一、大棚内环境条件的单片机模糊控制技术（论文文献综述）
李嘉熙[1]（2021）在《基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统研究》文中研究指明随着国民经济的不断提升,人民对于肉质食品消费的需求量快速增长,新型养殖生产模式也随之出现。近年来,我国生猪养殖行业也从传统的散养模式逐渐向规模化养殖模式转变。在规模化、集约化、工厂化的养殖模式下,畜禽舍的环境问题也逐渐体现出来。本文根据目前国内外猪舍环境管理领域的研究进展,结合我国北方地区特殊气候特点下的养殖条件,以黑龙江地区的密闭式猪舍作为实验对象,设计了一种基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统。研究内容包括以下方面:（1）分析猪舍内影响猪只生长的环境因子,针对影响特性提出基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统总体设计方案;（2）采用STC51单片机+传感器的方式分别研制了空气温湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、硫化氢浓度的检测单元以及恒温通风装置和除湿装置,完成了物联网体系中感知层的设计;（3）应用PLC技术搭建了环境监测与调控系统,前端感知单元将数据通过模拟量的形式发送至PLC中,经计算处理通过云网关发送至云端,其中PLC与云网关通过RS-485通信,完成了物联网体系中传输层的设计;（4）在环境监测与调控系统中设计了MCGS人机交互平台,在猪舍现场实现数据可视化,并将云网关设备登录云端平台,建立云组态,共同实现了物联网体系中应用层的设计。通过现场测试及实验数据分析得知,本文所设计基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统可以有效改善规模化猪舍中包括空气温湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度等环境参数,提升动物福利水平,同时维护便捷、可视化强、操作简单,对猪舍环境管理的研究具有一定的实践意义。
姚闯[2]（2021）在《水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现》文中研究指明针对传统的温室育秧大棚存在环境因子不能人为控制等一些问题,本课题研究了CO2气肥对水稻育秧的影响机理研发的温室大棚。提出了不同浓度的CO2对水稻育秧的刺激的方式,定期观察育秧的生长状态并进行观察记录,归纳分析出适宜水稻育秧生长的浓度范围,并进一步对水稻育秧生长高度与环境因子的关系加以分析。本文主要通过软件和硬件结合方式,根据温室育秧大棚监测系统的需求,设计了系统的整体框架结构,并且根据系统总体设计路线和基于ESP8266芯片的结构,画出数据采集节点与数据汇聚节点硬件示意图和电路图。数据采集节点中的设备监测温室环境的参数有光照强度、温湿度、CO2浓度。根据温棚内的环境信息反馈CO2浓度高低情况下打开和关闭系统,使CO2的利用率最大化,上位机以Python语言开发的Web系统,可实时显示环境参数和气肥机工作状态,系统间通过Wi Fi技术和MQTT协议网络进行通信。上位机以ESP8266为主控芯片,采用TELESKY传感器采集CO2浓度,实现二氧化碳浓度随环境参数的变化而进行自动调节。传感器将采集到的环境参数光照强度、温湿度、CO2浓度通过节点传输到ESP8266模块中,并通过Wi Fi技术和MQTT协议技术实现以及客户端和手机APP显示信息,系统可以根据预先设定好的程序将控制信号通过ESP8266模块传输到执行机构,通过对CO2释放设备或卷帘电机设备的控制,对棚内进行通放空气或喷水,当传感器监测到CO2浓度降到阀值以下时,系统将打开CO2喷洒装置,使装置达到补充CO2的需求,并进一步收集温室环境数据。通过本文研发的设备对环境参数的智能控制,监测秧苗生长状态。根据该系统应用情况显示,该系统整体运行可靠,能够准确的采集温室大棚内各个环境参数,用户能够灵活控制各执行机构,系统信号传输稳定,整体框架符合传统温室大棚的所有要求,以及在传统的温室大棚上进行了智能化的扩展,并且进一步将数据进行分析以及总结,具有较强的可扩展性和良好的应用前景。
陈慧[3]（2021）在《基于物联网的温室大棚智能监控系统研究》文中研究说明温室大棚能够为农作物创造适宜的生长环境,促进农作物的高效优质生产。随着物联网技术的应用,温室大棚管理正朝着智能化、信息化的方向发展。为此,本论文研究一种基于物联网的温室大棚智能监控系统,通过传感器采集大棚内环境参数,采用无线通信技术上传至远程监控平台,供用户查看与控制,以此实现对温室环境的智能化监控。本论文主要的研究内容如下:（1）开展系统需求分析,进行总体方案设计,并对涉及到的关键技术作出介绍。系统由控制终端、嵌入式网关以及远程监控平台三部分组成,控制终端用于采集温室环境参数,并基于Zig Bee无线通信网络进行本地数据传输;嵌入式网关负责接收控制终端上传的数据,经数据处理后,利用NB-Io T无线通信完成数据的远程传输;远程监控平台包括服务器、数据库以及客户端三部分,服务器用来接收嵌入式网关上传的温室环境数据,数据库负责存储相关数据,客户端提供WEB网页进行展示,满足用户数据查询以及远程控制的需求。（2）系统软硬件设计。硬件设计包括控制终端和嵌入式网关两部分,主要进行器件选型、功能模块电路设计。软件设计包括控制终端和嵌入式网关两部分,主要对Zig Bee无线通信网络、STM32微控制器、NB-Io T无线通信等进行软件设计,并针对性的制定数据通信协议,保障数据的安全有效传输。（3）远程监控平台设计,基于阿里云服务器对服务器、数据库以及客户端等三部分展开设计。服务器采用Spring Boot框架与客户端进行交互,利用NIO网络模型与嵌入式网关建立数据通信;采用MySQL数据库存储相关数据,方便客户端查询及调用;客户端以Vue.js框架为核心完成WEB网页的设计。（4）针对温室环境特点,研究基于数据融合及模糊控制的智能控制方法。首先采用数据融合对采集的环境参数进行预处理,提高数据的可靠性及数据融合精度,然后利用模糊控制思想,建立多输入、多输出的模糊控制系统,控制执行机构工作状态,使温室环境快速接近设定值,并维持在稳定状态,满足温室环境的控制需求。（5）系统测试与分析,搭建实验测试平台,对数据采集、数据传输、远程监控平台以及智能控制方法等功能分别测试。测试结果表明,系统可实现对温室环境数据的采集以及可靠传输,远程监控平台可进行数据查看、数据存储以及远程控制,系统能实现对温室环境的有效调节。
