基于自适应加权数据融合的温室环境控制的研究
基于ZigBee技术的农业温室大棚监控及智能控制方案(优.选)
基于ZigBee技术的农业温室大棚监控及智能控制方案一概述“物联网”被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。
业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。
目前，美国、欧盟、中国等都在投入巨资深入研究探索物联网。
我国也正在高度重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。
智能控制是为了达到节能、舒适、便利的目的，要求对市政、家庭、农业等的智能控制和监视制定细致的策略和方案。
但是，传统的智能控制系统由于很多因素的制约，很难达到要求。
为了解决这些问题，业界尝试了很多办法，但基本上都属于封闭式的，多采用私有协议，彼此间难以互通，导致结构不透明，灵活性、扩充性不佳。
从长远看，智能控制系统的发展趋势是走向开放，尤其是智能控制与互联网的融合是其中一个重要发展趋势。
智能农业控制通过实时采集农业大棚内温度、湿度信号以及光照、土壤温度、土壤水分等环境参数，自动开启或者关闭指定设备。
可以根据用户需求，随时进行处理，为农业生态信息自动监测、对设施进行自动控制和智能化管理提供科学依据。
大棚监控及智能控制解决方案是通过光照、温度、湿度等无线传感器，对农作物温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度等环境参数进行实时采集，自动开启或者关闭指定设备(如远程控制浇灌、开关卷帘等)。
二项目需求在每个智能农业大棚内部署空气温湿度传感器2只，用来监测大棚内空气温度、空气湿度参数；每个农业大棚内部署土壤温度传感器2只、土壤湿度传感器2只、光照度传感器2只，用来监测大棚内土壤温度、土壤水分、光照度等参数。
所有传感器一律采用直流24V电源供电，大棚内仅需提供交流220V市电即可。
每个农业大棚园区部署1套采集传输设备（包含中心节点、无线3G路由器、无线3G网卡等），用来传输园区内各农业大棚的传感器数据、设备控制指令数据等到internet上与平台服务器交互。
温室智能控制系统解决方案
温室智能控制系统解决方案引言概述：温室智能控制系统是一种利用先进技术和设备来管理温室环境的解决方案。
它通过自动化控制和监测，提供了一种高效、可靠的方式来管理温室内的温度、湿度、光照等因素，从而提高农作物的产量和质量。
本文将详细介绍温室智能控制系统的解决方案，包括传感器技术、自动化控制、数据分析和远程监控等方面。
一、传感器技术1.1 温度传感器：温室内温度是农作物生长的重要因素之一。
温度传感器的作用是实时监测温室内的温度，并将数据传输给控制系统。
传感器可以根据设定的温度范围来自动调节温室的加热或者通风系统，以维持温室内的理想温度条件。
1.2 湿度传感器：湿度是影响作物生长的关键因素之一。
湿度传感器可以测量温室内的湿度水平，并将数据传输给控制系统。
根据设定的湿度范围，控制系统可以自动调节加湿或者通风系统，以保持温室内的适宜湿度。
1.3 光照传感器：光照是植物进行光合作用的必要条件。
光照传感器可以测量温室内的光照强度，并将数据传输给控制系统。
控制系统可以根据作物的需求和光照范围，自动调节灯光系统的亮度和时间，以提供适宜的光照条件。
二、自动化控制2.1 温度控制：根据温度传感器的数据，控制系统可以自动调节温室内的加热和通风系统。
当温度过高时，系统可以自动打开通风设备，增加空气流通，降低温度。
当温度过低时，系统可以自动启动加热设备，提供额外的热量，提高温度。
2.2 湿度控制：通过湿度传感器的数据，控制系统可以自动调节加湿和通风系统。
