一、温室大棚综合环境监控系统干扰及对策（论文文献综述）
戴子翀[1]（2021）在《温室大棚分布式监控系统设计与实现》文中研究表明物联网技术应用于农业能够从生产环节改造传统农业,实现农业精准化、自动化。通过物联网技术采集农作物生长信息,利用大数据、云计算等手段对信息进行整合、分析和判断,实现农作物生长环境的自动控制,是当前农业发展的重要趋势。本文针对集中布置的大棚群设计分布式监控系统,实现各大棚环境信息采集和设备控制功能。系统通过网关单点入网,实现半径2.5km区域的覆盖,用户通过One NET云平台可完成对各个大棚的独立控制。论文主要内容如下:1.采用STM32F103作为主控芯片分别完成硬件模块设计。网关电路通过RS-485总线汇集各大棚中的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度和土壤温湿度信息,通过ESP8266模块连接Wi Fi完成与云平台的通信。中继器电路针对远程以及不易布线的大棚设计,使用MAX485模块和ATK-Lo Ra-01模块完成有线与无线传输方式之间的转换。2.设计控制算法,实现大棚内部环境的自动控制。通过模糊控制算法完成大棚内温湿度的自动控制,通过阈值控制完成光照强度的自动控制。针对RS-485总线在多机通信中的数据冲突问题,设计网关轮询算法。3.完成系统各部分软件设计。信息采集控制模块实现环境信息采集与设备控制。中继器实现RS-485有线与Lo Ra无线传输方式的双向转换,实现远距离以及多个大棚接入同一个网关,解决有线跨越道路等障碍的问题。网关实现所有大棚环境信息的汇集与上传。用户通过手机或网页登录云平台可完成对各个大棚的独立监控。经过实验室测试以及现场调试,本文设计的温室大棚分布式监控系统各部分均能长期稳定运行,其功能能够满足当前用户的需求。系统的设计为偏远地区大棚群的远程线上管理提供了解决方案,节约劳动力的同时提高了生产效率。
李娜娜[2]（2021）在《广西地区智慧光伏温室系统研究与设计》文中指出农为邦本,本固邦宁,“三农”问题仍是我国工作的重中之重。目前我国农业发展正面临着资源紧缺、务农劳动力不足和环境污染等约束,难以满足国内众多人口对食物的需求,亟需依托现代信息技术和能源技术推进农业转型、升级来改善现有约束,朝着绿色可持续、高产高效优质的现代化方向发展。因此,本文针对大型温室现存监控成本高、传输不稳定、管理分散以及能耗高等问题,利用物联网技术、光伏发电技术、控制策略、云技术和Web技术研究并设计了一种智慧光伏温室系统。本文剖析了监控系统、光伏系统以及温室生产三个维度的需求,聚焦于温室光伏系统应用方案研究和环境监控系统设计。光伏应用研究以广西南宁气候特征为例,确定了独立光伏-市电互补的供电方案;根据温室夏季用电情况,对光伏组件和蓄电池进行选型和容量配置。为使已配置的光伏系统获得最大发电量,用Ecotect和PVsyst计算全年最大辐照量的方位角和倾斜角,得到最佳方位角为正南,最佳倾斜角范围为18～19°。智慧光伏温室监控系统采用Lo Ra与NB-Io T异构组网构建通信方案,对传感器模块、继电器模块、主控芯片模块、Lo Ra和NB-Io T传输模块进行硬件选型、电路设计和软件设计,来实现环境数据的采集、控制和传输。控制策略选用RBFPID,在MATLAB中分析RBF-PID与传统PID对温室空气温度的控制效果,得到RBF-PID调控精度、收敛速度和鲁棒性优于传统PID,为后续应用提供理论依据。客户端选用阿里云服务器（ECS）搭建,在云端配置JavaWeb环境,选用轻量级应用Tomcat作为Web服务器,利用B/S架构、MVC模式和SSH2集成框架开发Web客户端,并结合AJAX和JXL/JFreechart提升用户使用感。温室环境数据由Lo Ra自组网络传输到NB-Io T,经TCP协议发送到ECS,管理员通过浏览器访问Web客户端实现对环境的实时监测和远程调控。最后在Ecotect中对棋盘式和紧密式光伏温室进行采光分析,测试表明棋盘式光伏下采光更好更均匀,紧密式保温性好,可根据光伏温室采光特性划分区域选择适宜的作物种植,为温室种植空间布局和优化提供参考思路;利用PVsyst预测光伏系统发电量,结果表明设计的光伏系统性能较好,可满足温室90.7%的用电需求;对监控系统的组网、监测、控制和Web客户端测试,结果表明系统运行稳定、可靠,基本完成预期目标。
罗洋[3]（2021）在《基于物联网的智能温棚环境监测系统研制》文中研究表明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。
王颖聪[4]（2021）在《基于CoAP协议的农业环境监控系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理近年来随着国家大力实施乡村振兴战略,农业发展的重要性变得越发突出。为了开展数字乡村建设并与乡村振兴战略相接,国内正在大力推广智慧农业,发展以数据为关键要素的农业生产性服务业。目前农业环境监控系统缺乏统一的标准,并且存在着通信距离短、投资成本高、部署困难、安全性低等问题。因此,开发一套智能农业环境监控系统具有非常重要的应用价值。本文针对温室大棚的管理需求以及农作物的生长环境,研究并实现了基于CoAP协议的农业环境监控系统,系统主要由采集终端、CoAP服务器、环境监控平台以及微信小程序四部分组成。采集终端以STM32L431RCT6作为主控芯片,利用SIM7020C无线通信模组将传感器采集的信息发送到CoAP服务器,CoAP服务器基于Node-CoAP框架进行设计开发,实现了对数据的解析和存储;环境监控平台采用B/S架构模式,基于Spring Boot与Vue框架进行开发;移动端微信小程序采用MINA框架进行开发,实现了环境参数的展示、设备的管理以及远程配置等功能。同时基于LSTM神经网络针对温室大棚内环境的变化,建立了农业环境预测模型,实现了对农业环境的预测。最后,对环境监控系统的各项功能进行测试,主要包括NB-IoT入网测试、CoAP服务器接收数据测试、环境监控平台及微信小程序测试。测试结果表明,设计的农业环境监控系统符合预期的目标,对智慧农业的发展具有较高的实用价值。