沈金权[4]（2021）在《基于ZigBee的食用菌生长环境监控系统的设计与实现》文中研究表明随着物联网技术的引入,农业发展逐步趋向于信息化、智能化的生产模式。食用菌是宁夏贺兰县“银川市永久性蔬菜基地”的主要产品,该基地因环境调控设备落后,自动化程度低,导致食用菌产量并不理想。为解决以上问题,本课题结合ZigBee技术,开发一套可实时监控食用菌生长环境的系统,以减轻菌棚管理者的工作负担、提高食用菌生产效率,在食用菌生长环境监控应用方面具有实际价值。本文结合物联网特点,将系统分为感知层、网络层和应用层。首先,为更加有效地对食用菌基地进行多棚监控,将系统感知层分为主控制端和现场控制端。主控制端以STM32F407ZGT6作为控制器,其通过与ZigBee协调器通信实现与现场控制端的数据交互,并驱动SD卡保存菌棚环境数据,驱动TFTLCD屏实现系统的人机交互功能,驱动ESP8266实现与oneNET云平台的数据交互。现场控制端利用ZigBee节点搭建无线传感网络,各节点均以CC2530作为控制器,一方面驱动相关传感器采集现场环境数据,然后通过ZigBee网络将该数据上传至主控制端。另一方面,接收来自主控制端的控制指令,驱动现场执行设备,调节棚内的环境因子。其次,利用oneNET云平台和ESP8266搭建网络层,实现主控制端与手机APP之间的通信。最后,在应用层设置手机APP,用户能够在APP上实时监测食用菌棚内的环境数据,并通过APP发布指令,远程调控现场设备作业。系统完成了对食用菌棚环境因子的采集、显示、存储与控制等功能,经测试,基本满足无线化与智能化的需求,实现了对食用菌棚的网络化管理,具有良好的应用前景。论文的主要研究成果:（1）完成系统硬件结构和软件功能,利用ZigBee模块搭建传感网络,进行多棚独立调控作业;（2）利用oneNET云平台,实现对食用菌棚内环境因子远程监控功能,使系统的控制方式更加灵活;（3）采用食用菌生长周期分段控制策略,构建食用菌最适宜的温度环境;（4）引入增量式PID控制算法进行温度调控,并通过MATLAB对模糊PID和PID控制算法进行仿真对比实验。
罗洋[5]（2021）在《基于物联网的智能温棚环境监测系统研制》文中进行了进一步梳理随着近年来物联网与信息传感技术的快速发展,以及我国乡村振兴战略正式提出的发展背景,现代设施农业迎来了新一轮发展浪潮。截止于2018年末,我国温室大棚占地面积为196.37万公顷,占全球80%以上,位居世界第一。总产量虽高,但由于智能化程度不高、管理不便、成本高,致使我国大棚亩产量仅为发达国家的1/8,总体生产效益低。国外温室大棚测控系统由于起步较早,自动化程度较高,但设备系统庞大、直接引进成本高,不适以我国温室种植业现下发展环境。国内近年来有人提出了诸多解决方案,但存在环境感知精度不高、通信距离不足、功耗过高、缺乏智能化控制等问题,都制约着温室大棚的普及性。基于现代物联网技术和设施农业发展背景,针对当前智能温室大棚环境监测系统存在的问题。从弥补不足出发,对温室大棚监测系统进行了优化设计。摒弃了农业领域应用较为广泛的WIFI、GPRS等传统无线通讯技术、亦或单一的WSN（Zig Bee）通信技术。整合NB-Io T蜂窝网络通信与Zig Bee近场通讯技术,设计了现场监测终端与远程云监控平台。本文研究内容主要如下:（1）系统通信方面,提出一种NB-Io T和Zig Bee双协议融合组网技术,结合环形缓冲队列算法组建低功耗广域无线网络。相对于传统wifi、blue、lora等物联网技术,通信覆盖范围更广、功率更低、操作较为便捷,具有优异的鲁棒性。（2）远程监测平台方面,摒弃现阶段较为普遍的C/S结构,接入B/S云监测管理平台。设计使用AJAX异步请求局部刷新技术,Web可对环境监测因子实时动态刷新显示。用户可随时远程查看并管理数据,设置报警阈值等操作。提升了平台实用性与操作舒适性,降低了操作门槛和后期维护成本,便于使用推广。（3）智能控制方面,根据温室大棚环境因子实际变化特点,引入模糊PID控制算法,通过对喷淋灌溉、温度调控等设备进行调节,实现系统闭环反馈控制。给予温棚内作物最佳生长条件,有利于作物的高效生长。（4）电源方面,设计太阳能与电池双电源供电,利用三极管和MOS管的开关特性,实现太阳能供电的同时给电池充电,并且在太阳能断电时与电池进行无缝电源自动切换。保证系统电源供电稳定的情况下,节省了能耗。系统设计完成后,经原型系统测试与重庆市万州区甘宁镇同鑫农业园实地部署运行,在保证系统多节点部署、多参数检测、低功耗工作、广覆盖通信的条件下,仍实现了优良的通信要求,满足系统需求。试验结果证明了现代物联网技术应用于温室大棚环境监控系统的可靠性,为农业大数据建立数据采集和远程通信提供应用基础。设计优化了系统部署,提出了现代农业通信中NB-Io T与Zig Bee相结合以实现高稳定、低功耗、广覆盖的通信方式,克服了现阶段温棚环境监测系统存在的部分弊端。系统获取数据便捷、命令响应及时、通信稳定可靠,可在农业监控等更广阔领域提供技术支持与参考。
