智能温室大棚控制系统的研究与实现.doc
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1、硕 士 学 位 论 文题目智能温室控制系统的研究与实现作者姓名培养单位自动化与电子信息工程学院导师学科专业模式识别与智能系统研究方向智能控制完成日期 2011 年 4 月 5 日授予学位日期 2011 年 6 月 27 日国内图书分类号: 密级: 国际图书分类号:.四川理工学院研究生学位论文智能温室控制系统的研究与实现 年级:2008级 姓名: 申请学位级别:硕 士 专业:模式识别与智能系统 指导教师:二一一年五月中国自贡Classified Index: U.D.C: Sichuan University of Science & EngineeringMaster Degree Thesi
2、s The Research and Realization on Control System for Intelligent Greenhouse Grade: 2008 Candidate: Academic Degree Applied for: Master Major: Pattern Recognition and Intelligent System Supervisor: May.2011Zigong.China独 创 性 声 明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已
3、经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得四川理工学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和单位,已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本学位论文成果是本人在四川理工学院读书期间在导师指导下取得的,论文成果归四川理工学院所有,特此声明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名: 日 期: 关于论文使用和授权的说明本人完全了解四川理工学院有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)学位论文作者签名:导
4、师签名:日 期: 学 位 论 文 出 版 授 权 书本人完全同意中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程(以下简称“章程” ),愿意将本人的学位论文提交中国学术期刊(光盘版)电子杂志社在中国优秀博硕士学位论文全文数据库中全文发表。中国优秀博硕士学位论文全文数据库可以以电子、网络及其他数字媒体形式公开出版,并同意编入CNKI中国知识资源总库,在中国博硕士学位论文评价数据库中使用和在互联网上传播,同意按“章程”规定享受相关权益。作者签名: 导师签名: 年 月 日 年 月 日 论文题目: 论文级别:博士 硕士 所属院所: 毕业院校: 毕业年份: 作者联系电话: 作者通信地址: 研究生学号: 备注:
5、注:中国优秀博硕士学位论文全文数据库编辑委员会联系方式: 中国学术期刊(光盘版)电子杂志社 合作中心 联系电话:010-62791951 62794745 62791814 传真:010-62791814 通信地址:北京清华大学邮局84-48信箱 合作中心 邮编:10008智能温室控制系统的研究与实现专业:模式识别与智能系统研究生: 指导教师: 摘要智能温室作为新的种植技术,已突破了传统农作物种植受地域、自然环境、气候等诸多因素的限制,对农业生产有重大意义。而智能温室的控制系统是实现其生产自动化、高效化的最关键、最重要的环节。针对目前温室控制系统智能化程度低、控制方法低效落后的状况,本课题设计
6、并实现了集智能检测、通信技术、神经网络、自动控制于一体的新型智能温室控制系统。利用嵌入式技术进行环境参数的自动检测和可靠传递;运用神经网络PID算法对数据进行智能优化,实现了对温室系统高效精确的自动控制。 硬件方面包括单片机系统、液晶显示、键盘检测、光电隔离、实时时钟、无线通信、U盘和SD卡存储、串口通信、CAN总线通信、数字和模拟传感器接口等硬件电路的设计。软件方面包括上位机和下位机软件两部分的设计,上位机采用基于对象的编程软件Borland C+ Builder完成,下位机软件包括CAN通信协议、CC1100无线通信协议、数字和模拟传感器的操作、液晶和键盘的综合操作界面等软件的编写。论文的
7、主要创新点:(1) 采用多传感器融合技术进行环境参数的智能检测,引入了工业现场总线进行信息的传输和通信;(2)该控制系统采用多级模块联合协调、分级控制的逻辑体系,克服了以往控制系统控制结构简单、控制逻辑混乱的弊端。(3) 提出了基于神经网络的PID控制策略,解决了温室固有的强耦合、强滞后和难以建立数学模型的难题,适合多因素、多参量的温室环境控制,真正实现了温室控制的智能化。关键词: 智能温室;自动控制;智能检测;通信技术;神经网络PID The Research and Realization on Control System for Intelligent GreenhouseMajor:
8、Pattern Recognition and Intelligent Systempostgraduate: Supervisor: AbstractIntelligent greenhouse as a new crop technology has broken the traditional crop planting restricted in region,natural environment, weather and so many other factors, plays an important role in the agriculture. The intelligen
9、t control system is the most pivotal and important part in achieving producing atuomation and high efficiency.With the default of intelligent lower and the control methods older in the control of greenhouse, a novel smart greenhouse control system incorporated with intelligent detection, communicati
10、on technology automatic control and neural networks, is designed and implemented in this paper.Environmental parameters using embedded technology for automatic detection and reliable delivery. To achieve accurate and efficient greenhouse automatic control, using neural network PID algorithm to proce
11、ss date in intelligent manner. The hardware part including the MCU core system, LCD display, keyboard detection, optical isolation, real-time clock, wireless communication, U disk and SD card storage, serial communications, CAN-BUS communication, digital and analog signal interface.The software part