王晓文[5]（2020）在《无线可视化智慧农业管理系统设计与实现》文中认为农业是人类衣食之源,生存之本,是一切生产的基础。我国作为一个传统农业大国,温室大棚的出现解决了农作物受时间及地域的限制,实实在在改善了亿万百姓的生活。随着社会的发展,生产生活方式发生了翻天覆地的改变,传统农业生产方式难以满足社会发展的需求。2016年,中央一号文件指出大力推进“互联网+”现代农业;2020年,中央一号文件提出深化农业供给侧结构性改革。然而,目前温室大棚生产管理大多依靠人工经验进行,耗时耗力且科学性低。因此,为响应国家号召,顺应国家政策,设计开发一套智能化、精准化的温室大棚智慧农业管理系统具有很强的现实意义。本文设计开发了一套无线可视化智慧农业管理系统,系统通过布置于农业现场的各传感器采集空气温度、空气湿度、光照强度、土壤湿度等环境参数。一方面,农户通过电脑客户端、手机APP实时监测农作物生长环境,并远程控制温室大棚进行灌溉、通风、遮光、采光等。另一方面,根据农作物与季节的改变,合理设置农业现场设备的工作阈值,以提高温室大棚智能决策模式下的控制精度,实现农业生产的精准管理。本文设计开发的无线可视化智慧农业管理系统以低功耗、低成本、高精度、高智能化为目标,运用Zig Bee无线传感网络技术、智能控制技术,对温室大棚环境参数进行采集。采集层利用温湿度传感器、光照强度传感器、土壤湿度传感器采集相关环境参数,并将采集到的各环境参数通过节点,汇集到以STM32主控制器、CC2530芯片构成的无线网关。网络层是连接采集层和应用层的纽带,将采集到的环境参数上传至云计算管理系统,由云计算管理系统进行数据的管理与存储。根据实际需求,应用层设计开发电脑上位机、手机APP等监控平台。实现实时观测温室大棚环境参数、查询历史环境参数变化曲线、获取天气状况、设置农业现场设备工作阈值、远程控制终端设备工作状态等功能。温室大棚环境参数采集基于卡尔曼滤波算法,剔除受传感器掉电、天气骤变等外界因素影响而采集到的异常数据,实现对农作物的精准化管理。此外,本系统遵循能源利用绿色环保可持续理念,WSN单节点采用光伏供电。同时,为提高光伏电池能量效率及解决WSN单节点电源能量不足等缺陷,更好地确保光伏电源工作在最大功率点。系统以BBPSO算法为基础,提出了一种基于改进BBPSO算法的光伏电源最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。本文设计开发的无线可视化智慧农业管理系统信息化便捷、绿色环保可持续,通过硬件电路设计、实验模型搭建、软件程序编写得以实现,并进行系统功能实验验证。实验结果表明,本系统能够实现温室大棚的无线可视化管理,且成本低、稳定性高、易于操作,具有一定的推广价值。
古新[6]（2020）在《基于物联网的泰山茶环境控制系统设计与实现》文中认为近年来,泰山茶产业发展迅猛,已经成为当地特色农业发展的一张靓丽名片。泰山茶的种植面积已经达到了五万亩,产值接近10亿元。逐步形成了规模化、集约化、体系化齐头并进的泰山茶产业格局。但与泰山茶产业高速发展相对应的,是泰山茶业生产栽培、加工没有完全达到标准化、清洁化、连续化,茶园生态差,标准化低,茶类产品质量不稳定。大多数泰山茶种植户采用的还是越冬拱棚加人工操控的较原始种植方式,生产效率远远落后于产业发展需要。针对当地泰山茶种植管理过程中效率低、劳动力投入大、管理不够精准的问题,完成了一种基于物联网的泰山茶环境控制系统,有助于提高生产效率、防止灾害性天气损害,提高泰山茶产量与品质。主要研究内容如下:（1）对泰山茶生产需要具体环境因子进行统计、调研、汇总,并得出不同时期泰山茶生长的环境因子适宜区间。对现有主流物联网技术优缺点进行详细考察比对,确定采用ZigBee无线传感网络技术为依托,从系统整体角度对ZigBee无线传感网络进行了研究,并完成传感器选型。（2）结合泰山茶生长环境需求,对系统软硬件进行设计。在硬件设计方面,从数据采集终端、控制终端、无线通信模块、微处理器模块等方面进行设计,完成了系统的搭建。在软件设计方面,结合实际需求,完成上位机系统开发,实现了系统登录、信息实时显示、历史数据查询等功能。（3）为确保系统信息获取准确度,实现数据有效精确收集和对环境参数的远程控制,引入卡尔曼滤波算法、误差优化控制算法对传感器采集数据进行去噪声、去冗余,提高了采集数据的可靠性。在对系统进行以上设计与优化后,对系统组网和无线通信进行测试,同时对系统功耗进行计算。整套系统稳定性高、功耗低、自动化程度高,为泰山茶种植领域环境精准控制提供了一套良好的解决方案。
王金[7]（2020）在《智慧农业大棚监控系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理农业发展是我国走向世界强国之路的基础,是国家和人民的生活基石。随着互联网技术以及相关技术的发展,物联网技术逐渐应用于农业生产领域,智慧农业得到了发展,智慧农业的出现改变了传统的农业生产方式,挺高了作物产量的同时节省了资源,因此智慧农业将是农业发展的必要趋势。本论文针对温室大棚种植环境,结合物联网的关键技术设计并实现一套智慧农业大棚监控系统。在对智慧农业发展的现状和相关技术原理进行了研究分析的基础上,设计了采集与控制单元以及云端系统平台的设计,针对智慧农业中对环境监控的功能需求该单元采用了基于Modbus标准协议的环境参数传感器和继电器模块,并在Modbus-RTU协议和WiFi通信协议下开发设计了数据网关（DTU）,DTU通过Modbus协议与物理层传感器相连,通过WiFi无线网络与云平台进行数据传输,部署的摄像头可以通过网络直接与云平台进行互联,该单元设计为系统提供了数据信息和视频信号等底层基础。云平台系统中包括了Web服务器、数据库以及第三方接入平台,实现农业现场采集数据的显示、控制操作以及数据存储查询等功能的云端操作实现,本文智慧农业大棚监控系统实现了以下功能,采集与控制单元:空气环境参数传感器、土壤环境传感器、光照强度传感器、控制器以及摄像头运行正常,数据信息以及视频信号采集准确,传输速率稳定;云平台系统:用户用过PC、移动端登录、数据信息和信号显示、控制操作、相关参数设置等各项功能运行正常。系统通过一系列功能的测试和现场应用调试结果表明,本文设计的智慧农业大棚监控系统的各个部分单元,完全满足系统的功能运行要求,管理者可以通过PC网页或者移动客户端登录云平台系统,云平台提供的数据以及视频信息在线实时监测温室大棚内环境参数的变化和农业作物培育、种植、生长状况等。可以为智慧农业发展提供一份可行性的实际方案。