当湿度过高时，系统可以自动开启通风设备，排出多余的湿气。
当湿度过低时，系统可以自动启动加湿设备，增加湿度。
2.3 光照控制：根据光照传感器的数据，控制系统可以自动调节灯光系统的亮度和时间。
当光照不足时，系统可以自动增加灯光的亮度和时间，提供足够的光照供作物生长。
当光照过强时，系统可以自动减少灯光的亮度和时间，避免对作物的伤害。
三、数据分析3.1 数据采集：温室智能控制系统可以实时采集温室内各种传感器的数据，包括温度、湿度、光照等。
基于物联网的番茄温室环境智能调控系统设计与实现
1、传感器应用
1、传感器应用
本系统采用了多种传感器，包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等， 以监测温室环境中的各项参数。这些传感器通过无线传输方式将数据传输到数据 中心，为后续的环境调控提供数据支持。
2、无线传输设计
2、无线传输设计
为了实现实时监测和智能调控，本系统采用无线传输技术，将传感器采集的 数据传输到数据中心。同时，系统还可以根据环境参数的变化，通过无线方式控 制调节设备如通风设备、灌溉设备等的运行，以实现对环境的智能调控。
系统设计
系统设计
基于物联网的智能温室系统主要包括传感器、数据采集模块、传输网络、控 制算法等部分。
1、传感器选型
1、传感器选型
在智能温室系统中，传感器主要用于实时监测温室内温度、湿度、光照等参 数。根据实际需求，选择合适的传感器型号，需考虑其测量范围、精度、稳定性 等因素。
2、数据采集与处理
参考内容
内容摘要
随着科技的不断发展，物联网技术得到了广泛应用。在农业领域，基于物联 网的智能温室系统逐渐成为了一种新型的农业生产方式。本次演示将介绍基于物 联网的智能温室系统的设计与实现。
研究现状
研究现状
物联网技术在智能温室系统中的应用已经引起了广泛。国内外研究者针对这 一问题进行了大量研究。研究目的主要包括提高温室环境控制精度、节约能源、 提高作物产量等。研究方法主要包括传感器选型、数据采集与处理、控制算法设 计等。研究成果主要包括智能化温室环境监控系统、高效节能型温室等。
基于物联网的番茄温室环境智 能调控系统设计与实现
01 引言
03 设计 05 参考内容
目录
02 背景 04 实现
引言
引言
随着科技的不断发展，物联网技术广泛应用于各个领域，特别是在农业领域 中。番茄作为一种重要的经济作物，其生长环境对产量和质量有着重要影响。为 了提高番茄的产量和质量，本次演示设计了一种基于物联网的番茄温室环境智能 调控系统。该系统通过传感器、无线传输、云计算和大数据分析等技术，实现番 茄生长环境的实时监测和智能调控，为番茄的高产、优产提供了有力支持。
智能农业中的温室环境控制研究
智能农业中的温室环境控制研究智能农业作为一种新兴的农业生产方式，在提高农业生产效率、保障农作物质量等方面发挥重要作用。
其中，温室环境控制是智能农业的核心技术之一，对于实现农业生产的精确控制和高效管理至关重要。
本文将探讨智能农业中温室环境控制的研究现状和未来发展趋势。
一、研究现状1. 温室环境监测技术智能农业中，温室环境监测是实现精确控制的首要步骤。
目前，温室环境监测技术已经融合了多种传感器，如温度、湿度、光照强度等传感器，可以实时监测温室内的环境参数。
此外，还有气象站数据、土壤湿度等传感器的使用，进一步提高了环境监测的准确性。
2. 温室环境控制策略在温室环境控制方面，研究人员提出了多种控制策略，以实现农作物的最优生长环境。
例如，基于模型预测控制的方法可以通过建立温室环境的动态模型，并利用预测控制算法优化调整环境参数。
此外，也有基于经验规则的控制方法，通过根据不同农作物的生长特性和需求，确定相应的环境控制参数，如温度、湿度、CO2浓度等。
