基于LabVIEW的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基本信息采集與處理研究
發(fā)布時間:2021-03-05 22:06
隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的不斷加速,信息處理軟件和智能控制技術在農(nóng)業(yè)技術中有著越來越廣泛的應用。本文以農(nóng)業(yè)澆灌中的信息采集和智能控制為重點研究內(nèi)容,通過HYDRUS-1D土壤模型仿真,解決了澆灌過程中土壤水分入滲的復雜性和超時滯性帶來的模糊控制隸屬度調(diào)整和BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)訓練困難的問題。首先,本文構建了基于STM32F103單片機的單總線控制的空氣溫濕度傳感器、需AD轉(zhuǎn)換的光照強度傳感器、使用RS485通信方法的土壤溫濕度傳感器的程序設計和數(shù)據(jù)讀取。利用ZigBee組網(wǎng)協(xié)議,完成了16個信息采集單元節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸,通過GPRS網(wǎng)絡和RS232通信,實現(xiàn)了所需信息至上位機的傳輸。然后,依據(jù)Richards方程和Van Genuchten模型建立了HYDRUS-1D土壤仿真模型,通過模型的求解得到了240組原始仿真數(shù)據(jù)。使用這些數(shù)據(jù),進行了模糊控制的隸屬度函數(shù)調(diào)整和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)訓練,用于澆灌水量預測。結果表明:此方法與采用試驗方法相比,獲得一組數(shù)據(jù)的效率平均提升13.4倍;土壤澆灌水量模擬結果與模糊控制的輸出結果的對比顯示誤差在3%以內(nèi),土壤澆灌水量模擬結果與神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果對比顯示,決定...
【文章來源】:長春工業(yè)大學吉林省
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的特征
業(yè)現(xiàn)代化進程的發(fā)展,但具體的應用中還存存在范圍廣,距離遠等條件限制,在遠距離澆灌系統(tǒng)中,目前大多數(shù)的做法是根據(jù)人為能控制的發(fā)展,用智能算法控制農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進一步研究。處理的研究abVIEW 在農(nóng)業(yè)中的應用0世紀90年代以來隨著計算機技術的進步而與工業(yè)標準的計算機技術相結合,建立了用理解決方案[5]。虛擬儀器有著功能靈活、使在這一領域內(nèi),美國 NI 公司的 LabVIEW程 VI 和顯示控件。
利用 LabVIEW 實現(xiàn)了生物發(fā)酵過程中的參數(shù)采集和實時調(diào)控[7]。李于 LabVIEW 平臺結合使用相關傳感器,實現(xiàn)了在果園生態(tài)環(huán)境的數(shù)據(jù)實時程監(jiān)控服務器端[8]。李巖,設計了一種基于 LabVIEW 技術的大棚農(nóng)作物生測系統(tǒng),結果表明系統(tǒng)穩(wěn)定,可有效提升農(nóng)業(yè)信息化管理和智能化水平[9]。利用 LabVIEW 的 MathScript 節(jié)點技術實現(xiàn)了 LabVIEW 和 MATLAB 的混合利用混合編程既良好地發(fā)揮了 MATLAB 的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢優(yōu)勢,又能IEW 強大的數(shù)據(jù)采集及顯示能力,探索了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術智能算法控制新的。以上實踐證明虛擬儀器是一種較好的數(shù)據(jù)采集的工具,能夠高效的完成植程和環(huán)境信息的測控等任務。.2 土壤仿真 HYDRUS-1D 在農(nóng)業(yè)中的應用在 SUMATRA、WORM 及 SWMI 等模型的基礎上,美國農(nóng)業(yè)部、美國鹽堿機構創(chuàng)建發(fā)展了 HYDRUS,它一款模擬非飽和基質(zhì)水流和溶質(zhì)運移的專業(yè)在工業(yè)污染、場地修復、土壤呼吸和溫室氣體釋放有著廣泛應用。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]設施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術的現(xiàn)狀與展望[J]. 邢希君,宋建成,吝伶艷,田慕琴,李德旺. 江蘇農(nóng)業(yè)科學. 2017(21)
[2]基于無線傳感器網(wǎng)絡的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)設計[J]. 肖令祿,王澤宇. 河南科學. 2017(10)
[3]基于HYDRUS-2D模型的玉米高出苗率地下滴灌開溝播種參數(shù)優(yōu)選[J]. 莫彥,李光永,蔡明坤,王丹,徐新涵,邊新洋. 農(nóng)業(yè)工程學報. 2017(17)
[4]超低溫燒結微波介質(zhì)陶瓷研究進展[J]. 張高群,汪宏. 硅酸鹽學報. 2017(09)
[5]基于GFScom的多層次模糊綜合評判與推理及其應用[J]. 張勝禮. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2017(03)