赵越[8]（2020）在《基于闭锁式育秧平台寒地玉米育秧环境参数优化试验研究》文中认为玉米是我国东北地区主要种植的农作物之一,但因北方寒地春季存在多风少雨、低温冻害等现象,易导致玉米秧苗遭受损伤,影响秧苗成活率及后续产量。北方寒地由于积温不足,种植时只能选用生育期短、积温低的玉米品种,很难保证增产、增收、增效的目的。育秧移栽技术是北方寒地玉米播种时,能够避免种子受到低温、冻害等造成损害,实现玉米生育期缩短、促进增产增收、提高品质等的一项有效解决措施。育秧技术是移栽前期基础,合理的育秧温度与湿度环境是玉米秧苗高质量生产的基本保障。本文基于玉米育秧农艺要求,分析温湿度对秧苗表型性状的影响作用,通过借鉴闭锁式育秧系统并根据CFD方法对其进行数值模拟分析,旨在重点分析温度、湿度与气流在环境内的分布情况,建立相关数学模型。在此基础上,进行闭锁式育秧系统下的玉米育秧试验研究,分析温湿度对其生长的具体影响作用,并建立温湿度与玉米秧苗表型性状之间的数学关系,进而对其参数进行优化,为北方寒地玉米育秧高质量、高品质生产奠定基础。主要研究内容与结果具体体现如下:（1）环境参数对玉米秧苗表型性状影响性能研究根据玉米育秧农艺要求,分别从生物学与农学角度分析温度与湿度单一作用及因素间耦合作用对玉米秧苗表型性状的影响,并通过单因素试验,确定温度与湿度的试验范围,为育秧参数优化试验奠定理论基础。（2）闭锁式育秧系统环境仿真数值模拟研究建立关于黑龙江省北大荒垦丰种业股份有限公司全人工光型植物工厂物理模型,基于CFD方法对温室内温度场与湿度场进行数值模拟分析,观察温度场、湿度场、气流场的分布情况与趋势变化,探究其分布规律。并通过实际检测方式验证仿真结果的准确性。试验结果表明:温室模拟值与实际测量值间虽存在误差,即温度间误差均小于1.0℃,湿度误差均小于7%RH,但整体变化趋势相同,拟合度高于90%,且最终温湿度在环境内呈现稳态分布情况,证明了所建立的CFD模拟模型准确有效,为试验能够在该环境下进行提供科学性与有效性的理论依据。（3）寒地玉米育秧温湿度参数试验研究根据仿真分析结果与单因素试验结果,在闭锁式育秧系统内进行玉米育秧温湿度参数优化试验研究,确定温湿度影响玉米秧苗成苗期时表型性状的具体评价指标,采用均匀试验和逐步回归方法进行试验设计,建立温湿度与玉米秧苗表型性状间的数学模型,确定因素及因素间的交互作用对评价指标的影响,利用Design-Expert.V8.0.6软件与响应面法进行数据分析,采用多目标组合优化方法确定最佳温湿度参数组合,即温度25℃26℃,湿度48%RH52%RH,相应玉米秧苗生长表型性状为:株高为149.42mm202.75 mm、茎基部宽为4.08mm4.31mm、叶绿素含量（SPAD）为52.7754.88、叶面积系数为5.165.62。并将优化后的结果在育秧温室大棚中进行玉米育秧验证试验,结果表明:将优化后的温湿度参数值应用于温室大棚中,其培养的玉米秧苗表型性状优于常规大棚培育的玉米秧苗,且育秧时间缩短3d5d,提高了育秧效率,节约育秧时间;当育秧时间相同时（以13d为例）,试验组培育的玉米秧苗基本达到三叶一心,可满足移栽作业效果,而对照组中的玉米秧苗只达到二叶一心左右,无法进行移栽。使试验优化结果的准确性得到了验证,所培育的秧苗能够满足机械化移栽技术要求,降低了环境对秧苗影响,保证成活率,缩短了育秧时间,提高育秧效率,能够保证农时与产量。
程仕发[9]（2020）在《智能温室大棚监控系统的研究与设计》文中指出我国是一个拥有14亿人口的农业大国,人多地少,传统的温室大棚已经初具规模,智能温室大棚是现代农业的显着标志,对大棚内环境参数进行智能调控是关键技术。我国进行智能大棚的研究起步较晚,与国外发达国家具有一定的差距,因此展开对智能温室大棚的研究具有重要的实际意义。本课题针对国内现有的温室大棚控制系统智能化程度低、控制环境变量单一、通信方式较落后、信息采集方式繁琐等问题,利用现代计算机技术、传感器技术、无线通信技术以及模糊控制技术,设计了一套具有现代智能控制水平的温室大棚环境控制系统。主要在以下几个方面做出了研究:查阅了国内外在温室大棚智能控制系统研究方面的大量资料,了解最新的温室控制技术,通过认真分析本课题提出的控制需求以及最终要达到的目标,确定智能温室大棚控制系统的设计方案。由于种植示范基地大棚数量较多,为了便于集中管理,最终确定系统为一种分布式结构,采用单套上位机控制多套下位机。环境数据采集部分,选取ZigBee无线通信方式,确定其无线传感网络为星型拓扑结构;控制单元对数据进行处理后根据模糊逻辑控制等智能控制原则,输出控制信号控制环境调控设备对大棚内环境进行调节。根据总体设计方案要求,本文设计了基于ZigBee技术的无线数据采集终端节点,对温室大棚内的空气温湿度、二氧化碳浓度、土壤的温湿度、土壤的PH值以及风速的环境参数的数据采集,构建了ZigBee星型网络拓扑结构,实现了采集数据的无线传输至上位机PC平台进行数据处理、存储以及监控的目标;采用PLC（可编程逻辑控制器）作为控制系统的主控制器,提高了系统的可靠性,系统上位机PC平台将前端采集到的各种环境参数数据进行处理后,采用以太网的形式通过一定的通信格式将数据发送给PLC主控制器,PLC根据工作人员在人机界面设置的环境阈值对相应的执行机构进行控制,启动升温降温、加湿除湿、通风换气等调控设备,调控温室内部的环境参数,让农作物生长在适宜的环境中,提高农作物的产量与质量,增加经济收益。为了对项目中所开发的软硬件进行可行性验证,在某种植示范基地进行现场联合调试和测验,经调试和运行证明,温室环境数据采集准确、通讯状态稳定,该系统达到了预期设计目标,符合项目最终要求。