3. 温室智能化设备为了实现温室环境控制的智能化，智能农业中涌现了许多先进设备的研究和应用。
例如，可编程逻辑控制器（PLC）和传感器网络等技术的应用，可以实现对温室环境的快速响应和灵活调整。
此外，还有自动喷灌系统、灯光控制系统等设备的引入，进一步提高了温室环境的精准度和自动化程度。
二、未来发展趋势1. 数据分析与决策支持随着传感器的普及和大数据技术的发展，未来智能农业中的温室环境控制将更加注重对数据的分析和利用。
通过对温室环境数据进行深度学习和数据挖掘，可以实现对农作物生长过程的精准预测和优化决策的支持。
此外，利用人工智能技术，还可以实现自动化的环境控制系统和决策推荐。
2. 节能与可持续发展节能是智能农业中一个重要的研究方向。
温室环境控制系统的优化和智能设备的引入可以减少能耗和资源浪费。
同时，还可以通过再生能源的利用以及温室废弃物的循环利用等方式，实现农业生产的可持续发展。
农业温室大棚环境调控与管理系统设计
1 引言随着控制技术、Internet和移动通信技术的飞速发展，农业生产的自动化、信息化水平不断提高，“可控环境农业”的研究已经越来越为人们所重视。
如何方便有效地对温室环境进行监测和控制，如何提高农业生产的信息化水平是目前可控环境农业研究的重点。
本章简要说明了课题的研究背景和现实意义，并综述了温室环境监控技术的研究现状和发展趋势，在此基础上提出了本文的研究内容。
1.1 远程温室监测系统的应用现状和发展前景自20世纪80年代以来，我国工程科技人员在吸收发达国家高科技温室生产技术的基础上，进行了温室中温度、湿度和二氧化碳等单项环境因子控制技术的研究，希望通过改变植物生长的自然环境、创造适合植物最佳的生长条件、避免外界恶劣的气候，达到调节产期、促进生长发育、防治病虫害等目的。
由此而引发的各种温室测控技术的实际应用与研究也取得了长足发展。
发达国家已经向高层次的自动化、智能化方向发展，形成了现代化水平高，比较完善的技术体系[1]。
我国温室测控技术应用研究虽然也取得了一定的进展，但是与发达国家相比依旧存在较大差距。
随着世界设施农业栽培技术发展迅速，温室面积和产量大幅增加，对各种温室测控技术以和与之紧密相关的通信技术的研究，已经引起该领域内的专家学者的广泛关注。
1.2 国内外温室测控技术1.2.1 国外温室测控技术研究状况发达国家如荷兰、美国、英国等都大力发展集约化的温室产业，温室内温度、湿度、光照、CO2浓度、水、气、营养液等实现计算机调控。
荷兰在1974年首次研制出计算机控制系统CECS。
l978年日本东京大学的学者研制出微型计算机温室综合环境控制系统。
目前，日本、荷兰、美国等发达国家可以根据温室作物的特点和要求，对温室内的诸多环境因子进行环境控制。
在日本，作为设施农业主要内容的设施园艺相当发达，塑料温室和其它人工栽培设施达到普遍应用，设施栽培面积位居世界前列。
蔬菜、花卉、水果等普遍实行设施栽培生产。
针对种苗生产设施的高温、多湿等不良环境。
温室环境监测与智能控制系统设计
温室环境监测与智能控制系统设计随着人们对农业生产的需求和农业科技的发展，温室种植已成为一种重要的农业生产方式。
温室环境监测与智能控制系统的设计对于提高温室农业的生产效率和质量具有重要意义。
本文将介绍温室环境监测与智能控制系统的相关技术和设计要求，以及其在温室农业中的应用。
一、温室环境监测技术温室环境监测技术是通过对温室内外环境参数的实时监测和数据采集，以了解温室内外环境的变化情况，为温室作物的生长提供科学依据。
温室环境监测的关键参数包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等。
温室环境监测系统应具备以下特点：1. 实时性：监测数据要及时准确地反映温室内外环境的变化情况。
2. 精确性：监测数据要具有较高的精确度，以保证对温室环境的准确监测。
