5篇关于温室大棚的计算机毕业论文

今天分享的是关于温室大棚的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到温室大棚等主题,本文能够帮助到你

温室大棚机器人监控系统设计

这是一篇关于温室大棚,监控系统,机器人,NB-IoT,MQTT,管理系统的论文, 主要内容为随着智慧农业、农业4.0等概念的发展,利用现代通信、计算机和机器人等新兴技术促进传统农业朝向设施农业领域迈进,即在可控的现场环境内,运用工程技术手段,以提升生产效率的现代化生产方式。农业生产环境可控是当前农业技术变革的基石,因此对农业现场各项环境变量、设施设备运行状态和生产过程加以监控是当下重要的研究方向之一。温室大棚作为设施农业核心领域之一,其传统人工监控费时费力且调节滞后,而新兴无线传感网络监控组网技术复杂且成本过高。针对上述问题并结合项目背景,课题开展基于机器人的温室大棚监控系统研究。课题所研究的温室大棚机器人监控系统采用搭载农业传感器及无线通信单元的移动机器人平台,完成温室大棚监控数据的采集与传输,并提供通过浏览器Web页面进行的远程监控。机器人平台基于改进A*+DWA算法得到的路径于温室大棚内完成数据采集,通过目前国内正在快速推广的NB-Io T技术完成中远距离数据传输,同时现场的近距离无线通信采用低功耗的BLE技术实现。监控数据采用物联网MQTT协议传输,该协议解析及用于监控的管理系统基于阿里云平台进行搭建,其一站式搭建、部署和运维的服务,极大的降低农业监控系统软件开发成本。课题主要研究内容如下:(1)对机器人平台、无线通信和后台管理系统的关键技术进行介绍。结合课题背景,最终选择轮式机器人平台,其路径规划通过改进A*+DWA算法实现;无线通信单元采用NB-Io T、MQTT和BLE技术;管理系统框架选用B/S、MVC和SSM,配合My SQL、Redis、Tomcat等中间件搭建于阿里云SAS服务器。(2)对课题需求、现场环境和路况进行分析,确定系统总体方案和各模块技术实现方案。机器人平台模块包括搭载传感器选型、行走机构运动学动力学分析、现场数据结构图构建和路径规划研究;无线通信单元包括主控、NB-Io T模块和BLE模块的芯片选型和相关电路设计;后台管理系统在完成SAS服务器及环境搭建基础上,对MQTT协议、系统架构和数据库进行设计与开发。(3)在完成系统所有设计开发后,对平台路径规划、无线通信单元、采样性能、MQTT协议、NB-Io T通信和服务器压力进行测试。在完成各部分性能测试后,在实验室搭建的温室大棚模型中,对温室大棚机器人监控系统方案进行试验分析,验证方案的可行性。

温室大棚三维温湿度检测系统的设计与实现

这是一篇关于UWB定位,智能检测系统,温室大棚,STM32的论文, 主要内容为现代化温室的发展对提高我国农业生产力有着重要意义,是实现农业现代化必不可少的一个环节。随着时代进步,温室自动化、智能化和精准化的要求在不断提高,如何更精准有效的检测温室内环境信息已经成为了制约现代化温室发展的重要问题。如今,无线通讯技术、物联网技术以及传感器技术在智能温室大棚上得到了普遍运用,各学者纷纷提出了温室大棚无线检测系统,解决了传统温室大棚在有线采集农田信息过程中出现的布线复杂、可靠性低以及不利于田间管理等问题。但此类无线检测系统,以固定点或二维平面上多点位置检测为主,无法精准有效反映温室大棚内立体空间的环境变化情况,同时存在着传感器节点定位误差大、硬件成本高等问题。基于以上问题,本文设计并实现了一种基于UWB定位的智能温室大棚三维温湿度检测系统。系统通过一款自主设计的集成UWB定位模块的STM32F系统板对各传感器节点进行定位,并使用高精度传感器对环境数据进行采集,然后将采集的数据以UWB无线通讯网络发送到UWB主基站。UWB主基站使用4G网络通讯模块将各传感器数据及位置信息发送到上位机,在远程电脑端应用上位机软件可对数据进行管理和实时查看,并在Web端根据HTML5技术实现温室大棚三维温湿度场的可视化,完成温室大棚三维温湿度远程检测。通过试验证明,本文设计的智能温室大棚三维温湿度检测系统能够正常实现预计的各项功能,系统运行自动化程度高,三维可视化效果良好,能有效实时监测温室大棚内环境温湿度,对检测温室大棚热工缺陷区域以及研究植物生长适宜环境有着重要意义。