张泉[10]（2020）在《基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究》文中研究说明随着我国人口数量的增加和工业化进程的加快,二氧化碳过度排放增加对全球变暖的影响受到了人类的普遍关注,控制或减少二氧化碳排放是人类保护生态环境的重要举措。尽管二氧化碳排放总量的增加为人类带来了诸多不利影响,但二氧化碳又是一种有用的资源,特别是在农业生产上有着许多良好的用途,对促进农业生产可持续发展起到了十分重要的推动作用。本文着重利用温室大棚固碳技术提高CO2在农业应用领域的利用率。大棚固碳即植物通过光合作用可以将大气中的二氧化碳转化为碳水化合物,并以有机碳的形式固定在植物体内,提高农作物的碳吸收和储存能力,从而提高CO2气肥的利用率,减少温室气体的排放。本文主要研究内容包括:（1）搭建气肥灌溉决策模型以番茄为研究对象,根据大棚内种植环境,确立了以光照强度及温度为变量的模糊控制策略。Lab VIEW面板作为上位机,负责对番茄生长的各种参数（大棚内温度、光照强度和二氧化碳浓度）进行设定,下达采集的指令,接收传感器上传的数据,并传入模糊控制系统,然后根据所建立的模糊规则对当前状态下的作物光合作用速率进行极大值寻优,自动输出对应的二氧化碳浓度。将模型值与理论值对比,二者的相对误差小于3.5%,证明搭建的气肥灌溉决策模型的调控精度较高。（2）建立大棚固碳灌溉调控系统根据功能分析与性能分析之间的要求,调控系统分为登录,液位/土壤湿度监控、温度监控、光照监控、CO2浓度监控等5个模块。系统硬件主要包括太阳能电池、电路控制箱、水管、滴灌喷头、温室大棚、CO2气罐、传感器、PLC通信电路等,完成对大棚内各种参数信息的采集、传输以及人机交互,从而搭建大棚固碳调控灌溉平台;调控界面的设计与开发基于Lab VIEW的G语言程序软件,实现基于传感器网络的大棚环境的监控、操作提示、二氧化碳浓度的输出与控制等功能。（3）番茄种植验证实验搭建基于大棚固碳的模糊控制灌溉实验平台,利用Labview/PLC实现了模糊控制。设计两组施肥灌溉实验组与一组自然生长对照组,利用研究所得气肥灌溉决策模型进行施肥灌溉。分别将传统自然生长组、三角函数组与高斯函数组气肥施肥量进行对比,通过对番茄苗检测光合速率,株高,及其变化率获得最终结果。结果表明实验组较对照组番茄株高增长最大超过43.41%,光合作用速率最大超过53.67%;上述指标,高斯函数组又较三角函数组超过13.86%。二氧化碳浓度、土壤含水率、温度、光照强度等参数的调控误差均小于4%。通过对照试验,证实了大棚固碳调控系统有益于农作物的生长,相对提升了作物光合作用速率和产量。实验表明大棚固碳调控系统能够提高二氧化碳的利用率,达到固碳增产的目的。
二、温室大棚综合环境监控系统干扰及对策（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、温室大棚综合环境监控系统干扰及对策（论文提纲范文）
（1）温室大棚分布式监控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内现状 |
| 1.2.2 国外现状 |
| 1.2.3 温室大棚技术发展现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 研究对象分析 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 系统方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 网关电路设计 |
| 3.1.1 最小系统电路设计 |
| 3.1.2 电源模块电路设计 |
| 3.1.3 外围模块电路设计 |
| 3.2 中继器电路设计 |
| 3.3 信息采集控制设备 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 算法设计 |
| 4.1 控制算法 |
| 4.1.1 阈值控制算法 |
| 4.1.2 模糊控制算法 |
| 4.2 网关轮询算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计 |
| 5.1 网关部分软件设计 |
| 5.2 信息采集控制设备软件设计 |
| 5.3 中继器软件设计 |
| 5.4 远程监控设计 |
| 5.4.1 OneNET云平台 |
| 5.4.2 远程监控设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统调试 |
| 6.1 实验室测试 |
| 6.1.1 信息采集控制设备测试 |
| 6.1.2 网关与云平台测试 |
| 6.1.3 中继器测试 |
| 6.2 现场调试 |
| 6.2.1 信息采集控制设备安装调试 |
| 6.2.2 网关和中继器安装调试 |
| 6.2.3 云平台调试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 读研期间发表的论文 |
| 读研期间参加的科研项目 |
（2）广西地区智慧光伏温室系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外温室系统研究现状 |
| 1.2.1 国外温室系统研究现状 |
| 1.2.2 国内温室系统研究现状 |
| 1.3 温室系统现存不足 |
| 1.4 本文主要研究内容及论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 智慧光伏温室系统关键技术分析与总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 光伏发电技术 |
| 2.2.1 光伏发电原理介绍 |
| 2.2.2 光伏电池数学模型 |
| 2.2.3 光伏电池工程模型 |
| 2.2.4 光伏电池输出特性研究 |
| 2.3 无线通信技术的比较 |
| 2.4 LoRa技术 |
| 2.4.1 LoRa WAN网络架构 |
| 2.4.2 LoRa WAN网络协议 |
| 2.4.3 LoRa物理层关键技术 |
| 2.4.4 LoRa MAC层终端设备类 |
| 2.5 NB-Io T技术 |
| 2.5.1 NB-Io T网络总体架构 |
| 2.5.2 NB-Io T技术特点 |
| 2.6 系统总体结构设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 智慧光伏温室光伏系统设计与优化研究 |