[6]黃瓜種植技術及病蟲害防治研究[J]. 禤培錄. 農(nóng)技服務. 2017(06)
[7]農(nóng)業(yè)傳感器技術研究進展與性能分析[J]. 張建華,吳建寨,韓書慶,朱孟帥,石恒,李斐斐,孔繁濤. 農(nóng)業(yè)展望. 2017(01)
[8]Hydrus-3D模型模擬田間點源入滲與水分再分布準確性評價[J]. 周廣林,王全九,李云,蘇李君. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2015(02)
[9]基于HYDRUS-2D的負壓灌溉土壤水分入滲數(shù)值模擬[J]. 冀榮華,王婷婷,祁力鈞,楊知倫. 農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(04)
[10]5G移動通信發(fā)展趨勢與若干關鍵技術[J]. 尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,鄔賀銓. 中國科學:信息科學. 2014(05)
博士論文
[1]設施農(nóng)業(yè)精準水肥管理系統(tǒng)及其智能裝備技術的研究[D]. 牛寅.上海大學 2016
[2]壟溝灌溉土壤水分入滲模擬研究[D]. 張勇勇.中國科學院研究生院(教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心) 2013
[3]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的理論及其在農(nóng)業(yè)機械化中的應用研究[D]. 王吉權.沈陽農(nóng)業(yè)大學 2011
[4]基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的木材缺陷檢測研究[D]. 牟洪波.東北林業(yè)大學 2010
[5]番茄生長模型及日光溫室小氣候建模的研究[D]. 馬麗麗.沈陽農(nóng)業(yè)大學 2009
[6]畦溝灌溉水流運動模型與數(shù)值模擬研究[D]. 聶衛(wèi)波.西北農(nóng)林科技大學 2009
[7]模糊控制工程應用若干問題研究[D]. 彭勇剛.浙江大學 2008
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型熱鍍鋅鋅層厚度控制研究[D]. 李逸.武漢工程大學 2017
[2]室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的改進及其仿真分析[D]. 張凌.南京郵電大學 2017
[3]基于Arduino與LabVIEW的農(nóng)作物生長環(huán)境檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 李巖.安徽科技學院 2017
[4]基于模糊控制的智能船舶航跡控制研究[D]. 魏臻宇.哈爾濱工程大學 2017
[5]植物—微生物聯(lián)合修復石油污染土壤的數(shù)值模擬與評價研究[D]. 馬文翠.天津大學 2017
[6]基于磁性石墨烯和分子印跡構建對多種有機磷農(nóng)藥痕量檢測的仿生電化學傳感器方法研究[D]. 史修娟.山東農(nóng)業(yè)大學 2016
[7]拉深成形變壓邊力神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術研究[D]. 王紅強.長春工業(yè)大學 2016
[8]基于LabVIEW的壓力傳感器測試系統(tǒng)[D]. 曹昌言.南京大學 2014
[9]基于HYDRUS模型的紅壤坡耕地水分動態(tài)研究[D]. 高躍.華中農(nóng)業(yè)大學 2013
[10]闊葉紅松混交林林隙大小、土壤水分以及光照對植物的影響[D]. 王麗霞.東北林業(yè)大學 2013
本文編號:3065945
【文章來源】:長春工業(yè)大學吉林省
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的特征
業(yè)現(xiàn)代化進程的發(fā)展,但具體的應用中還存存在范圍廣,距離遠等條件限制,在遠距離澆灌系統(tǒng)中,目前大多數(shù)的做法是根據(jù)人為能控制的發(fā)展,用智能算法控制農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進一步研究。處理的研究abVIEW 在農(nóng)業(yè)中的應用0世紀90年代以來隨著計算機技術的進步而與工業(yè)標準的計算機技術相結合,建立了用理解決方案[5]。虛擬儀器有著功能靈活、使在這一領域內(nèi),美國 NI 公司的 LabVIEW程 VI 和顯示控件。
利用 LabVIEW 實現(xiàn)了生物發(fā)酵過程中的參數(shù)采集和實時調(diào)控[7]。李于 LabVIEW 平臺結合使用相關傳感器,實現(xiàn)了在果園生態(tài)環(huán)境的數(shù)據(jù)實時程監(jiān)控服務器端[8]。李巖,設計了一種基于 LabVIEW 技術的大棚農(nóng)作物生測系統(tǒng),結果表明系統(tǒng)穩(wěn)定,可有效提升農(nóng)業(yè)信息化管理和智能化水平[9]。利用 LabVIEW 的 MathScript 節(jié)點技術實現(xiàn)了 LabVIEW 和 MATLAB 的混合利用混合編程既良好地發(fā)揮了 MATLAB 的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢優(yōu)勢,又能IEW 強大的數(shù)據(jù)采集及顯示能力,探索了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術智能算法控制新的。