.2 Simulink仿真
        4.3.3 单神经元自适应PID系统仿真分析
    4.4 本章小结
5 系统设计与实现
    5.1 控制系统设计
    5.2 系统硬件设计
        5.2.1 上位机硬件控制
        5.2.2 下位机硬件控制
    5.3 系统软件设计
        5.3.1 系统开发环境配置
        5.3.2 上位机软件实现
        5.3.3 下位机软件实现
    5.4 控制单元数据通信
        5.4.1 树莓派与液晶显示屏通信
        5.4.2 树莓派与Arduino通信
        5.4.3 Arduino与App通信
    5.5 App远程控制设计
        5.5.1 农户需求分析
        5.5.2 App整体设计
        5.5.3 App适用的系统环境
        5.5.4 App与Arduino数据通信
        5.5.5 App功能设计
    5.6 本章小结
6 系统安装与试验验证
    6.1 轻简水肥一体化控制系统安装
        6.1.1 施肥管路组装
        6.1.2 控制电路组装
    6.2 系统验证前准备试验
        6.2.1 霍尔流量传感器调试试验
        6.2.2 众数算法验证
        6.2.3 PWM增量与肥速关系
    6.3 PWM实时调控算法验证
    6.4 单神经元自适应PID控制算法验证
    6.5 本章总结
7 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]温室大棚智能监测系统[J]. 刘锦.  南方农机. 2020(06)
[2]水肥一体化技术在设施农业中的研究与建议[J]. 宗哲英,王帅,王海超,侯清,张春慧.  内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2020(01)
[3]基于物联网的水肥精准管控系统设计[J]. 王高弟,白皓然,宋晨勇,郭若皓,付小波,张凯,付杰.  农机化研究. 2020(08)
[4]基于作物生长环境监测的大田水肥一体化系统设计[J]. 蒋再扬,王贝贝,李明放,刘文辉.  农业工程技术. 2019(27)
[5]设施蔬菜水肥一体化技术[J]. 杨文杰,别之龙,黄远.  长江蔬菜. 2019(16)
[6]基于模糊PID控制器的水温控制系统仿真[J]. 张森,李静.  工业控制计算机. 2019(07)
[7]基于Raspberry Pi的室内智能灌溉系统设计与研究[J]. 谭燕,秦风元.  节水灌溉. 2019(07)
[8]基于智能控制的直流电机PWM调速[J]. 田军,杨磊,薛荣.  价值工程. 2019(18)
[9]水肥一体化智能管理系统设计[J]. 赵进,张越,赵丽清,程箫,白雪峰.  中国农机化学报. 2019(06)
[10]水肥一体机EC传感器安装特性试验研究[J]. 吴争光,杨琳.  灌溉排水学报. 2019(S1)

硕士论文
[1]面向老年人的Android手机健康助手APP的设计与实现[D]. 郭敏.江苏大学 2019
[2]改进型文丘里混肥器的设计与实现[D]. 李欢.河北农业大学 2019
[3]农业水肥一体化智能监控系统的研究与开发[D]. 姜浩.兰州理工大学 2019
[4]基于BP神经网络的PID控制系统研究与设计[D]. 李捷菲.吉林大学 2019
[5]基于Raspberry Pi的智能灌溉系统设计及其研究[D]. 许铭鋆.广州大学 2019
[6]基于最小二乘支持向量机和自适应控制算法的电液伺服系统研究[D]. 刘萌.北京交通大学 2019
[7]苹果园水肥灌溉决策控制系统设计与研究[D]. 李嵩.新疆大学 2019
[8]设施化农业中液体微喷控制策略的研究[D]. 郑世健.西南科技大学 2019
[9]农业物联网精准灌溉系统策略及协议的设计与研究[D]. 张博凡.宁夏大学 2019
[10]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



本文编号：3698436