基于FNN和Django的智能家庭温室系统的设计
这是一篇关于FNN,传感器,LoRa,STM32,智能灌溉,Django的论文, 主要内容为随着科学技术的蓬勃发展,物联网技术作为一种新兴的技术正在被各行各业广泛使用。温室种植作为农业中重要的组成部分,其自动化水平低下,效率低的缺点,一直都难以得到有效的改善。家庭温室作为一种新型的温室,能够使人们在阳台,院子等种植蔬菜或者花卉,但是依然缺乏科学有效的管理手段,没有对温室种植环境的温度、湿度、二氧化碳浓度等关键因素进行有效的采集和控制,极大的影响了种植作物的生长。根据不同作物在不同生长时节所需要的生长环境的不同,设计并开发出一套可以对温室环境智能化管理的系统,实现对温室环境中的主要参数进行监测和控制,确保种植作物生长在适宜的环境中是本设计的主要研究内容。本设计结合运用了传感器技术、STM32单片机、LoRa无线通信和Django等技术,实现了对家庭温室环境各关键参数的实时采集和监测。创新性地使用FNN控制技术,实现了系统可以根据土壤湿度自动进行灌溉控制,保证了家庭温室作物生长在合适的土壤湿度中。系统管理平台采用基于Python语言的Django开发框架,完成了基于B/S架构的Web程序设计和开发。用户通过浏览器就可以实现人机交互,实现了家庭温室环境的智能监控。本系统首先对微控制器进行选型,最终采用ST公司生产的STM32F103C8T6单片机作为控制芯片,然后进行微控制器模块的设计。随后对采集结点进行设计,主要包括传感器的选型和采集结点的部署。选择合适的传感器,才能进行正确的环境参数获取。通过对比正三角形结点部署,正方形结点部署,正六边形结点部署方案的优缺点,最终确定采集结点部署使用正六边形结点部署方案。采集结点设计完成之后开始进行通信模块的设计,主要包含射频芯片的选型和LoRa无线通信模块的设计。最后需要实现Web端测控中心的编程设计,测控中心的功能主要包含温室环境的监测和控制两大类。为了提高温室环境控制的准确性,设计了一套基于FNN的智能灌溉控制系统,将实际土壤湿度与理想土壤湿度的差值和差值变化率作为系统的输入变量,经过模糊化、FNN推理、PID控制等过程,最终实现了温室系统的自动灌溉。通过matlab仿真实验得出系统具有良好的灌溉控制效果,最后对本系统进行了测试和结果分析,基本满足了设计要求。
基于LPWAN物联网的果园监控系统研究与设计
这是一篇关于果园监控,LoRa,NB-IoT,云技术,BP神经网络,遗传算法的论文, 主要内容为我国自古以来便是农业大国,水果已成为我国继粮食和蔬菜之后的第三大农业种植产业。随着技术与经济的发展,传统农业逐步向现代化方向发展,果园智能化解决方案不断涌现。现有的果园监控系统存在的成本高、功耗高、数据无线传输距离较短等缺点限制了果园经济的发展与投资效益的发挥。针对果园生产管理现状,本文基于传感器技术、低功耗广域物联网技术、云技术、网络编程技术以及光伏发电技术,研究设计了基于LPWAN物联网的果园监控系统。系统融合了LoRa和NB-IoT两种低功耗广域网,使用LoRa扩展NB-IoT终端的网络覆盖范围,实现系统的低功耗与远距离数据传输。监控终端以STM32单片机为核心,负责读取果园中空气温湿度、土壤温湿度等传感器的采集数据,通过LoRa无线传输技术将数据发送到数据采集网关,同时接收来自网关的控制命令并根据控制命令驱动执行设备。网关通过NB-IoT技术直接与One NET云平台进行数据交互,将数据上传到云端进行存储供应用服务器调用。为了便于实现系统所需功能,本文以One NET云平台为数据转发与推送中心,并利用其提供的API接口进行web应用服务器的开发。应用服务器的开发基于MVC架构,以Tomcat为容器,结合Struts2,Spring,i Batis完成包括视图层、业务逻辑层、数据访问层的应用服务器框架搭建。系统采用关系型数据库My SQL对产生的数据进行存储,同时利用HTML,CSS,Java Script完成前端页面的开发,提供系统的数据展示平台。灌溉控制方面,利用BP神经网络建立果树需水量预测模型,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值与阈值,从而得到GA-BP果树需水量预测模型。为了提高灌溉控制精度,采取改进的BP神经网络对PID控制器的参数进行优化。本文于广西南宁市荔枝龙眼栽培基地对系统的通信质量、数据采集精度与各功能模块进行测试。测试结果表明系统数据采集精确度高,数据传输稳定,能实现果园环境参数的实时精准监控。本文设计的果园监控系统具有功耗低,响应快,通信距离远等优势,具有一定的应用前景。