以上實踐證明虛擬儀器是一種較好的數(shù)據(jù)采集的工具,能夠高效的完成植程和環(huán)境信息的測控等任務。.2 土壤仿真 HYDRUS-1D 在農(nóng)業(yè)中的應用在 SUMATRA、WORM 及 SWMI 等模型的基礎上,美國農(nóng)業(yè)部、美國鹽堿機構創(chuàng)建發(fā)展了 HYDRUS,它一款模擬非飽和基質(zhì)水流和溶質(zhì)運移的專業(yè)在工業(yè)污染、場地修復、土壤呼吸和溫室氣體釋放有著廣泛應用。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]設施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術的現(xiàn)狀與展望[J]. 邢希君,宋建成,吝伶艷,田慕琴,李德旺. 江蘇農(nóng)業(yè)科學. 2017(21)
[2]基于無線傳感器網(wǎng)絡的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)設計[J]. 肖令祿,王澤宇. 河南科學. 2017(10)
[3]基于HYDRUS-2D模型的玉米高出苗率地下滴灌開溝播種參數(shù)優(yōu)選[J]. 莫彥,李光永,蔡明坤,王丹,徐新涵,邊新洋. 農(nóng)業(yè)工程學報. 2017(17)
[4]超低溫燒結微波介質(zhì)陶瓷研究進展[J]. 張高群,汪宏. 硅酸鹽學報. 2017(09)
[5]基于GFScom的多層次模糊綜合評判與推理及其應用[J]. 張勝禮. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2017(03)
[6]黃瓜種植技術及病蟲害防治研究[J]. 禤培錄. 農(nóng)技服務. 2017(06)
[7]農(nóng)業(yè)傳感器技術研究進展與性能分析[J]. 張建華,吳建寨,韓書慶,朱孟帥,石恒,李斐斐,孔繁濤. 農(nóng)業(yè)展望. 2017(01)
[8]Hydrus-3D模型模擬田間點源入滲與水分再分布準確性評價[J]. 周廣林,王全九,李云,蘇李君. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2015(02)
[9]基于HYDRUS-2D的負壓灌溉土壤水分入滲數(shù)值模擬[J]. 冀榮華,王婷婷,祁力鈞,楊知倫. 農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(04)
[10]5G移動通信發(fā)展趨勢與若干關鍵技術[J]. 尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,鄔賀銓. 中國科學:信息科學. 2014(05)
博士論文
[1]設施農(nóng)業(yè)精準水肥管理系統(tǒng)及其智能裝備技術的研究[D]. 牛寅.上海大學 2016
[2]壟溝灌溉土壤水分入滲模擬研究[D]. 張勇勇.中國科學院研究生院(教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心) 2013
[3]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的理論及其在農(nóng)業(yè)機械化中的應用研究[D]. 王吉權.沈陽農(nóng)業(yè)大學 2011
[4]基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的木材缺陷檢測研究[D]. 牟洪波.東北林業(yè)大學 2010
[5]番茄生長模型及日光溫室小氣候建模的研究[D]. 馬麗麗.沈陽農(nóng)業(yè)大學 2009
[6]畦溝灌溉水流運動模型與數(shù)值模擬研究[D]. 聶衛(wèi)波.西北農(nóng)林科技大學 2009
[7]模糊控制工程應用若干問題研究[D]. 彭勇剛.浙江大學 2008
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型熱鍍鋅鋅層厚度控制研究[D]. 李逸.武漢工程大學 2017
[2]室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的改進及其仿真分析[D]. 張凌.南京郵電大學 2017
[3]基于Arduino與LabVIEW的農(nóng)作物生長環(huán)境檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 李巖.安徽科技學院 2017
[4]基于模糊控制的智能船舶航跡控制研究[D]. 魏臻宇.哈爾濱工程大學 2017
[5]植物—微生物聯(lián)合修復石油污染土壤的數(shù)值模擬與評價研究[D]. 馬文翠.天津大學 2017
[6]基于磁性石墨烯和分子印跡構建對多種有機磷農(nóng)藥痕量檢測的仿生電化學傳感器方法研究[D]. 史修娟.山東農(nóng)業(yè)大學 2016
[7]拉深成形變壓邊力神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術研究[D]. 王紅強.長春工業(yè)大學 2016
[8]基于LabVIEW的壓力傳感器測試系統(tǒng)[D]. 曹昌言.南京大學 2014
[9]基于HYDRUS模型的紅壤坡耕地水分動態(tài)研究[D]. 高躍.華中農(nóng)業(yè)大學 2013
[10]闊葉紅松混交林林隙大小、土壤水分以及光照對植物的影響[D]. 王麗霞.東北林業(yè)大學 2013
本文編號:3065945
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