胡永乐[6]（2021）在《基于Flask的智能家庭种植系统设计》文中研究指明如今,人们越来重视健康的饮食,而蔬菜作为人们日常饮食中不可缺少的重要部分,则备受关注。在人们的日常生活中,家庭种植的地位越来越高,人们开始在阳台等地种植蔬菜,而适用于家庭种植的系统还不够完善,很多科研机构投入大量成本进行研发,但在实际生活中应用较少,缺少能符合人民群众日常需要的平台应用,人们还是凭借经验进行种植,而且缺少时间打理。本文针对以上问题展开设计,提出一套基于Flask框架的家庭智能种植系统。系统中空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤温湿度传感器等传感器负责采集温棚内环境参数,树莓派将采集到的数据通过Wi Fi发送给服务器,服务器负责进行数据的处理,信息通过浏览器向用户展示。本文研究的重点在于软件平台的开发、通信设计,以及系统模糊控制算法的设计。系统包括用户中心、数据管理、设备管理、交流中心等多个功能模块,本文对各模块进行了功能需求分析,并在此基础上对各模块进行了详细设计;温棚通过Wi Fi连接网络,使用基于Python实现的MQTT协议hbmqtt完成温棚与服务器之间的数据通信;系统可以通过手动、自动、智能三种方式温室内环境因子进行控制,其中智能控制是基于模糊控制算法设计的,本文以土壤湿度控制为例,设计其模糊控制器,依据专家经验达到智能控制的效果。本系统采用MVC设计模式,系统使用Linux,其具有开源免费、性能稳定的特点,是作为服务器操作系统的首选。使用My SQL作为数据库,用于存储用户信息、作物生长环境数据等需要长久保存的数据,数据库的访问操作通过Flask＿SQLAlchemy来实现,使用Redis数据库来作为缓存,以加快资源访问速度。后台框架使用Python语言编写的轻量级框架Flask,服务器软件使用较为常用的Nginx,集合Python Web开发相关技术搭建了一个易于操作、成本低、贴近用户需要的家庭种植监控系统。
晋沅蓉[7]（2021）在《基于Pyramid的家庭智能温棚系统设计》文中研究表明近年来,随着人们生活水平的提高,人们对健康饮食越来越重视。我国蔬菜种植安全方面还存在一些不足,例如一些蔬菜种植户为了追求利益,蔬菜含农药量超标,无公害有机蔬菜少之又少,远远达不到人们对有机蔬菜的生活需求。因此,如何利用家庭温棚使得种植技术匮乏的人群也能自己培育有机蔬菜或花卉,用以满足健康需求,美化室内景观,改善生活环境,享受美好生活成为当前亟需解决的问题。针对上述问题引出了本文研究的重点内容,利用物联网技术、传感器技术、智能控制技术,基于Pyramid框架对web平台进行研究开发,研究设计家庭智能温棚种植蔬菜系统。本系统运用模糊PID控制算法对数据进行分析计算,对温棚内的环境进行自动调整,使得种植的蔬菜处于适宜的生长环境中。利用NB-IoT技术将温棚内传感器采集到的数据进行传输,AMQP协议进行底层硬件与服务器间的数据传输,利用Pyramid框架通过web平台搭建了人机界面,解决人机对话,数据查询等技术应用。通过家庭智能温棚,用户自己种植自己食用的解决方案使得人们放心安心,加之本温棚系统实行智能化过程控制,无需用户时时刻刻去照看,大大节省了用户的时间与精力。同时温棚外部观感透明,可直接观赏蔬菜或花卉,既实用又美观。本文研究的家庭智能种植温棚控制系统,对温棚内环境数据进行采集,通过控制算法对温棚进行浇水、补光、通风等自动控制操作。控制平台包括设备控制、个人中心、显示数据和消息通知四个模块。用户通过平台设备控制模块的按钮对温棚进行手动的控制;个人中心模块展示用户信息;数据显示模块展示历史数据和实时数据;消息模块用于接收系统提示。目前,系统各模块的功能实现及测试工作均已完成,验证了系统的可行性及可靠性。
樊然然[8]（2020）在《温室多变量控制系统的研究与设计》文中研究说明温室种植能够为经济作物提供良好的生长环境,带来显着的经济效益,目前已发展成为现代化设施农业的重要组成部分。但传统温室控制系统仍存在控制对象单一和自适应性差等问题,因此,亟需设计一个性能良好的温室控制系统实现温室种植的多样性及高效性。针对温室环境因子的多变量、时滞性和耦合性等特点,提出了多环境变量的智能控制策略,并进行了温室控制系统的软硬件设计和试验平台的搭建及性能测试,主要研究内容如下:1.基于温室控制系统及其智能控制策略的国内外研究现状分析,综合温室环境因子的主要控制需求,并着重分析了温湿度主控因子的被控特性,完成了基于单片机技术的温室控制系统总体方案设计。2.针对温室控制系统的温湿度因子进行机理分析及数学建模。基于传统PID控制和模糊控制方法,分别设计了温湿度PID和模糊PID控制器。此外,针对温湿度强耦合及时滞特性,利用多项式数据拟合法建立了温湿度补偿关系式,并设计了温湿度模糊PID-解耦控制器。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了控制系统整体仿真模型,并对比分析了传统PID、模糊PID和模糊PID-解耦控制性能。结果表明:模糊PID-解耦控制方法具有响应速度快且无超调等特点,优化了控制系统的动态性能。3.根据系统总体设计方案,完成了温室控制系统的硬件选型、外围电路及软件部分设计,其中硬件部分主要包括:STM32F103Cx单片机、温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照强度传感器、CO浓度传感器及主要执行机构选型和按键模块、显示模块等外围电路设计;软件部分主要包括控制系统主程序、各环境因子控制子程序及其功能需求的程序编写及调试。4.基于控制系统的软硬件设计方案,搭建了小型温室控制系统的测试平台,并针对控制功能需求进行了调试。此外,在不同运行环境下,对控制系统的环境因子进行控制性能测试及结果分析。结果表明温室内空气温度的控制精度为±0.2℃,空气湿度的控制精度为±0.2%,土壤湿度的控制精度为±3.0%,光照强度和一氧化碳浓度在不同时间段的测量也达到了良好的监测效果,满足了温室的设计要求。