基于物联网LoRa技术的村镇天然气泄漏检测及火灾报警系统
这是一篇关于泄漏检测,火灾报警,LoRa,路由算法,物联网的论文, 主要内容为随着我国农村“煤改气”计划的推进,我国对农村地区天然气使用安全问题越来越重视。目前市面上存在很多基于Wi Fi等短距离无线技术的燃气泄漏及火灾报警系统,这些报警系统在城市居民区已经得到广泛应用,并为预防燃气泄漏引发的火灾及爆炸事故发挥出显著成效。但是,针对农村地区居住相对分散、网络覆盖率低等问题,现有的依赖短距离无线通信的报警系统并不能满足当前需求。针对这一问题,本课题基于LoRa远距离通信技术设计了一种适用于村镇的天然气泄漏检测及火灾报警系统。该系统结合LoRa无线通信、GPRS移动通信、万维网、嵌入式等技术,构成了由终端节点、集中器及监控端组成的报警系统。在系统设计中,首先通过ATK-LORA-01＿V3.0模块及多种传感器设计开发用于信息采集及声光报警的终端节点,完成LoRa远距离无线组网的硬件需求;其次通过模块化编程方法设计系统各模块软件,考虑到集中器多任务并发的问题,采用多线程服务器框架设计集中器程序,并且使用读写锁解决多线程访问同一对象时产生的高并发问题,实现多线程的同步化。在软件设计中,应用跨平台开发程序QT设计监控端界面,实现管理者及用户对报警信息的实时监控。由于LoRa自组网不同于传统无线网络拥有固定路由,它会随着节点的增加及失效呈现动态变化,所以结合LoRa的传输特性,研究LoRa自组网络的拓扑结构,并通过改进的Dijkstra算法制定适用于该协议的路由算法。在算法改进中,首先在传统Dijkstra算法的基础上引入有关端到端的距离及能量权值函数,提高路由算法的负载均衡性,然后引入红黑树算法,减少Dijkstra算法运行过程中遍历次数,将算法时间复杂度由O(n2)降低至O(n),提高网络路由效率及生命周期。通过搭建实验平台,利用消防烟枪等实验设备对系统进行测试。在测试中,选取不同环境多组测试点对系统的通信功能、报警功能、控制功能及历史数据查询功能进行测试。测试结果表明,基于LoRa自组网构建的村镇燃气泄漏及火灾报警系统在事故发生时,能够在规定时间内发出警报,实现远距离报警等功能,具有组网容易、网络覆盖率高、实时性强及低成本的特点,具有一定的市场价值及应用前景。
可视化群体智能决策山体滑坡实时监测预警系统
这是一篇关于山体滑坡,预警监测,LoRa,NBIoT,Vue的论文, 主要内容为我国是一个地质灾害频发的国家,山体滑坡给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁,而现有的能够实现山体滑坡监测的技术方案,实施安装部署的成本很高且性能不稳定,很难做到对滑坡地区进行实时监测,同时也很难实现监测设备的大范围布置。本文针对现有的山体滑坡预警监测方法的不足之处以及人民群众的迫切需求,设计并开发出了结合粒子群算法与灰度预测算法的可视化群体智能决策山体滑坡实时监测预警系统,系统主要实现了以下几个功能模块:实时采集监测节点的位移数据、地下水含量数据,实时获取监测节点间距离数据,以及在监测节点之间实现自组网功能,通过自组网网络能够可靠的传输数据,通过Web可视化界面展示数据,对历史数据进行分析预测,并通过FLAC3D软件进行建模,模拟真实山体滑动,同时在Web端可以动态实时观测到预警监测节点当前状态。由于埋设山体滑坡监测节点的地点基本都是位于地势比较险恶的山体,很难实现通过人工方式对监测节点进行定期维护,需要设计一种能让监测节点长时间工作在野外的方案,本文选用低功耗LoRa(Long Range)芯片设备作为终端节点间数据通信传输工具,以及低功耗的加速度传感器、地下水含量传感器来采集测量滑坡体环境信息。将监测节点采集到的数据融合汇聚传输给LoRa网关节点,然后再利用NBIoT(Narrow Band Internet of Things)进行远程传输,将数据保存在云端服务器中心数据库内,采用Vue架构Web端界面展示,实现数据的实时显示、查询、更新以及保存。通过节点监测的得到的高可靠性实时数据,据此可以了解到滑坡体当前的运动状况,通过建模计算出滑坡体位移的规律,进而预测出滑坡的运动趋势,为滑坡防治提供科学依据。
