本文選題：物聯(lián)網(wǎng) + 灌溉　； 參考：《安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：我國(guó)水資源人均占有量少、時(shí)空分布不均勻、利用困難、水污染加劇,水資源緊迫的現(xiàn)狀嚴(yán)重制約著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)用水在水資源利用方面所占比例最大,先進(jìn)的節(jié)水灌溉系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可以提高經(jīng)濟(jì)效益,改善生態(tài)環(huán)境,達(dá)到節(jié)約用水的目的,所以本文從農(nóng)業(yè)灌溉的視角去構(gòu)思節(jié)水途徑。本文在基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一套智能灌溉系統(tǒng)。系統(tǒng)首先在感知層ZigBee終端節(jié)點(diǎn)采集到需要監(jiān)測(cè)的環(huán)境信息,然后通過(guò)協(xié)調(diào)器傳送到GPRS上,網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)把信息通過(guò)GPRS傳遞到Internet上,并最終傳入位于應(yīng)用層的服務(wù)器上,由服務(wù)器上設(shè)計(jì)的處理算法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并根據(jù)灌溉策略給出灌溉指令,并由終端節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行程序執(zhí)行。在對(duì)整個(gè)過(guò)程的實(shí)際開發(fā)中,筆者對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)的主要技術(shù)進(jìn)行了深入研究,取得了以下成果：1.文章分別從農(nóng)田水文循環(huán)、作物生理周期等方面研究了作物需水量的影響因素,總結(jié)蒸散量的多種計(jì)算方法,在綜合所有蒸散量影響因子的基礎(chǔ)上,利用非線性主成分分析法(NLPCA)和徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的模型(NLPCA-RBF)對(duì)番茄蒸散量進(jìn)行估算。在既保證ET影響因素信息完整,又可消除影響因素之間相關(guān)性的前提下,利用NLPCA將影響ET的7個(gè)氣象因素簡(jiǎn)化為3個(gè)綜合成分,并以此為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù),根據(jù)實(shí)測(cè)的蒸散量作為網(wǎng)絡(luò)輸出建立了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且經(jīng)非訓(xùn)練樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)RBF網(wǎng)絡(luò)模型較,NLPCA-RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型能夠更好的反應(yīng)影響因子與蒸散量之間的關(guān)系,取得更為精確的結(jié)果。2.針對(duì)灌溉系統(tǒng)普遍具有的遲滯性和非線性等缺點(diǎn),本文所設(shè)計(jì)的灌溉系統(tǒng)引入了模糊控制器作為灌溉策略,相比于單一的輸入因素,模糊控制器的輸入選擇土壤濕度和蒸散量?jī)蓚�(gè)因素,這會(huì)使得到的灌溉策略更加的精準(zhǔn)。最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了模糊控制器的合理性。3.本系統(tǒng)采用模塊化的設(shè)計(jì)思想,以MC9S12XSl28微控制器為核心,加入相應(yīng)的功能模塊完成了ZigBee節(jié)點(diǎn)的信息采集模塊、通信模塊,執(zhí)行機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì),使ZigBee網(wǎng)絡(luò)能夠完成信息的采集、傳遞,以及灌溉的執(zhí)行。服務(wù)器端采用MVC構(gòu)架設(shè)計(jì),能夠強(qiáng)制性的把應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)處理和流程控制分開,提高了開發(fā)效率,方便修改。
[Abstract]:The present situation of water resources per capita is less, the distribution of time and space is uneven, the utilization is difficult, the water pollution intensifies, and the urgent water resources seriously restrict the economic development of our country. Because agricultural water use accounts for the largest proportion in the utilization of water resources, the design of advanced water-saving irrigation systems can improve economic efficiency, improve the ecological environment, and achieve the purpose of water conservation. Therefore this article from the agricultural irrigation angle of view to conceive the water saving way. This paper designs an intelligent irrigation system based on Internet of things technology. The system first collects the environment information to be monitored at the ZigBee terminal node in the perception layer, and then transmits the information to the GPRS through the coordinator. The network layer is responsible for transferring the information to the Internet through the GPRS, and finally to the server located in the application layer. The monitoring data are processed by the processing algorithm designed on the server, and the irrigation instructions are given according to the irrigation strategy, and executed by the executing program of the terminal node. In the actual development of the whole process, the author has carried on the thorough research to each link's main technology, has obtained the following achievement: 1. In this paper, the influencing factors of crop water demand are studied from the aspects of farmland hydrological cycle and crop physiological cycle, and the various calculation methods of evapotranspiration are summarized, on the basis of synthesizing all the influencing factors of evapotranspiration. The model of nonlinear principal component analysis (NLPCA) and radial basis function (RBF) neural network was used to estimate the evapotranspiration of tomato. On the premise of ensuring the integrity of the information of the et influencing factors and eliminating the correlation between the influencing factors, the seven meteorological factors affecting et are simplified into three comprehensive components by using NLPCA, which is used as the input data of the network training. According to the measured evapotranspiration as the output of the network, the RBF neural network is established and tested by the untrained sample data. The results show that compared with the traditional RBF neural network model, the prediction model of NLPCA-RBF neural network can better reflect the relationship between the influence factors and evapotranspiration, and obtain more accurate results. 2. In view of the common hysteresis and nonlinearity of irrigation system, the irrigation system designed in this paper introduces fuzzy controller as irrigation strategy, compared with a single input factor. The input of fuzzy controller selects soil moisture and evapotranspiration, which makes the irrigation strategy more accurate. Finally, the rationality of the fuzzy controller is verified by experiments. This system adopts the modular design idea, takes the MC9S12XSl28 microcontroller as the core, and adds the corresponding function module to complete the design of the information collection module, the communication module and the executive mechanism of the ZigBee node, so that the ZigBee network can complete the information collection and transmission. And the execution of irrigation. The server is designed with MVC architecture, which can force the application data display, data processing and flow control, improve the development efficiency and easy to modify.
【學(xué)位授予單位】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：S274;TP391.44;TN929.5

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10 劉e，

本文編號(hào)：1969035