王付才[9]（2020）在《基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究》文中提出农业是我国的基础产业,关系到国民经济发展与人民生活水平。近年来,党和国家高度重视农村农业信息化建设,而设施农业能够调整农业的产业结构,改变传统种植方式,并改善由农药、肥料的滥用引起的环境污染等问题,促进信息化、智能化农业发展。同时,我国农业用水量与化肥施用量巨大,资源浪费现象严重,虽然国家在水资源、农药、肥料等方面的调控做出了一定努力,但资源环境压力仍然很大。所以,现代化设施农业发展方向需提高设施农业智能化水平,对水肥资源进行合理管控,农业管理方式应由大水大肥的粗放型转为精细调控的集约型。本文就是在这样的背景下,基于数据融合技术、水肥一体化灌溉技术与互联网技术,主要工作有以下几方面:（一）研究温室大棚多元传感器数据处理方法,根据温室大棚环境特性,提出基于t准则的自适应加权融合方法对温室大棚采集环境数据进行处理,融合结果更加精确。在数据融合基础上,对异构传感器数据进行分析、综合,提出一种便于对温室大棚智能设备统一控制的设备控制方案,提高了控制效率。（二）针对温室大棚智能水肥一体机的水肥混合过程,构建土壤电导率与土壤酸碱度浓度过程控制模型,根据模型分析可知水肥混合过程中存在非线性、时滞性、时变性等特点,结合传统PID控制、模糊控制理论与BP神经网络构建BP神经网络模糊PID控制器,该控制器利用神经网络调节模糊控制规则,在线自整定输出变量（35）K p、（35）K i、（35）Kd,从而调节K p、K i、K d。经仿真分析,BP神经网络模糊PID控制控制时间快、超调量小,控制精确度高。（三）基于山科智能控制器,针对温室大棚水肥一体机的功能需求,在keil编程软件下优化底层驱动程序,根据智能水肥一体机控制需求,设计灌溉施肥程序并编写人机交互界面,满足实际操作要求。（四）基于分层思想,构建温室大棚多元数据水肥一体化控制平台。平台包括决策分析层、平台管理层、应用控制层与资源层,用于信息交互、分析决策与智能设备远程控制。
熊力霄[10]（2020）在《基于云服务的温室远程智能控制系统》文中研究指明针对我国传统温室监控系统在终端访问和远程管理方面存在的不足,以及在智能控制系统性能上还存在的局限性,本文结合移动通信技术和云服务器平台研究一种基于云服务的嵌入式智能控制系统。该系统实现对温室内主要环境因子的智能控制、实时观测、远程调控和用户分级管理,不仅可以提高灌溉及栽培效率,还能促使农业种植、经营和管理过程的融合,推动现代农业物联网产业的发展。本系统由现场控制器端、云服务器端和客户端三大部分组成,主要研究工作如下:首先,完成了对现场控制器端的软硬件研发。在设备硬件方面,主要对基于STM32的主控制器模块、电源模块、数据采集模块和4G通讯模块等进行了电路设计,并对数据采集单元和灌溉管网进行了最优布局设计;在软件方面,根据不同功能单元进行了软件设计,并针对土壤灌溉控制部分进行了模糊PID算法研究及仿真。其次,完成了基于物联网云平台的服务端设计及部署。在对当前比较流行的物联网云平台比较分析后,确定了在基于MQTT通讯协议的阿里云平台上部署服务端的设计方案。然后从数据结构和API封装等方面分别介绍了设备管理服务、数据开发服务、业务逻辑开发服务以及规则引擎数据流转服务的搭建设计。接着,完成了Web客户端和手机APP的设计和实现。其中Web客户端根据不同的用户层级分别设计了子系统,并可通过扫描二维码的方式进入页面。最后,在实验基地完成系统搭建,在阿里云平台上部署服务端,并在此基础上对各项系统监测、网络传输、Web及手机App运行和控制功能进行了测试分析,证明了各模块功能和控制策略的可行性。
二、大棚内环境条件的单片机模糊控制技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、大棚内环境条件的单片机模糊控制技术（论文提纲范文）
（1）基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态和趋势 |
| 1.2.1 农业物联网应用技术研究现状 |
| 1.2.2 畜禽舍环境管理技术研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 系统性能需求及猪舍环境影响特性分析 |
| 2.1 系统性能需求分析 |
| 2.2 温度对猪只的影响 |
| 2.3 湿度对猪只的影响 |
| 2.4 有害气体对猪只的影响 |
| 2.5 猪舍内环境因子变化及相关分析 |
| 2.5.1 夏季环境因子变化分析 |
| 2.5.2 冬季环境因子变化分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 智能猪舍环境监测与调控系统设计 |
| 3.1 前端感知单元设计 |
| 3.1.1 控制核心及变送电路设计 |
| 3.1.2 环境因子传感器选型 |
| 3.2 环境控制单元设计 |
| 3.2.1 PLC控制系统整体设计 |
| 3.2.2 PLC主程序设计 |
| 3.2.3 PLC程序设计与实现 |
| 3.2.4 环境通风、除湿、保温控制 |
| 3.3 MCGS人机交互单元设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 物联网监控中心的设计与实现 |
| 4.1 PLCNET工作模式 |
| 4.2 有人云平台简介及应用 |
| 4.3 通信协议 |
| 4.3.1 Modbus通信协议 |
| 4.3.2 CoAP通信协议 |
| 4.4 物联网云组态绘制 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 控制系统仿真及实验结果分析 |
| 5.1 系统控制策略建立 |
| 5.1.1 夏季控制策略建立 |
| 5.1.2 冬季控制策略建立 |
| 5.2 基于CFD技术的猪舍空气流动仿真 |
| 5.2.1 夏季猪舍内空气流场静态分析 |
| 5.2.2 冬季猪舍内空气流场静态分析 |
| 5.3 PID控制算法模型搭建及仿真 |
| 5.3.1 PID算法简介 |
| 5.3.2 PID算法模型搭建及仿真 |
| 5.3.3 PID算法程序设计 |
| 5.4 系统测试及实验结果分析 |
| 5.4.1 系统测试方案 |
| 5.4.2 夏季环境调控结果分析 |
| 5.4.3 冬季环境调控结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 个人情况 |
| 教育背景 |
| 科研经历 |
| 在学期间发表论文 |
（2）水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态和趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 温室内外CO_2 浓度分别对水稻育秧的影响研究 |