| 3.1 广西地区太阳能资源分析 |
| 3.2 光伏系统方案研究与设计 |
| 3.2.1 光伏结构分析与系统设计 |
| 3.2.2 温室用电需求分析 |
| 3.2.3 蓄电池选型与容量配置 |
| 3.2.4 光伏组件选型与容量配置 |
| 3.3 光伏方案优化研究 |
| 3.3.1 光伏温室倾斜角辐射模型分析 |
| 3.3.2 光伏最佳倾斜角及方位角研究 |
| 3.4 智慧光伏温室模型 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 智慧光伏温室监控系统硬件设计 |
| 4.1 系统硬件总体设计 |
| 4.2 传感器模块选型 |
| 4.2.1 空气温湿度传感器 |
| 4.2.2 土壤温湿度传感器 |
| 4.2.3 CO2 浓度传感器 |
| 4.2.4 光照强度传感器 |
| 4.3 主控模块设计 |
| 4.3.1 电源模块设计 |
| 4.4 调控模块设计 |
| 4.5 LoRa传输模块选型 |
| 4.6 网关模块设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 智慧光伏温室监控系统软件设计 |
| 5.1 温室监控系统软件设计整体架构 |
| 5.2 终端节点整体软件设计 |
| 5.2.1 传感器采集程序设计 |
| 5.2.2 调控模块程序设计 |
| 5.3 LoRa通信模块软件设计 |
| 5.3.1 SX1278 初始化 |
| 5.3.2 SX1278 组网流程 |
| 5.3.3 SX1278 数据发送与接收程序设计 |
| 5.4 NB-IoT传输模块软件设计 |
| 5.5 温室环境控制策略研究 |
| 5.5.1 RBF-PID控制器设计 |
| 5.5.2 仿真研究与分析 |
| 5.6 监控系统客户端设计 |
| 5.6.1 客户端功能设计 |
| 5.6.2 客户端总体架构设计 |
| 5.6.3 云平台配置 |
| 5.6.4 Web开发环境配置 |
| 5.6.5 数据库设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统测试分析 |
| 6.1 温室光伏系统应用研究 |
| 6.1.1 光伏温室采光分析研究 |
| 6.1.2 PVsyst发电量仿真分析 |
| 6.2 监控系统测试 |
| 6.2.1 LoRa组网测试 |
| 6.2.2 通信距离和丢包率测试 |
| 6.2.3 监控系统测试 |
| 6.3 客户端功能实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
（3）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 |
（4）基于CoAP协议的农业环境监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农业环境监测系统研究现状 |
| 1.2.2 农业环境预测算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 |
| 2 系统总体设计及关键技术 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.3 关键技术 |
| 2.3.1 CoAP协议 |
| 2.3.2 NB-IoT技术 |
| 2.3.3 基于深度学习的神经网络算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统采集终端设计 |
| 3.1 采集终端总体结构设计 |
| 3.2 主控制器及其外围电路设计 |
| 3.2.1 主控制器 |
| 3.2.2 主控制器外围电路设计 |
| 3.3 传感器模块设计 |
| 3.3.1 温湿度传感器 |
| 3.3.2 光照强度传感器 |
| 3.4 通信模块及外围电路设计 |
| 3.4.1 NB-IoT通信模块选型 |
| 3.4.2 通信模组外围电路设计 |
| 3.5 系统采集终端软件设计与实现 |
| 3.5.1 采集终端软件功能设计 |
| 3.5.2 STM32L431 管脚分配 |
| 3.5.3 采集终端入网程序设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.生态农业环境预测算法研究 |
| 4.1 基于改进的LSTM算法的农业环境预测模型 |
| 4.1.1 农业环境预测模型整体框架 |
| 4.1.2 预测模型算法的评价指标 |
| 4.1.3 基于改进的LSTM算法的预测模型构建 |
| 4.2 实验环境 |
| 4.3 数据分析及预处理 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.4 算法的仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 农业环境监控系统设计与实现 |
| 5.1 农业环境监控系统总体设计 |
| 5.2 CoAP服务程序设计 |
| 5.2.1 CoAP服务器工作流程 |
| 5.2.2 CoAP框架分析 |
| 5.3 环境监控平台设计 |
| 5.3.1 系统整体架构设计 |
| 5.3.2 环境监控平台功能模块设计 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 云服务器端部署 |
| 5.4.1 云服务器的选择 |
| 5.4.2 环境监控系统部署 |
| 5.5 手机客户端设计 |
| 5.5.1 MINA微信小程序框架 |
| 5.5.2 小程序目录结构设计 |
| 5.5.3 微信小程序模块设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 终端入网功能测试 |
| 6.2 CoAP服务器功能测试 |
| 6.3 环境监控平台及微信小程序测试 |
| 6.3.1 注册功能测试 |
| 6.3.2 登录功能测试 |
| 6.3.3 设备列表测试 |
| 6.3.4 环境数据预测功能测试 |