3. 可靠性：监测系统应具备良好的稳定性和可靠性，能够长时间运行，并采用备份措施以防止故障。
4. 网络化：监测系统应能够通过互联网或无线通信技术实现远程监控与管理。
温室环境监测技术的应用可以帮助农民更好地掌握温室作物的生长环境，科学调控温室内外的环境参数，提高温室作物的产量和品质。
二、智能控制系统设计智能控制系统是基于温室环境监测数据，通过对温室作物的需求进行分析和判断，自动调节温室内外环境参数，以实现对温室作物生长的精确控制。
智能控制系统的设计要考虑以下几个方面：1. 控制算法设计：根据温室作物的需求，设计合理的控制算法，实现对温室内外环境参数的自动调节。
如根据温室作物的生长阶段和光照需求，智能控制系统可以自动调节光照强度和光照时间。
2. 控制设备选择：根据温室作物的需求和控制算法的设计，选择合适的控制设备，如温室通风系统、空调系统、灌溉系统等。
控制设备的选择要考虑其稳定性、响应速度和精确度。
3. 数据处理与决策：智能控制系统需要对监测数据进行处理与分析，以实现对温室作物生长环境的精确控制。
通过建立合理的模型和算法，对监测数据进行实时分析，并给出相应的控制策略与决策，实现对温室环境参数的自动调节。
温室大棚智能环境监测与控制研究
温室大棚智能环境监测与控制研究温室大棚是现代农业生产中的重要设施，通过提供受控的环境条件，能够有效地培育和保护植物，提高产量和质量。
然而，随着农业科技的不断发展，对于温室大棚的智能化要求也越来越高。
本文将从温室大棚智能环境监测与控制的研究方面进行探讨。
首先，温室大棚智能环境监测的目标是实时获取温室内的环境参数，并通过传感器网络将数据传输到控制中心或监测平台。
这些环境参数包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等。
通过对这些参数的监测和分析，可以及时发现温室内的异常情况，并根据需求进行相应的调整。
在温室大棚智能环境监测方面，最常用的传感技术包括温湿度传感器、光照传感器、CO2传感器等。
这些传感器能够高精度地测量温室内的环境参数，并将数据传输到中心控制系统。
同时，通过无线传感网络的应用，可以实现对大棚内多点数据的同时监测，提高了监测效率。
中心控制系统可以通过对数据的分析和比对，判断温室内的环境是否达到预期要求，并对温室内的设备进行自动控制。
在温室大棚智能环境控制方面，目前主要采用的控制方法包括基于规则的控制和基于模型的控制。
基于规则的控制方法是通过设定一系列的规则和条件来进行环境调节和设备控制，如根据温度设定值来控制通风设备的运行。
而基于模型的控制方法则是根据建立的温室环境模型，通过对模型的分析和优化算法来进行控制，以实现更精确和智能化的控制。
除了传感器和控制方法外，温室大棚智能化还离不开信息技术的应用。
通过将传感器和控制设备与互联网相连接，可以实现远程监测和控制。
农民可以通过手机或电脑客户端随时获取温室环境参数，并进行远程控制。
同时，通过数据的采集和分析，可以进行温室大棚的优化管理和决策支持。
例如，根据历史数据和气象信息，可以预测未来一段时间内的环境变化，并提前采取措施，更加科学地进行农业生产。
值得一提的是，温室大棚智能环境监测与控制的研究在农业领域具有重要意义。
一方面，它可以提高农业生产的效率和稳定性，减少资源的浪费，降低农业生产对环境的影响。
物联网在智能农业温室大棚控制中的实践
物联网技术在智能农业温室大棚控制中的应用实践一、引言物联网技术以其强大的数据收集、传输和处理能力，为农业领域带来了革命性的变革。
其中，智能农业温室大棚控制是物联网技术在农业领域的一个重要应用，它能够实现大棚环境的精确控制，提高农作物的生长效率和品质。
本文将围绕物联网在智能农业温室大棚控制中的实践进行探讨。