| 2.1 大气中的CO_2 对水稻育秧光合作用的影响 |
| 2.2 大气中CO_2 浓度升高对水稻育秧整个生育期的影响 |
| 2.3 水稻育秧棚室中CO_2 作用机制与来源分析的研究 |
| 2.4 育秧大棚中CO_2 浓度的控制方案 |
| 2.4.1 CO_2 钢瓶的使用方法及注意事项 |
| 2.4.2 CO_2 钢瓶控制设计方案 |
| 2.5 育秧大棚中CO_2 控制策略研究 |
| 2.6 实验结果和结论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 棚室气肥系统整体设计方案 |
| 3.1 系统总体设计方案 |
| 3.2 硬件系统设计 |
| 3.2.1 ESP8266 模块及采集和存储模块 |
| 3.2.2 CO_2 传感器模块 |
| 3.2.3 温湿度传感器模块 |
| 3.2.4 光照传感器模块 |
| 3.2.5 棚室气肥机整体硬件电路 |
| 3.3 数据采集模块的软件设计 |
| 3.3.1 系统框架 |
| 3.3.2 系统项目视图 |
| 3.4 上位机的软件设计 |
| 3.4.1 系统程序设计语言 |
| 3.4.2 系统软件设计流程 |
| 3.5 系统CO_2 浓度调控过程展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 温室大棚中环境参数变化规律研究 |
| 4.1 试验地点和时间 |
| 4.2 试验测试设置 |
| 4.3 试验方法 |
| 4.4 温室大棚中空气的温湿度和CO_2 浓度的变化规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的算法流程与数据分析 |
| 5.1 多元回归分析算法 |
| 5.2 多元回归模型 |
| 5.2.1 多元回归模型的数学形式 |
| 5.2.2 模型的基本假定 |
| 5.2.3 多元线性回归方程的估计 |
| 5.3 利用多元回归分析算法进行分析数据关联性 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于物联网的温室大棚智能监控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文结构及内容安排 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 系统关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统软硬件设计 |
| 3.1 硬件设计 |
| 3.1.1 控制终端硬件设计 |
| 3.1.2 嵌入式网关硬件设计 |
| 3.2 软件设计 |
| 3.2.1 开发环境介绍 |
| 3.2.2 控制终端软件设计 |
| 3.2.3 嵌入式网关软件设计 |
| 3.2.4 通信协议制定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 远程监控平台设计 |
| 4.1 开发环境介绍 |
| 4.2 远程监控平台架构 |
| 4.3 云服务器选择 |
| 4.4 服务器搭建 |
| 4.5 数据库建立 |
| 4.6 客户端设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 智能控制方法研究 |
| 5.1 数据融合算法 |
| 5.1.1 狄克逊准则 |
| 5.1.2 改进型自适应加权融合算法 |
| 5.2 模糊控制算法 |
| 5.2.1 模糊控制器设计 |
| 5.2.2 参数模糊化 |
| 5.2.3 模糊规则制定 |
| 5.2.4 模糊推理及去模糊化 |
| 5.2.5 模糊控制应用设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 系统测试环境搭建 |
| 6.2 功能测试与分析 |
| 6.2.1 数据采集 |
| 6.2.2 数据传输 |
| 6.2.3 远程监控平台 |
| 6.2.4 智能控制方法 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（4）基于ZigBee的食用菌生长环境监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 ZigBee技术发展现状 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与组织结构 |
| 第二章 环境分析及系统相关技术 |
| 2.1 环境分析 |
| 2.2 环境控制相关方法 |
| 2.3 系统相关技术说明 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计方案 |
| 3.2 主控制端 |
| 3.3 现场控制端 |
| 3.4 硬件电路总图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 环境控制策略研究 |
| 4.1 增量式PID控制 |
| 4.2 模糊PID控制 |
| 4.3 基于Simulink的模型仿真 |
| 4.4 环境调控策略分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计 |
| 5.1 软件开发环境 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统功能测试 |
| 6.1 ZigBee网络通信测试 |
| 6.2 数据采集测试 |
| 6.3 环境数据存储、显示、查询测试 |
| 6.4 执行设备模式切换测试 |
| 6.5 温度分段控制测试 |
| 6.6 oneNET云平台数据收发测试 |