12、 includeing upper computer software and lower computer software.Borland C+ Builder based on object-oriented programming is used to write the upper computer software.Lower computer software includes the CAN Communication protocols, CC1100 wireless communication protocol, digital and analog sensor ope
13、ration, interface of LCD and keyboard software and so on . Innovative contributions of this article are as follows:(1) Multi-sensor fusion technology is used to detect environmental parameters; industrial field bus is to transmit and communicate among the information.(2) To overcome disadvantages of
14、 control algorithms simple and control logic confused,the multi-joint coordination module and grade logical control system is used in this control system.(3) A PID control strategy based on neural network is proposed to solve the problem of strong coupling inherent, strong hysteresis and difficult t
15、o establish accurate mathematical model with the greenhouse. By this way, it is really to realize the smart in the greenhouse control with multi-factor and multi- parameter.Keywords:Intelligent greenhouse;Automatic control;Intelligent detectio;Communication technology;Neural network PID目录摘要IAbstract
16、II1 绪论11.1 研究目的与意义11.2 国内外研究现状21.2.1 国外研究现状21.2.2 国内研究现状21.3 本论文研究的主要内容及组织结构41.3.1 论文研究的主要内容41.3.2 论文的组织42 智能温室控制系统的总体设计62.1 智能温室控制系统的特点62.2 智能温室控制和管理的关键技术62.2.1 传感器技术72.2.2 温室控制器以及控制算法72.2.3 环境控制执行设施82.3 智能温室控制系统的总体结构82.3.1 总体系统设计原则82.3.2 系统总体结构102.4 本章小结113 智能温室控制系统硬件设计123.1 温室控制器的硬件设计123.1.1 微控制器
17、电路设计133.1.2 外围电路设计153.2 数据采集模块193.2.1 传感器的选型203.2.2 数据采集模块的电路设计213.3 开关量控制模块223.4 PCB设计的原则和抗干扰技术233.5 硬件调试心得233.6 本章小结244 智能温室控制系统的软件设计254.1 CAN通讯协议的设计和实现254.1.1 CAN总线性能特点254.1.2 CAN总线报文传输264.1.3 CAN总线通信的实现274.2 系统传输的通讯协议294.2.1 CAN总线应用层通信协议294.2.2 无线通讯的应用层协议334.3 下位机程序设计354.3.1 温室控制器的程序设计354.3.2 数据
18、采集和开关量控制模块的程序设计374.4 上位机程序设计404.5 本章小结435 神经网络PID控制445.1 传统控制系统的特性445.2 神经网络控制系统的特性455.3 神经网络PID控制系统465.3.1 PID算法465.3.2 PID控制器的传统参数整定475.3.3 基于神经网络的PID算法485.4 基于虚拟仪器LABVIEW的系统仿真515.4.1 虚拟仪器LABVIEW简介515.4.2 神经网络PID在LABVIEW中的模块化结构535.4.3 系统仿真及结果分析545.5 本章小结56总结与展望57参考文献58攻读学位期间发表的学术论文及研究成果62致谢63附录64附
19、录 系统原理图64附录 系统实物图661 绪论1.1 研究目的与意义智能温室是现代农业的重要组成部分,温室产业在我国农业中的比重不断增加,加快了我国现代化农业发展的速度。目前,我国温室面积遥遥领先世界各国,但是这些温室普遍智能化程度不高,缺少配套的技术和设备,应对自然灾害的能力很差,技术含量不高,对于温室环境的调控能力弱。造成温室产量不高,调节能力弱的根本原因在于缺少高效智能的现代控制系统1,如果进口国外的控制系统和配套的设备,那么生产成本极高,对于操作人员的要求也很高,同时在技术上受到知识产权和技术使用费的不平等剥削。因此,开发具有自主产权的,适应我国农业国情的智能温室控制系统就显得很有必要
20、。智能温室采用先进的科学技术进行设计,能够为种植的作物提供生长必需的良好环境,能够控制和调节温室的小气候,使得作物生长不再受限于温度、湿度、光照等外部因素。智能温室能有效的改善农业生态、生产条件,促进农业资源的科学开发和合理利用,实现了农业的科学发展2。智能温室控制集计算机科学、信息处理、控制工程、农业生物学、环境科学等于一体的多元综合性技术。温室控制系统要为农作物创造合适的生长环境,光照、温度、湿度、肥料等条件都要调控在适当的范围,要定制灵活多样的控制决策和管理策略,要适应作物种类的多样化需求,适应市场环境的多变,真正做到低投入、高产出、高质量的目标,体现出高科技温室的智能性和优越性。温室环
21、境中受控对象的不确定性和需求的多样性,使得温室控制比一般的工业控制更加复杂。如果采用常规的控制方法来处理这种多输入、多输出、非线性的控制过程就很难获得理想的结果。因此我们要从系统的控制算法和控制结构上进行彻底的改进,农业专家系统在温室中的运用满足了这些要求,这种专家系统是基于神经网络、PID控制基础上提出的50,在集合了众多控制算法的优点并结合温室特点建立的。将神经网络的智能控制方法运用到温室环境的控制中,提高了控制的自动化和智能化,真正意义上实现了温室控制的高效、自动化和节约能源,指明了温室产业的发展方向。1.2 国内外研究现状1.2.1 国外研究现状国外的温室栽培历史可追溯到公元前三年,从
22、上世纪七十年代开始,西方的发达国家投入了大量的研究力量和资金补贴发展现代农业,其中荷兰、美国、以色列、日本、加拿大等国家的现代农业技术十分发达,居世界领先地位。国外农业发达国家在温室环境的智能控制方面进行了大量的研究,取得了很多重要的研究成果。这些国家的温室种植规模大、自动化程度高、生产效率高,实现了温室内水分、温度、光照、二氧化碳、肥料等智能化控制。例如,以色列的智能温室根据作物对环境需求的不同,利用计算机对温室环境进行自动监测和调控,实现了作物全天候、周年性的高效生产;美国和日本等国家也采用了全智能化的控制生产体系,利用人工补充光照、视频监控、远程控制、智能机器手等先进的技术,大大提高了劳
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