面向奶牛福利的分布式自助喷淋降温系统研发
这是一篇关于智慧畜牧,福利养殖,热应激指数,LoRa,智能调控的论文, 主要内容为奶牛福利是规模化养殖中必须考虑的重要问题,其与生产效益、奶牛健康密切相关。其中,如何有效缓解奶牛热应激是奶牛福利养殖中面临的核心问题之一。热应激反应导致奶牛采食量、生长速度和产奶量下降,生育率和受孕率降低,甚至可造成死亡。目前,缓解奶牛热应激的方法主要为喷淋降温,但现有喷淋主要在采食和挤奶前的固定时间段内进行。国内外研究尝试开发奶牛自助喷淋系统,但水资源利用率较低。如何在保证喷淋降温效果的同时提升水资源的利用效益是应用自助喷淋进行热应激干预需要解决的关键问题。本论文设计面向奶牛福利的分布式自助喷淋系统,该系统可在检测到奶牛时自动喷淋,并可根据喷淋时的气候条件自适应调控喷淋降温过程中的喷淋时长,保证水资源的利用率。基于上述研究目标,本研究应用传感器和物联网无线通信技术,研发了一种可根据环境条件自适应控制喷淋时长的分布式自助喷淋系统。该系统的主要目的是通过自适应喷淋控制,缓解奶牛在高温环境下的热应激反应,从而提高奶牛的福利和健康状况。论文主要研究工作与结果如下:(1)设计了基于STM32嵌入式微处理器和多种传感器的牛场环境监测模块。该模块的微处理器通过RS485总线连接VMS-3000温湿度传感器、VMS-3003超声波风速风向传感器和RS-TEQ-N01-AL热电式太阳辐射强度传感器,通过Modbus协议完成数据传输、解析和校验。采用基于LoRa调制解调技术的RAK4203芯片实现了采集数据的无线传输。最终将采集数据存储在MySQL云数据库中。经测试,该模块温度测量误差为±0.15℃,湿度测量误差为±0.35%RH,风速测量误差为±0.02 m/s,辐射强度测量误差为±11.09 W/m2。(2)设计了基于STM32嵌入式微处理器和自动控制技术的奶牛自助喷淋模块。该模块采用Q31对射式光电传感器感知奶牛是否进入喷淋区域,通过微处理器控制2W-025-06常闭型电磁阀实现喷淋的开启与关闭。该模块数据无线传输与存储实现方法和环境监测模块相同。经测试,自助喷淋模块喷淋时长测量误差为±1.5 s。(3)基于B/S架构设计了用户管理监测平台。该管理平台后端采用Java语言,基于MVC设计模式开发。前端采用JavaScript、HTML、CSS语言,基于Layuimini框架开发。实现了温湿度、风速、辐射强度和热应激程度实时信息展示功能,LoRa网关、环境监测模块和自助喷淋模块设备管理功能,热应激指数、牛场环境和喷淋时长历史数据查询功能,以及喷淋时长控制模型设置功能。(4)开发了基于热应激指数的喷淋时长控制算法。开展了为期85 d的奶牛场现场实验,采集了奶牛热应激时期的环境数据12240组、喷淋时长数据387个、奶牛呼吸频率数据3374个。通过IBM SPSS 22.0软件对喷淋开始时刻往前0～48 h(每次间隔2h)热应激指数平均值与奶牛自愿喷淋时长进行相关性分析发现,相比于喷淋开始时刻的热应激指数,奶牛喷淋前数小时内热应激指数的平均值与奶牛自愿喷淋时长对数值相关性更显著(如喷淋前2 h THI1的平均值:r=0.6,P<0.01;喷淋开始时刻的THI1:r=0.44,P<0.01)。根据该结果选择了不同热应激指数均值的计算区间(如THI1为14h),并通过简单线性回归得出奶牛自愿喷淋时长对数值与不同热应激指数的关系。经验证,喷淋时长控制算法平均相对误差MRE最小为13.45%。最终将该算法移植到用户管理平台的服务器,实现了不同环境下最大喷淋时长自适应调控。本研究设计的面向奶牛福利的分布式自助喷淋降温系统,满足设计要求,能够在监测到奶牛时自动控制喷淋,并根据喷淋时的历史环境自适应调整喷淋时长。该系统可为奶牛养殖中新型喷淋降温设备的设计提供参考。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计客栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/46119.html