| 6.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（5）基于物联网的智能温棚环境监测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外温棚环境监测系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2.系统整体架构设计和关键技术分析 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 信息需求 |
| 2.1.3 用户使用需求 |
| 2.2 系统整体架构设计 |
| 2.3 物联网技术 |
| 2.3.1 农业物联网技术 |
| 2.3.2 WSAN无线传感器和执行器网络技术 |
| 2.3.3 NB-IoT窄带物联网通信技术 |
| 2.3.4 智能控制 |
| 2.3.5 云服务 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.系统硬件分析与设计 |
| 3.1 系统硬件设计要求与总体架构设计 |
| 3.1.1 系统硬件开发要求和开发工具 |
| 3.1.2 系统硬件总体设计架构 |
| 3.2 控制核心设计 |
| 3.2.1 控制核心选型与 MCU 最小系统电路 |
| 3.3 无线通信模块硬件设计 |
| 3.3.1 NB-IoT通信硬件设计 |
| 3.3.2 ZigBee通信硬件设计 |
| 3.4 传感器模块选型与接口电路设计 |
| 3.4.1 土壤温湿度传感器 |
| 3.4.2 二氧化碳浓度传感器 |
| 3.4.3 土壤氮磷钾浓度传感器 |
| 3.4.4 光照强度传感器 |
| 3.4.5 其他传感器 |
| 3.5 智能控制设备设计 |
| 3.5.1 喷淋灌溉设备 |
| 3.5.2 温度调控设备 |
| 3.5.3 调控模块硬件电路设计 |
| 3.6 其他模块设计 |
| 3.6.1 串口通信模块 |
| 3.6.2 电源电路模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 4.系统软件分析与设计 |
| 4.1 系统软件要求和开发工具 |
| 4.2 传感器采集软件设计 |
| 4.3 数据采集通信过程 |
| 4.3.1 IIC协议通信设计 |
| 4.3.2 One-Wire协议通信设计 |
| 4.4 无线网络传输软件设计 |
| 4.4.1 ZigBee无线传感网络软件设计 |
| 4.4.2 NB-IoT无线蜂窝网络软件设计 |
| 4.4.3 终端上云数据收发软件设计 |
| 4.5 控制理论软件分析与设计 |
| 4.5.1 控制理论分析 |
| 4.5.2 模糊PID设计及Simulink仿真 |
| 4.6 云平台远程监控设计 |
| 4.6.1 远程云监控平台设计 |
| 4.6.2 数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5.系统调试 |
| 5.1 原型系统调试 |
| 5.2 农业种植基地现场环境测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于Flask的智能家庭种植系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 全文的组织结构 |
| 第二章 系统开发相关技术 |
| 2.1 Flask框架 |
| 2.2 Linux |
| 2.3 MySQL |
| 2.4 Rides数据库 |
| 2.6 Nginx服务器 |
| 2.7 MQTT协议 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 家庭智能种植系统的设计 |
| 3.1 系统的总体设计 |
| 3.2 系统的硬件组成 |
| 3.3 系统的软件框架设计 |
| 3.4 系统的功能模块设计 |
| 3.4.1 各模块主要功能性需求 |
| 3.4.2 用户中心模块的设计 |
| 3.4.3 数据管理模块的设计 |
| 3.4.4 设备管理模块的设计 |
| 3.4.5 用户交流模块的设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 数据库分析 |
| 3.5.2 数据表设计 |
| 3.5.3 数据库访问设计 |
| 3.6 Rides缓存设计 |
| 3.7 MQTT通信设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统智能控制算法设计 |
| 4.1 模糊控制理论概述 |
| 4.1.1 模糊控制系统的结构 |
| 4.1.2 Mamdani型模糊控制器 |
| 4.1.3 模糊化过程 |
| 4.1.4 模糊逻辑推理 |
| 4.1.5 清晰化过程 |
| 4.2 种植系统模糊控制器的设计 |
| 4.2.1 作物生长的参数标准 |
| 4.2.2 定义输入、输出量的模糊分布 |
| 4.2.3 模糊规则的建立 |
| 4.2.4 模糊推理与清晰化操作 |
| 4.3 模糊控制器的仿真设计 |
| 4.4 模糊控制器的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统的实现与测试 |
| 5.1 系统的实现 |
| 5.1.1 界面的实现 |
| 5.1.2 用户模块的实现 |
| 5.1.3 数据管理模块的实现 |
| 5.1.4 设备控制模块的实现 |
| 5.1.5 用户交流模块的实现 |
| 5.1.6 数据库模型模块的实现 |
| 5.2 系统的测试 |
| 5.2.1 功能性测试 |
| 5.2.2 非功能性测试 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）基于Pyramid的家庭智能温棚系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 温棚发展现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究目的及内容 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 关键技术概述 |
| 2.1 NB-IOT技术 |