| 6.3.5 微信小程序测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）无线可视化智慧农业管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景意义 |
| 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 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第2章 系统硬件设计 |
| 2.1 整体硬件方案设计 |
| 2.2 传感器选型 |
| 2.2.1 空气温湿度传感器 |
| 2.2.2 光照强度传感器 |
| 2.2.3 土壤湿度传感器 |
| 2.3 硬件电路设计 |
| 2.4 PCB电路设计 |
| 第3章 系统软件平台架构 |
| 3.1 无线传感网络概述 |
| 3.1.1 无线传感网络概念和结构 |
| 3.1.2 无线传感网络特点 |
| 3.1.3 无线传感网络应用领域 |
| 3.1.4 无线通讯技术介绍 |
| 3.1.5 无线通讯技术网络拓扑结构 |
| 3.2 感知层软件设计 |
| 3.2.1 采集程序设计 |
| 3.2.2 Zig Bee协议栈 |
| 3.2.3 网关程序设计 |
| 3.2.4 WiFi模块网络配置 |
| 3.3 应用层软件设计 |
| 3.3.1 物联网云平台设计 |
| 3.3.2 手机客户端配置 |
| 3.3.3 上位机监控平台设计 |
| 3.3.4 微型光伏电源系统设计 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的温室大棚环境曲线研究 |
| 4.1 数据融合概述 |
| 4.2 数据融合常用算法 |
| 4.3 卡尔曼滤波融合算法 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波算法具体流程 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波算法验证 |
| 第5章 系统实验与测试 |
| 5.1 系统网络测试 |
| 5.2 系统采集测试 |
| 5.3 上位机监控测试 |
| 5.4 系统丢包率测试 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、科研成果与学术发表的论文 |
| 致谢 |
（6）基于物联网的泰山茶环境控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 理论与关键技术 |
| 2.1 ZigBee技术概述 |
| 2.1.1 技术发展历程 |
| 2.1.2 ZigBee技术无线通信特点分析 |
| 2.1.3 网络拓扑结构 |
| 2.1.4 网络协议栈 |
| 2.2 数据处理算法 |
| 2.2.1 粒子滤波算法 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波算法 |
| 2.2.3 自适应卡尔曼滤波算法 |
| 2.2.4 基于粒子群算法的PID控制器优化算法 |
| 2.3 茶叶大棚环境因子 |
| 2.3.1 空气温湿度 |
| 2.3.2 光照度 |
| 2.3.3 土壤温湿度 |
| 2.3.4 CO_2 |
| 2.3.5 土壤ph值 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 设计思想 |
| 3.2 系统硬件设计 |
| 3.2.1 系统硬件设计需求 |
| 3.2.2 无线通信模块设计 |
| 3.2.3 微处理器STM32相关设计 |
| 3.2.4 采集模块电路设计 |
| 3.2.5 控制模块设计 |
| 3.2.6 4G通讯模块设计 |
| 3.2.7 串口通信设计 |
| 3.2.8 电源模块设计 |
| 3.2.9 其他模块设计 |
| 3.3 系统软件设计 |
| 3.3.1 下位机软件设计 |
| 3.3.2 上位机软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统实现与集成优化分析 |
| 4.1 系统硬件实现 |
| 4.2 系统软件实现 |
| 4.2.1 下位机软件实现 |
| 4.2.2 上位机软件实现 |
| 4.3 系统测试集成 |
| 4.4 系统优化分析 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波算法优化分析 |
| 4.4.2 系统功耗分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）智慧农业大棚监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智慧农业国外研究现状 |
| 1.2.2 智慧农业国内研究现状 |
| 1.2.3 智慧农业发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容及论文组织结构 |
| 2 关键技术研究 |
| 2.1 物联网体系结构 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 物联网体系结构 |
| 2.2 智慧农业概念及其体系结构 |
| 2.2.1 智慧农业概述 |
| 2.2.2 智慧农业体系结构 |
| 2.3 传感器技术 |
| 2.4 Modbus现场总线技术 |
| 2.5 无线通信技术 |
| 2.6 云平台理论 |
| 2.6.1 云平台概论 |
| 2.6.2 云平台构架 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 智慧农业大棚监控系统总体设计 |
| 3.1 总体需求分析 |
| 3.2 智慧农业大棚监控系统总体架构 |
| 3.3 智慧农业大棚监控系统数据流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 采集与控制单元的设计与实现 |
