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基于无线传感器网络的奶牛场环境参数调控系统的研究

发布时间:2017-08-08 01:04

  本文关键词:基于无线传感器网络的奶牛场环境参数调控系统的研究


  更多相关文章: 奶牛场 环境监控 Zigbee LabVIEW 自适应优化控制


【摘要】:近年来我国自动化养殖技术得到快速发展,但仍落后于发达国家。在规模化养殖发展的进程中,传统的散户、小规模养殖场逐渐被淘汰,大规模养殖场数量增多,畜禽养殖的集约化程度和自动化程度得到提高。养殖环境的自动调控技术在现代化养殖行业中起到重要作用。适宜的养殖环境有利于畜禽的生长,有助于提高畜禽养殖企业生产的产量和质量,同时能减少由环境变化造成的畜禽感染疾病的发病率。目前,国内奶牛场主要使用的环境调控方式是人工与机电控制结合的方式。以操作人员的经验和直观感受为依据控制设备的运行,缺乏科学依据和手段,自动化控制程度较低,不能满足现代化大型奶牛养殖场的需求。本文根据我国奶牛养殖场的实际情况,针对夏季高温天气牛舍中温度、湿度、氨气浓度的特点进行调控,设计了一款基于无线传感器网络的奶牛场环境监控系统。通过ZigBee无线通信技术组建的传感器网络,能够对多处环境同时进行监测;传感器检测到的养殖场内部温度、湿度、氨气浓度环境参数,通过无线网络,单片机将环境数据传输到上位机,LabVIEW软件开发的上位机控制系统对环境参数进行处理分析,控制启动和关闭风扇、喷淋器等设备进而对养殖场内环境进行合理调控。本文使用LabVIEW软件开发设计了两种控制模式:传统控制模式和自适应优化控制模式。传统控制模式可以人为输入目标环境参数,系统控制风扇和喷淋器等设备调节环境参数不断接近系统设定值;自适应优化控制模式是一种自适应调节的控制系统,人工输入每天的产奶量,系统自动建立了一个数据库保存产奶量和当天对应的环境参数。自适应优化控制模式的调控目的是为了追求高产奶量。随着数据的不断累积,系统能自动筛选数据库中产奶量最高一天的环境参数作为当天的参数目标值来调节牛舍环境。试验结果表明,本文设计的环境调控系统效果明显,自适应优化控制模式在高温夏季对保持和提高奶牛的产奶量起到良好的作用。
【关键词】:奶牛场 环境监控 Zigbee LabVIEW 自适应优化控制
【学位授予单位】:华中农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S823;S818.9
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-9
  • 1 绪论9-18
  • 1.1 现代养殖业的发展历程及现状9-10
  • 1.2 环境调控技术在养殖业中的作用与意义10-12
  • 1.3 环境控制技术的研究现状发展趋势12-15
  • 1.3.1 环境控制的技术方法12-14
  • 1.3.2 现代环境控制技术的国内外研究现状及发展趋势14-15
  • 1.4 无线网络技术在养殖业中的应用15-16
  • 1.5 本文研究的内容16-17
  • 1.6 技术路线17-18
  • 2 奶牛场的无线环境监控系统的设计18-25
  • 2.1 系统整体设计方案18-19
  • 2.2 主要器件的选择和介绍19-21
  • 2.2.1 单片机的选择19
  • 2.2.2 稳压器的选择19
  • 2.2.3 温度传感器的选择19-20
  • 2.2.4 湿度传感器的选择20-21
  • 2.2.5 氨气浓度模块的选择21
  • 2.3 硬件电路原理设计及仿真21-24
  • 2.4 输出控制器的设计24-25
  • 3 ZigBee无线网络的搭建25-30
  • 3.1 ZigBee无线网络的特点25-26
  • 3.2 ZigBee无线网络的建立26-30
  • 3.2.1 ZigBee无线模块的选择26-27
  • 3.2.2 ZigBee无线网络的搭建27-30
  • 4 奶牛场环境调控系统的设计30-39
  • 4.1.传统控制模式的设计30-31
  • 4.2 自适应优化控制模式设计31-34
  • 4.3 上位机软件的设计34-39
  • 4.3.1 Labview软件的介绍34-35
  • 4.3.2 上位机软件前面板的设计35-37
  • 4.3.3 上位机软件后面板的设计37-39
  • 5 系统试验结果与分析39-45
  • 5.1 试验对象与方法39-42
  • 5.1.1 试验对象的选择39
  • 5.1.2 硬件设备的布置原则39-40
  • 5.1.3 试验设备的布置和安装40-41
  • 5.1.4 试验方法41-42
  • 5.2 试验结果和分析42-45
  • 5.2.1 试验结果42-44
  • 5.2.2 试验结果的分析44-45
  • 6 结论45-47
  • 6.1 研究总结45
  • 6.2 完成工作45-46
  • 6.3 展望46-47
  • 参考文献47-51
  • 附录51-52
  • 致谢52

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本文编号:637505

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