基于物联网的家禽孵化环境监控系统研究与设计
这是一篇关于NB-IoT,监控系统,OneNET,Web应用,BP-模糊PID的论文, 主要内容为随着禽蛋肉类的社会需求量不断增长,给位于家禽养殖上游的孵化产业带来了活力,促进了孵化产业朝规模化、集约化方向发展。孵化产业所使用的人工孵化技术是利用仿生学思想,通过模拟家禽孵化的自然环境,人为创造蛋种胚胎发育所需条件,以达孵化出幼禽的目的。本文针对目前孵化产业信息化程度不高、孵化环境参数调控实时性差等不足,设计出了一种基于物联网技术的家禽孵化环境监控系统。该系统综合应用了传感器技术、NB-IoT物联网技术、通信网络技术、OneNET云平台、Web开发等技术,其中引入的OneNET云平台是作为整个系统信息传输的中转站,搭建了Web端与终端设备的信息通道,缩短了Web应用的开发周期。本文从感知层、传输层、平台层和应用层等四层结构对系统进行设计。感知层选用STM32作为主控芯片,考虑低功耗、可移植性、性价比等因素选择出合适的终端传感器、执行器以及NB-IoT通信模块,为提高数据的精准性,将传感器所采集到的数据使用卡尔曼滤波算法进行滤波处理;传输层使用面向NB-IoT物联网应用的LwM2M协议实现感知层和平台层的通信;OneNET云平台具有HTTP数据推送和API调用等功能,实现数据推送至Web服务器以及接收Web服务器的命令下发;Web应用系统选用Tomcat作为Web服务器,采用B/S开发模式、SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)网络框架,利用JSP、My SQL数据库、Ajax异步请求等技术,完成对Web端数据流通及页面功能模块的设计。针对孵化环境温湿度具有非线性、滞后性等特点,提出基于BP神经网络的模糊PID(BP-模糊PID)控制算法,该算法的既解决了传统PID难以在线整定参数问题,又解决了模糊控制器算法无自学习能力导致控制速度较慢的问题。经MATLAB仿真验证表明,该算法的控制效果优于传统PID以及模糊PID。系统设计完成后,用现有的实验条件对所设计的系统进行了多次测试,实验结果表明,系统设计合理、各项功能运行稳定,控制效果良好,操作简单,稳定性较高,具有一定的实用意义。
基于物联网的家禽孵化环境监控系统研究与设计
这是一篇关于NB-IoT,监控系统,OneNET,Web应用,BP-模糊PID的论文, 主要内容为随着禽蛋肉类的社会需求量不断增长,给位于家禽养殖上游的孵化产业带来了活力,促进了孵化产业朝规模化、集约化方向发展。孵化产业所使用的人工孵化技术是利用仿生学思想,通过模拟家禽孵化的自然环境,人为创造蛋种胚胎发育所需条件,以达孵化出幼禽的目的。本文针对目前孵化产业信息化程度不高、孵化环境参数调控实时性差等不足,设计出了一种基于物联网技术的家禽孵化环境监控系统。该系统综合应用了传感器技术、NB-IoT物联网技术、通信网络技术、OneNET云平台、Web开发等技术,其中引入的OneNET云平台是作为整个系统信息传输的中转站,搭建了Web端与终端设备的信息通道,缩短了Web应用的开发周期。本文从感知层、传输层、平台层和应用层等四层结构对系统进行设计。感知层选用STM32作为主控芯片,考虑低功耗、可移植性、性价比等因素选择出合适的终端传感器、执行器以及NB-IoT通信模块,为提高数据的精准性,将传感器所采集到的数据使用卡尔曼滤波算法进行滤波处理;传输层使用面向NB-IoT物联网应用的LwM2M协议实现感知层和平台层的通信;OneNET云平台具有HTTP数据推送和API调用等功能,实现数据推送至Web服务器以及接收Web服务器的命令下发;Web应用系统选用Tomcat作为Web服务器,采用B/S开发模式、SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)网络框架,利用JSP、My SQL数据库、Ajax异步请求等技术,完成对Web端数据流通及页面功能模块的设计。针对孵化环境温湿度具有非线性、滞后性等特点,提出基于BP神经网络的模糊PID(BP-模糊PID)控制算法,该算法的既解决了传统PID难以在线整定参数问题,又解决了模糊控制器算法无自学习能力导致控制速度较慢的问题。经MATLAB仿真验证表明,该算法的控制效果优于传统PID以及模糊PID。系统设计完成后,用现有的实验条件对所设计的系统进行了多次测试,实验结果表明,系统设计合理、各项功能运行稳定,控制效果良好,操作简单,稳定性较高,具有一定的实用意义。