| 4.1 采集与控制单元硬件整体方案设计 |
| 4.1.1 采集与控制单元的部署 |
| 4.1.2 采集与控制单元整体结构设计 |
| 4.2 数据网关硬件设计 |
| 4.2.1 数据网关硬件设计结构 |
| 4.2.2 微处理器的选型与电路分析 |
| 4.2.3 电源模块电路 |
| 4.2.4 串口通信电路设计 |
| 4.2.5 WiFi通信模块设计 |
| 4.3 传感器模块的选型 |
| 4.3.1 空气温湿度传感器 |
| 4.3.2 光照强度传感器 |
| 4.3.3 土壤环境传感器 |
| 4.3.4 高清视频监控摄像头 |
| 4.4 继电器控制模块 |
| 4.5 系统软件设计与实现 |
| 4.5.1 系统软件设计总体设计方案 |
| 4.5.2 系统初始化 |
| 4.5.3 现场数据采集软件设计 |
| 4.5.4 WiFi通信模块软件设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 云平台系统设计 |
| 5.1 第三方云平台的选择与实现 |
| 5.1.1 云平台的选择 |
| 5.1.2 OneNET云平台的功能架构 |
| 5.2 云平台总体架构设计 |
| 5.3 Web服务器运行环境搭建与配置 |
| 5.3.1 Web服务器的交互需求 |
| 5.3.2 Web服务器运行环境搭建 |
| 5.4 MySQL数据库的设计与实现 |
| 5.5 云平台服务器接入程序设计 |
| 5.6 云平台功能设计与实现 |
| 5.6.1 云平台软件功能框图 |
| 5.6.2 智慧农业大棚监控系统前台界面设计 |
| 5.7 oneNET物联网平台的接入程序设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 系统现场测试 |
| 6.1 传感器模块功能测试 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 系统的现场安装调试 |
| 6.3.1 网关及相关设备安装 |
| 6.3.2 传感器设备的现场安装测试 |
| 6.3.3 控制继电器设备安装 |
| 6.4 温室大棚现场数据采集与控制功能实现 |
| 6.4.1 数据采集功能测试 |
| 6.4.2 现场控制实现 |
| 6.5 历史数据查询功能实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结工作 |
| 7.2 发展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于闭锁式育秧平台寒地玉米育秧环境参数优化试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 玉米育秧发展现状分析 |
| 1.2.2 闭锁式育秧技术的研究分析 |
| 1.2.3 玉米育秧温湿度研究现状 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 温湿度对玉米育秧生长影响分析 |
| 2.1 温度对玉米育秧生长影响分析 |
| 2.2 湿度对玉米育秧生长影响分析 |
| 2.3 温湿度耦合作用对玉米育秧生长影响分析 |
| 2.4 单因素试验研究 |
| 2.4.1 试验设计 |
| 2.4.2 结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 闭锁式育秧系统温湿度场建立 |
| 3.1 闭锁式育秧温室概述 |
| 3.1.1 物理模型概述 |
| 3.1.2 温室控制系统概述 |
| 3.2 基于闭锁式育秧平台环境温湿度场模型的建立 |
| 3.2.1 玉米育秧闭锁式系统物理模型建立 |
| 3.2.2 控制方程建立 |
| 3.2.3 湍流模型选择 |
| 3.2.4 确定Boussinesq的假设条件 |
| 3.2.5 组分模型建立 |
| 3.2.6 微分方程的离散与求解 |
| 3.3 基于CFD方法的环境温湿度场模型的构建 |
| 3.3.1 闭锁式玉米育秧温室建模与计算域确定 |
| 3.3.2 边界条件设定 |
| 3.3.3 求解运算 |
| 3.4 仿真模拟结果分析 |
| 3.4.1 仿真收敛性结果分析 |
| 3.4.2 气流场仿真模拟结果分析 |
| 3.4.3 温度场仿真模拟结果分析 |
| 3.4.4 湿度场仿真模拟结果分析 |
| 3.5 试验验证 |
| 3.5.1 稳态前温湿度模拟验证 |
| 3.5.2 稳态后温湿度模拟验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 闭锁式育秧平台寒地玉米育秧生长温湿度优化试验研究 |
| 4.1 试验材料与仪器 |
| 4.2 试样的采集与检测方法 |
| 4.2.1 玉米秧苗评价指标确定 |
| 4.2.2 玉米秧苗检测方法 |
| 4.3 试验设计 |
| 4.3.1 试验目的 |
| 4.3.2 试验设计 |
| 4.4 试验结果与分析 |
| 4.4.1 试验数据与结果 |
| 4.4.2 基于LemnaGrid方法的秧苗图像分析 |
| 4.4.3 温湿度对玉米秧苗株高影响 |
| 4.4.4 温湿度对玉米秧苗茎基部宽影响 |
| 4.4.5 温湿度对玉米秧苗叶绿素含量(SPAD值)影响 |
| 4.4.6 温湿度对玉米秧苗叶面积系数影响 |
| 4.4.7 参数优化 |
| 4.5 验证试验 |
| 4.5.1 试验设计 |
| 4.5.2 试验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）智能温室大棚监控系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 系统方案总体设计 |
| 2.1 系统监控对象分析 |
| 2.2 系统方案总体设计 |
| 2.2.1 下位机设计 |
| 2.2.2 上位机设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统下位机软硬件设计 |