| 2.1.1 NB-IoT优势 |
| 2.1.2 NB-IoT应用架构基本要素 |
| 2.1.3 NB-IoT通信过程 |
| 2.2 PYRAMID框架 |
| 2.2.1 Paste Deploy系统 |
| 2.2.2 Pyramid特点 |
| 2.2.3 Pyramid请求处理原理 |
| 2.3 AMQP协议原理 |
| 2.3.1 AMQP服务端订阅优势 |
| 2.3.2 AMQP通用组件 |
| 2.3.3 协议协商 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 温棚智能控制算法研究 |
| 3.1 PID控制系统 |
| 3.1.1 PID控制器优点 |
| 3.1.2 PID控制器组成 |
| 3.1.3 PID控制器原理 |
| 3.2 经典模糊控制 |
| 3.2.1 模糊数学 |
| 3.2.2 模糊关系 |
| 3.2.3 模糊推理 |
| 3.2.4 Mamdani推理法 |
| 3.2.5 温棚模糊控制原理 |
| 3.2.6 模糊规则建立 |
| 3.3 家庭温棚湿度模糊PID控制设计 |
| 3.3.1 输入模糊化 |
| 3.3.2 模糊规则的建立 |
| 3.3.3 模糊推理 |
| 3.3.4 反模糊化及仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 家庭智能温棚系统设计 |
| 4.1 家庭智能温棚种植系统方案设计 |
| 4.2 温室大棚硬件总体结构设计 |
| 4.2.1 数据采集过程和方法 |
| 4.2.2 系统数据传输 |
| 4.3 智能温棚软件平台功能设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 家庭智能温棚系统功能实现 |
| 5.1 控制方式及控制效果分析 |
| 5.2 家庭智能温棚平台实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）温室多变量控制系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 温室控制系统国内外研究现状 |
| 1.3 温室智能控制研究现状 |
| 1.4 本文研究的目标和内容 |
| 第二章 温室多变量控制系统总体方案设计 |
| 2.1 温室主要控制参数 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 温室温湿度智能控制策略 |
| 3.1 温室温湿度建模 |
| 3.2 温湿度智能控制方案及设计原理 |
| 3.3 温湿度模糊PID控制器设计 |
| 3.4 温湿度模糊PID解耦控制器的设计 |
| 3.5 温湿度智能控制策略仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 温室控制系统软硬件设计 |
| 4.1 硬件设计总体框架 |
| 4.2 单片机、主要传感器及执行机构选型 |
| 4.3 主要外围电路设计 |
| 4.4 控制系统软件设计流程图 |
| 4.5 Keil u Vision5 软件编程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 温室环境因子监测系统调试与实验 |
| 5.1 试验平台简介 |
| 5.2 单片机程序烧录 |
| 5.3 实物装置调试 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 温室控制系统程序 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师评阅表 |
（9）基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义分析 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 温室大棚多元数据融合处理技术 |
| 2.1 多传感器融合技术的分类 |
| 2.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法 |
| 2.2.1 t检验准则去除粗大误差值 |
| 2.2.2 自适应加权融合算法 |
| 2.3 异构传感器数据融合设计 |
| 2.4 多元数据融合测试与分析 |
| 2.4.1 数据采集及处理 |
| 2.4.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 温室大棚智能水肥一体机控制策略研究 |
| 3.1 温室大棚智能水肥一体机混肥浓度控制过程模型 |
| 3.1.1 土壤电导率与酸碱度浓度控制过程模型 |
| 3.2 模糊控制PID |
| 3.2.1 PID控制原理 |
| 3.2.2 模糊控制原理 |
| 3.2.3 模糊控制PID算法设计方案 |
| 3.3 BP神经网络模糊PID自适应控制 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 阶跃响应实验 |
| 3.4.2 抗扰动试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 温室大棚水肥一体化控制系统及平台设计 |
| 4.1 温室大棚智能水肥一体机控制平台设计 |
| 4.1.1 系统总体架构设计 |
| 4.1.2 数据管理设计 |
| 4.1.3 访问方式设计 |
| 4.1.4 决策分析层 |
| 4.1.5 平台管理层 |
| 4.1.6 应用控制层 |
| 4.1.7 资源层 |
| 4.2 温室大棚智能水肥一体机与控制系统研究 |
| 4.2.1 智能水肥一体机及控制系统需求分析 |
| 4.2.2 智能水肥一体机整体结构 |
| 4.2.3 智能水肥一体机工作流程 |
| 4.3 温室大棚智能水肥一体机系统控制程序设计 |
| 4.3.1 软件开发环境 |
| 4.3.2 水肥混合程序设计 |
| 4.3.3 施肥灌溉程序设计 |