二、物联网在智能农业温室大棚控制中的应用1. 环境监测：物联网通过各种传感器和传感器网络，实时监测大棚内的温度、湿度、光照、CO2浓度等环境参数，为管理人员提供精确的数据支持。
这些数据可以用来指导环境控制设备的运行，以达到最佳的生长环境。
2. 智能控制：基于物联网技术，可以实现大棚环境的智能控制。
例如，根据环境监测数据，系统可以自动调节大棚内的温度、湿度、光照等环境参数，以满足作物生长的需求。
此外，系统还可以根据历史数据和作物生长模型，预测未来的环境需求，提前进行调节，提高管理的预见性。
3. 远程监控：物联网技术可以实现大棚的远程监控，管理人员可以通过网络随时了解大棚内的环境状况，及时发现问题并进行处理。
同时，远程监控也方便了农业生产的调度和管理，提高了生产效率。
4. 智能化种植：物联网技术可以实现智能化种植，即通过系统自动选择合适的种子、播种时间、生长周期等，实现农业生产的智能化和科学化。
三、实践效果1. 提高产量：通过精确的环境控制，可以提高农作物的生长效率，从而提高产量。
2. 改善品质：良好的生长环境可以保证农作物的品质，提高其口感和营养价值。
3. 节约成本：远程监控和智能控制可以节约人力成本，同时减少因环境问题导致的作物损失，降低生产成本。
4. 提升竞争力：智能化、精确化的农业生产方式可以提高产品的竞争力，吸引更多的消费者。
四、结论物联网在智能农业温室大棚控制中的应用实践，为农业带来了巨大的变革和效益。
通过环境监测、智能控制、远程监控和智能化种植等技术手段，可以实现精确的环境控制，提高农作物的生长效率和品质，降低生产成本，提升竞争力。
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分布 ， 并把进行如下 的定义 ：
一
Ⅳ
ｇ ＝ 二（ 其 中 ｉ＝１ 或ｎ ）
ｏｒ
（ ５ ）
３ ）在给定 显著水平后（ 普遍把设定为 ０ ． ０ ５或者 ０ ． Ｏ １ ） ， 这 也就能利用查表法的原理 ， 分析并计算格 罗贝斯统计量 的临界 值ｇ ｏ （ ｎ ， ｎ ） 。 Ｐ［ ｇ 至ｇ ｏ （ ｎ ， ａ ） ］＝ｏ也就是所谓的小 概率 事件 ， 在 置 服从正太分布时并不会产生 。 ４ ） 具 体来说 ， 测量顶 端值 要想 与格 罗贝斯统计量 ｇ 想 按组相满足 ， 必须保证 ： ｇ≥ｇ ｏ （ ｎ ， ａ ） （ ６ ） 这就反映 了统计量 ｇ 的分布带有一定的显 著差 异 。 而其相 关的 。 存在一定的疏失误差 ， 为可疑值 ， 应 当剔除 。 若 ｇ ＜ ｇ ｏ （ ｎ ， ａ ） （ ７ ） 则认 为对 应 的 ｘ 没 有疏 失 误差 值 ， ｘ ｉ 不 能作 为 可疑 值 剔除。 根据格罗贝斯判据 准则 的原理 ， 我们 能做 出这样 的判 断 ， 并不会面临样本数据容量 多少的束缚 ， 对１ 个 或者多疏失误差 剔 除后 ， 能够获得较 佳 的研 究效果 ， 这 被频繁 的运 用到具 体的 实际操作上。 １ ． １采 用格 罗 贝斯 准 则剔 除疏 失误 差数 据 １ 。 ２基 于 自适 应 加 权 数 据 的 融 合 处 理 当开展具体 的计 量测 试 的 时候 ， 因为许 多 阻碍 因素 的影 经过格罗 贝斯判据 准则 的疏失误差数据 的剔 除后 ， 传感器 响， 容 易导致疏 失误 差的 出现。具体来 说 ， 疏失误 差是 和事 实 采集的到数据误差也越来越小 ， 采用 自适应加权平 均数据融合 存在很大相悖情况 的一系列误差 ， 其 产生主要来 源于系统 内部 的算法 ， 对采集到 的数据进行融合 Ｊ 。其 自适应加权平 均数据 器件存在损坏 、 接线 松动或 者操作 不正确 等原 因造成 。因此 ， 融合算法的估计模型如图 １ 所 示。 