發(fā)布時(shí)間：2020-12-12 21:40

　　智能溫室控制系統(tǒng)能夠改善環(huán)境條件使作物生長在最佳的環(huán)境狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)農(nóng)作物的產(chǎn)期,促進(jìn)它的生長發(fā)育,降低病蟲害的發(fā)生進(jìn)而使農(nóng)作物的質(zhì)量、產(chǎn)量等得到大幅度提升的目的。因此,研究開發(fā)設(shè)計(jì)一套適合我國國情、效率高、成本低的智能溫室控制系統(tǒng)是非常重要的。為此,本文首先研究了溫室大棚內(nèi)環(huán)境的特點(diǎn),并分析了溫室大棚內(nèi)對(duì)作物生長有影響的環(huán)境因子,根據(jù)各因子對(duì)作物生長產(chǎn)生的影響,建立溫室控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。通過對(duì)溫室環(huán)境中溫度、濕度及各執(zhí)行機(jī)構(gòu)的研究分析,總結(jié)出溫度、濕度受外界因素的影響情況及各執(zhí)行機(jī)構(gòu)對(duì)溫室內(nèi)溫度、濕度影響程度的大小。然后,分別對(duì)本文所設(shè)計(jì)的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真試驗(yàn),仿真結(jié)果表明,采用本文所提出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行控制,能夠克服常規(guī)PID控制和模糊控制超調(diào)大、控制穩(wěn)定性差等不足,具有推理速度快,動(dòng)態(tài)及靜態(tài)性能好等優(yōu)點(diǎn)。它能夠較好地滿足生產(chǎn)需要,具有較好的可行性。最后,本文在總結(jié)國內(nèi)外溫室大棚的研究現(xiàn)狀,并分析種植示范基地的控制需求的基礎(chǔ)上,確定溫室大棚智能控制系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案和框架結(jié)構(gòu),完成各部分功能細(xì)化,并設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為單套上位機(jī)控制多套下位機(jī)的分布式結(jié)構(gòu)。其... 

【文章來源】：遼寧石油化工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1日光溫室內(nèi)溫、濕度的變化情況

圖 3.1 神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型Fig.3.1 Mathematical Model of Neurons.圖 3.1 中，模擬出了生物神經(jīng)元的人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，其中，由于生物神經(jīng)元是一個(gè)接收多個(gè)信號(hào)，輸出一個(gè)完整動(dòng)作的過程，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元是由多輸入、單輸出的信息處理單元組成，而對(duì)于多輸入、單輸出的計(jì)算過程是非線性的。其中，x1,x2,……xn為神經(jīng)元對(duì)于的 n 個(gè)輸入?yún)?shù)，為生物神經(jīng)完對(duì)應(yīng)的初始第 n 個(gè)級(jí)別神經(jīng)元的軸突的信息;ωi1,ωi2, ......,ωin作為 i 神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的 x1,x2,……xn的權(quán)值系數(shù)，即生物神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的突觸的傳遞效率；θi為 i 神經(jīng)元的閾值；yi為 i 神經(jīng)元的輸出值；f ( ) 為激發(fā)函數(shù)，其中，f ( )是判斷 i 神經(jīng)元是否被輸入 x1,x2,……xn影響的輸出方式，可以由共同刺激達(dá)到θi閾值。3.1.2 傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在大量數(shù)據(jù)處理方法中具有自組織、自學(xué)習(xí)、非線性動(dòng)態(tài)處理的優(yōu)勢(shì)，并且可以通過優(yōu)秀的聯(lián)想能力進(jìn)行智能推理以及優(yōu)秀的自動(dòng)適應(yīng)能力進(jìn)行識(shí)別，因