| 4.4 温室大棚智能水肥一体机界面组态设计 |
| 4.4.1 用户登录 |
| 4.4.2 手动控制 |
| 4.4.3 自动控制 |
| 4.4.4 灌溉记录 |
| 4.4.5 报警记录 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 温室大棚水肥一体化控制系统测试与应用 |
| 5.1 温室大棚智能水肥一体机实验平台搭建 |
| 5.1.1 差异肥料配比控制实验 |
| 5.1.2 轮灌条件不同实验 |
| 5.2 温室大棚智能水肥一体机控制系统功能测试 |
| 5.2.1 手动控制程序测试 |
| 5.2.2 自动控制程序测试 |
| 5.2.3 警报提示测试 |
| 5.3 温室大棚智能水肥一体机控制系统平台测试 |
| 5.3.1 温室大棚信息管理平台展示 |
| 5.3.2 水肥机远程控制平台展示 |
| 5.3.3 温室大棚控制平台信息库与专家知识库展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（10）基于云服务的温室远程智能控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 温室节水智能控制技术研究现状 |
| 1.2.2 基于云服务的农业物联网远程监控领域研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文研究目标及内容 |
| 2 系统总体设计 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 温室环境参数智能调控分析 |
| 2.1.3 技术方案 |
| 2.2 整体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 现场控制器端软硬件设计及控制算法研究 |
| 3.1 现场控制器硬件设计 |
| 3.1.1 主控制器电路设计 |
| 3.1.2 4G物联网模块 |
| 3.1.3 数据采集单元硬件设计及物联网布局 |
| 3.1.4 灌溉管网设计及执行机构设计 |
| 3.2 现场控制器软件设计 |
| 3.2.1 主程序设计 |
| 3.2.2 数据采集及存储子程序实现 |
| 3.2.3 与云服务器通信子程序实现 |
| 3.2.4 执行机构控制子程序实现 |
| 3.3 节水智能控制算法设计 |
| 3.3.1 模糊PID控制原理介绍 |
| 3.3.2 模糊PID控制的算法设计 |
| 3.3.3 Simulink仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于物联网云平台的服务端搭建与部署 |
| 4.1 物联网云平台方案设计 |
| 4.1.1 物联网云平台选择 |
| 4.1.2 阿里云平台通信协议及方式 |
| 4.1.3 物联网云平台总体搭建方案 |
| 4.2 设备管理服务搭建 |
| 4.3 数据开发服务搭建 |
| 4.3.1 图表数据服务 |
| 4.3.2 地图数据服务 |
| 4.4 业务逻辑服务搭建 |
| 4.5 规则引擎数据流转服务搭建 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 客户端设计 |
| 5.1 手机Web客户端设计 |
| 5.1.1 Web客户端整体设计 |
| 5.1.2 Web子系统设计 |
| 5.1.3 扫二维码访问功能 |
| 5.2 手机APP客户端设计 |
| 5.2.1 手机APP总体模块设计 |
| 5.2.2 手机APP通信模块设计 |
| 5.2.3 手机APP界面设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 现场控制器端环境搭建及功能测试 |
| 6.1.1 现场系统环境搭建 |
| 6.1.2 现场控制功能测试 |
| 6.1.3 空气温湿度自动调节功能测试 |
| 6.1.4 土壤温湿度自动调节功能测试 |
| 6.2 云服务器端网络传输功能测试 |
| 6.2.1 4G物联网模块与云服务器端通信测试 |
| 6.2.2 手机客户端与云服务器端通信测试 |
| 6.3 手机远程监控功能测试 |
| 6.3.1 Web客户端功能测试 |
| 6.3.2 手机APP端功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
四、大棚内环境条件的单片机模糊控制技术（论文参考文献）
- [1]基于物联网的智能猪舍环境监测与调控系统研究[D]. 李嘉熙. 黑龙江八一农垦大学, 2021(10)
- [2]水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现[D]. 姚闯. 黑龙江八一农垦大学, 2021(10)
- [3]基于物联网的温室大棚智能监控系统研究[D]. 陈慧. 浙江科技学院, 2021(01)
- [4]基于ZigBee的食用菌生长环境监控系统的设计与实现[D]. 沈金权. 北方民族大学, 2021(08)
- [5]基于物联网的智能温棚环境监测系统研制[D]. 罗洋. 重庆三峡学院, 2021(01)
- [6]基于Flask的智能家庭种植系统设计[D]. 胡永乐. 北方民族大学, 2021(08)
- [7]基于Pyramid的家庭智能温棚系统设计[D]. 晋沅蓉. 北方民族大学, 2021(08)
- [8]温室多变量控制系统的研究与设计[D]. 樊然然. 石河子大学, 2020(05)
- [9]基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究[D]. 王付才. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [10]基于云服务的温室远程智能控制系统[D]. 熊力霄. 北京林业大学, 2020(02)
标签：基于单片机的温度控制系统论文; 模糊控制论文; 模糊理论论文; 模糊算法论文; 智能传感器论文;