如果 出现 了疏失误差 ， 必 须尽快 的剔 除 ， 否则影 响到实 际 的测 量分析与测量结果 。 般来说 ， 目前运用最为频繁 的疏 失误 差剔除算法 主要有 ３种 ， 分别是 莱特准则 、 分布 图法 以及格罗 贝斯判据准则 等 ， 本 文主要采用的是格 罗 贝斯判据 准则 。这 是建立 在测得 值 与正 太分布的假设 相 匹配 的一 种算 法 ， 这种 算法 呈 现一 定 的递 归 性 。具体 的计算操作流程如下 ： １ ） 根据升序的原理 ， 把测试 数据 进行对 应 的依 序排 列 ， 同 时还要计算均值 、 标 准差。 假设有 １ １ ． 个温度传感器 ， 采集 到温室 内温度 的测量列 为
伴随时代 的发展 ， 全球 已经逐渐进入设施农业发展 的时代 ， 许 多国家均重视到智能设施化农业 的重要性 ， 扩大投资规模 ， 开 展了一系列农业扶持措施 。一般来 说 ， 当温室里 的生 物生长 到 某个 阶段 ， 如果能有效的对温室环境开展调控 ， 那 么就 能引导与 促使作物 的健康成长 ； 如果能对 室内的温度 、 光照 、 二 氧化碳 浓 度等参数进行智能调控 ， 该方法不仅能最大限度优化农业资 源， 而且还能有效 的增 强农 业生产效 益 。所 以， 加 强对温室环 境 控制 的现状及发展趋势刻不 容缓 ， 也 是未来农业 温室环境控 制 的重中之重 ， 因为这不仅关系到作物产量的提高 ， 而且还 能显著 的缓解温室效应 ， 促使温室环境朝良性循环发展 Ｊ 。 作为一个复杂的分布参数系统 ， 温室环境具有延时长 、 变量 强度多与非线性事变等典型特 点 ， 如果存在参数的变化 ， 那 就会 直接对多个环境参数产生影响 ， 所以数据处理不够精确 ， 整个温 室系统也就无法到 达最优 的效益 。所以 ， 本文 采用 了一 种格 罗贝斯判据准￣ ｆ－ ｔ ｌ ｖ 断并剔除测量数 据中的疏 失误差 ， 同时， 通过 发挥 自适应加权融合算法的作用 ， 有效的开展数据整合 ， 按 照整 合后 的数据来针对性 的提出控制措施 ， 调整温室环境参数 ， 为温 室作物提供最适宜的生长环境 ， 提高农业生产科技水平 Ｊ 。 １数据融合算法
科技风 ２ ０ １ ７年 ６月 上
环 境 科 学
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ９ ３ ９ ２ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ６ ７ １ － ７ ３ ４ １ ． ２ ０ １ ７ １ １ １ １ １
基 于 自适 应 加权 数 据 融 合 的温 室 环 境控 制 的研 究
一
Ｘｌ ＇ Ｘ２， Ｘ３， Ｘ４
．，了， 则
ｌ≤ ２≤ ３≤… ≤ 柑 ≤ （ １ ） 并且测得 的数据 ｘ ｉ （ ｉ ＝１ ， ２ ， ３ ， … ， ｎ 一 １ ， ｎ ） 是 服从 正态 分 布的 ， 所 以有 如下公式 ， Ｈ为均值
刘亚伟
长 春 工 业 大 学 电气 与 电 子 工 程 学 院 吉林长春 １ ３ ０ ０ ２ ２
摘
要： 本 文介 绍了一种 用多传 感器数据 融合技 术对温室大棚 环境进行 控制 的方 法。温 室大棚 空间大且 内部 各种参数 受环
境影响也 大。为 了对其数据进行 良好的管理和控制 ， 本 文采取 了格 罗贝斯 （ Ｇ ｒ ｕ ｂ ｂ ｓ ） 作 为研 究方法进行数据 的判断 ， 同时还 排除测 试数据里的疏 失误差数据 ， 然后 再利 用 自适应加权 平均算法对数 据进行 融合 处理 。这 种方 法提 高 了温室大棚环境 各参数监 测的 精确度 ， 使其 参数 达到 了理 想的条件 。 关键词 ： 数 据 融合 ； 格 罗 贝斯 准 则 ； 自适 应 加 权 平均 ； 温 室 大 棚