基于ZigBee的花卉温室环境智能监控系统研究与实现

这是一篇关于ZigBee技术,温室大棚,远程监控,云平台,遗传粒子群混合算法的论文, 主要内容为随着人们生活品质的不断提高,绿植、花卉逐渐走入人们的生活。传统绿植、花卉种植依靠人工耗费人力物力,很多环境因素难以人为准确判断,并且微小的环境变化都可能导致花卉品质下降。针对于南疆地区,温室大棚监测控制技术仍处于半自动化半人工阶段,半智能化的温室监控系统成本高且精准度低,不能满足花卉生长环境需求。针对上述情况,本研究在对阿拉尔周边花卉大棚实地调研和全面分析的基础上,设计出一套低成本的基于ZigBee技术的温室智能监控系统,同时建立PCA-GAPSO-LSSVM组合算法的温室环境预测模型,对温室监测系统稳定性进行检验,实现更加精准的温室环境调控。本文研究的主要工作如下。(1)基于物联网技术设计并实现了花卉温室智能监控系统。本研究结合ZigBee技术和无线通信技术提出了一种低成本的智能花卉监控系统。系统由上位机和下位机两部分组成,上位机主要负责监测、管理、警告和远程控制环境信息。下位机包括两个通信网络,一个负责采集、传输和控制指令的执行。另一个负责与上位机通信,搭建ZigBee局域网,汇总环境监控节点数据并发送控制命令。同时系统在主控设备端引入边缘计算,能够实现在网络通信不畅条件下对环控设备的全自动调控。(2)手机APP设计与云服务器搭建。上位机控制终端包括用户手机APP端和Web端,手机App方便了用户随时随地查看温室监控系统运行状态,并能设定温室大棚环境参数阈值,当温室环境参数超出阈值范围将会收到设备报警信号,有手动和自动两种调控方式。Web端可以实现对温室适时和历史环境数据的查询,并根据需要进行环境数据的下载分析。云服务器选用One Net云服务器进行搭建,云平台可实现对花卉温室监控系统上传数据的存储和展示,并且能对温室内的设备进行控制。(3)搭建温室环境预测模型。使用PCA-GAPSO-LSSVM组合算法完成对温室环境数据的预测,并通过比对分析选出最佳拟合方案,实现对温室环境的精准化控制。首先通过PCA挑选出影响预测对象的主元因子作为预测模型的输入变量。其次通过GAPSO遗传粒子群组合算法对LSSVM的正则化参数gam和RBF函数参数sig2进行优化,建立预测对象和主元因子的非线性预测模型。最后通过PSO、CPSO和GAPSO三种算法对比分析,选出拟合度更高、迭代次数更短、预测效果更好的GAPSO改进算法,拟合优度在3%以下。通过实地测试和实验分析表明,该监测控制系统功能全面,成本更低,自动调控基本完善。本研究设计的基于ZigBee的花卉温室智能监控系统已在本校园艺试验站花卉大棚运行试用,目前系统运行稳定,对温室环境数据采集上传及时,稳定性强。温室环境预测模型误差小、精确度高,为准确的环境数据调控提供算法基础,本系统可推广性强。