| 3.1 硬件设备选型 |
| 3.1.1 可编程逻辑控制器选型 |
| 3.1.2 触摸屏选型 |
| 3.1.3 传感器选型 |
| 3.1.4 ZigBee无线模块选型 |
| 3.2 无线通信方式的设计 |
| 3.2.1 无线传感器网络 |
| 3.2.2 无线传感器网络的节点结构 |
| 3.2.3 短距离无线通信方式的设计 |
| 3.2.4 通信网络拓扑结构设计 |
| 3.3 数据采集子系统 |
| 3.3.1 ZigBee技术概述 |
| 3.3.2 TI Z-Stack协议栈说明 |
| 3.3.3 传感器采集终端和协调器网关电路设计 |
| 3.3.4 通信数据格式 |
| 3.3.5 软件设计 |
| 3.4 环境调控子系统 |
| 3.4.1 PLC程序总体设计 |
| 3.4.2 PLC资源分配 |
| 3.4.3 PLC软件部分程序设计 |
| 3.4.4 触摸屏软件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统上位机监控平台设计 |
| 4.1 硬件选型及软件开发平台分析 |
| 4.1.1 硬件选型 |
| 4.1.2 软件开发平台分析 |
| 4.2 数据库的设计 |
| 4.3 监控平台界面设计 |
| 4.3.1 用户登录界面 |
| 4.3.2 主界面 |
| 4.3.3 大棚监测 |
| 4.3.4 数据管理 |
| 4.3.5 终端设备查询 |
| 4.3.6 终端电量查询 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 温室大棚智能控制策略 |
| 5.1 环境参数分析 |
| 5.2 模糊控制 |
| 5.2.1 模糊控制的基本概念 |
| 5.2.2 模糊控制器的基本组成 |
| 5.3 模糊控制器的设计 |
| 5.3.1 模糊化 |
| 5.3.2 模糊规则的制定 |
| 5.3.3 模糊控制表的制定 |
| 5.3.4 模糊控制器仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 电路板硬件测试 |
| 6.2 数据采集程序下载 |
| 6.3 ZigBee无线网络通信测试 |
| 6.4 系统性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外大棚气肥灌溉技术发展现状 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 系统总体要求与方案设计 |
| 2.1 光合作用机理分析 |
| 2.2 系统设计 |
| 2.2.1 功能需求分析 |
| 2.2.2 性能需求分析 |
| 2.3 大棚固碳调控系统总体架构 |
| 2.4 关键技术分析 |
| 2.4.1 Lab VIEW虚拟仪器程序编写 |
| 2.4.2 模型控制设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气肥灌溉决策模型研究 |
| 3.1 模糊控制决策程序 |
| 3.2 模糊控制理论 |
| 3.3 模糊控制器的设计 |
| 3.3.1 确定模型输入输出变量 |
| 3.3.2 输入输出论域的确定 |
| 3.3.3 模糊隶属度函数的选择与验证 |
| 3.3.4 模糊规则的设计 |
| 3.3.5 解模糊 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大棚固碳调控系统软硬件编写与设计 |
| 4.1 核心处理器模块 |
| 4.2 传感器模块选型 |
| 4.2.1 二氧化碳传感器选型 |
| 4.2.2 土壤温度(水分)变送器 |
| 4.2.3 光照度传感器 |
| 4.3 二氧化碳调控装置设计 |
| 4.4 PLC控制电路设计 |
| 4.5 系统软件编写 |
| 4.5.1 系统主程序设计概述 |
| 4.5.2 用户界面登录程序 |
| 4.5.3 水箱液位/土壤湿度监控程序 |
| 4.5.4 温度监控程序 |
| 4.5.5 光照强度监控程序 |
| 4.5.6 二氧化碳浓度监控程序设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 气肥灌溉决策模型验证 |
| 5.2 大棚固碳调控系统运行验证 |
| 5.2.1 系统有效性验证 |
| 5.2.2 各性能参数测量精准性验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 各程序功能模块结构图 |
| 附录 B 各组番茄苗幼苗期和生长期图片 |
| 附录 C 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、温室大棚综合环境监控系统干扰及对策（论文参考文献）
- [1]温室大棚分布式监控系统设计与实现[D]. 戴子翀. 内蒙古大学, 2021(12)
- [2]广西地区智慧光伏温室系统研究与设计[D]. 李娜娜. 广西大学, 2021(12)
- [3]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)
- [4]基于CoAP协议的农业环境监控系统的研究与实现[D]. 王颖聪. 西安科技大学, 2021(02)
- [5]无线可视化智慧农业管理系统设计与实现[D]. 王晓文. 桂林理工大学, 2020(07)
- [6]基于物联网的泰山茶环境控制系统设计与实现[D]. 古新. 山东农业大学, 2020(01)
- [7]智慧农业大棚监控系统的设计与实现[D]. 王金. 中北大学, 2020(12)
- [8]基于闭锁式育秧平台寒地玉米育秧环境参数优化试验研究[D]. 赵越. 黑龙江八一农垦大学, 2020(11)
- [9]智能温室大棚监控系统的研究与设计[D]. 程仕发. 太原理工大学, 2020(07)
- [10]基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究[D]. 张泉. 广州大学, 2020