圖 3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.3.2 BP Neural Network Model.根據(jù)圖 3.2 所示的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型中的結(jié)構(gòu)可知，輸入層、輸出層以及隱含層組成經(jīng)典的前饋層級(jí)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型，圖中，若輸入層、輸出層、隱含層中分別設(shè)有 n，mh 個(gè)神經(jīng)元，且每層之間對(duì)應(yīng)不同的連接權(quán)值，即假設(shè)輸入層中的節(jié)點(diǎn) ai，，則對(duì)應(yīng)隱含層節(jié)點(diǎn) br之間的連接權(quán)值即為ωir，隱含層節(jié)點(diǎn)為 br，則對(duì)應(yīng)到輸出層節(jié)點(diǎn) Cj間的連接權(quán)值則為 vrj。本論文由于僅僅針對(duì)蔬菜大棚中的環(huán)境進(jìn)行控制，在建立數(shù)學(xué)模型時(shí)，選用了最經(jīng)濟(jì)、作為簡便的常用模型-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中將采集的一樣本作為模型中的輸入?yún)?shù)，運(yùn)行模型后，將輸出的數(shù)值與預(yù)期值進(jìn)行比較，若誤差符合預(yù)設(shè)誤差，則確認(rèn)為連接層中節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值及閾值出現(xiàn)了“失誤”或“過錯(cuò)為了解決此“失誤”或“過錯(cuò)”，選擇將輸出層節(jié)點(diǎn)的誤差逐層向輸入層進(jìn)行逆向傳播傳播過程中以“分?jǐn)偂毙问�，�?fù)制給各個(gè)連接節(jié)點(diǎn)，以便各個(gè)連接節(jié)點(diǎn)計(jì)算出參考誤差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制技術(shù)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(xué). 2017(21)
[2]現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能灌溉技術(shù)的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 李德旺,許春雨,宋建成.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(17)
[3]設(shè)施農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展建議[J]. 鞏文睿,金萍,鐘啟文.  農(nóng)業(yè)科技管理. 2017(04)
[4]基于ZigBee的WSN自適應(yīng)室內(nèi)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[J]. 陳顯明,劉書煥.  科技通報(bào). 2017(03)
[5]模糊PID算法在溫度對(duì)象中的應(yīng)用[J]. 米一博,石紅瑞.  石油化工自動(dòng)化. 2016(04)
[6]日本智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀[J].   農(nóng)業(yè)工程技術(shù). 2016(12)
[7]基于ZigBee的溫室大棚環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 呂小征,馮岷生.  電子科技. 2014(07)
[8]基于ZigBee的溫室溫度控制系統(tǒng)[J]. 張文道,馬娜,王陳陳,馬明建,申瑞霞.  農(nóng)機(jī)化研究. 2014(04)
[9]溫室環(huán)境智能控制系統(tǒng)研究與應(yīng)用[J]. 程瑞,王雙喜.  山西農(nóng)業(yè)科學(xué). 2014(02)
[10]國外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展及對(duì)我國的啟示[J]. 唐珂.  中國科學(xué)院院刊. 2013(06)

碩士論文
[1]基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的溫室大棚環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 張楊.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室大棚種植監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 黃桑.山東大學(xué) 2016
[3]模糊PID控制在食用菌大棚中的應(yīng)用研究[D]. 董家明.蘭州理工大學(xué) 2016
[4]基于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚智能控制系統(tǒng)研究[D]. 韓毅.太原理工大學(xué) 2016
[5]基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室環(huán)境監(jiān)控管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李鵬.江西理工大學(xué) 2015
[6]基于模糊控制技術(shù)多變量溫濕度控制系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)[D]. 汪軍.山東大學(xué) 2015
[7]基于ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的溫室測(cè)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉超.青島科技大學(xué) 2015
[8]番茄生長發(fā)育模型研究及其專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王健.北京理工大學(xué) 2015
[9]基于Zigbee技術(shù)的農(nóng)作物溫室大棚監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 黃鴻鋒.電子科技大學(xué) 2014
[10]蔬菜溫室智能控制系統(tǒng)的研究[D]. 夏穎.東北林業(yè)大學(xué) 2013



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