基于物联网的家禽孵化环境监控系统研究与设计
这是一篇关于NB-IoT,监控系统,OneNET,Web应用,BP-模糊PID的论文, 主要内容为随着禽蛋肉类的社会需求量不断增长,给位于家禽养殖上游的孵化产业带来了活力,促进了孵化产业朝规模化、集约化方向发展。孵化产业所使用的人工孵化技术是利用仿生学思想,通过模拟家禽孵化的自然环境,人为创造蛋种胚胎发育所需条件,以达孵化出幼禽的目的。本文针对目前孵化产业信息化程度不高、孵化环境参数调控实时性差等不足,设计出了一种基于物联网技术的家禽孵化环境监控系统。该系统综合应用了传感器技术、NB-IoT物联网技术、通信网络技术、OneNET云平台、Web开发等技术,其中引入的OneNET云平台是作为整个系统信息传输的中转站,搭建了Web端与终端设备的信息通道,缩短了Web应用的开发周期。本文从感知层、传输层、平台层和应用层等四层结构对系统进行设计。感知层选用STM32作为主控芯片,考虑低功耗、可移植性、性价比等因素选择出合适的终端传感器、执行器以及NB-IoT通信模块,为提高数据的精准性,将传感器所采集到的数据使用卡尔曼滤波算法进行滤波处理;传输层使用面向NB-IoT物联网应用的LwM2M协议实现感知层和平台层的通信;OneNET云平台具有HTTP数据推送和API调用等功能,实现数据推送至Web服务器以及接收Web服务器的命令下发;Web应用系统选用Tomcat作为Web服务器,采用B/S开发模式、SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)网络框架,利用JSP、My SQL数据库、Ajax异步请求等技术,完成对Web端数据流通及页面功能模块的设计。针对孵化环境温湿度具有非线性、滞后性等特点,提出基于BP神经网络的模糊PID(BP-模糊PID)控制算法,该算法的既解决了传统PID难以在线整定参数问题,又解决了模糊控制器算法无自学习能力导致控制速度较慢的问题。经MATLAB仿真验证表明,该算法的控制效果优于传统PID以及模糊PID。系统设计完成后,用现有的实验条件对所设计的系统进行了多次测试,实验结果表明,系统设计合理、各项功能运行稳定,控制效果良好,操作简单,稳定性较高,具有一定的实用意义。
基于OneNET云平台的激光器远程监控系统设计
这是一篇关于OneNET,激光器,ESP8266,远程监控的论文, 主要内容为高功率全固态单频连续波绿光激光器因其强度噪声低、光束质量好、线宽窄等优良特性已经被广泛应用于量子信息、量子光学、冷原子物理等基础科学研究以及作为泵浦源实现性能优良的全固态单频连续波可调谐钛宝石激光器用于精密磁场测量、原子存储等科学研究。尤其是在泵浦实现的全固态单频连续波可调谐钛宝石激光器中,高功率全固态单频连续波绿光激光器的稳定性直接决定了钛宝石激光器系统的稳定性。目前因高功率全固态单频连续波绿光激光器的稳定运转易受环境和其他外界因素的影响,在长期使用过程中,需要不定期派专业技术人员到现场进行维修和优化调节,这不仅延长了维护的时间,还增加了人力成本和经济成本。为了保证激光器系统的长期稳定可靠运行,本文基于物联网技术通过“互联网+激光”的形式,实现了激光器运转状态关键参数的远程实时监控和管理。本文结合中国移动物联网开放云平台OneNET和无线网络传输技术设计了一种基于OneNET云平台的激光器远程监控系统,主要进行了以下研究:1.根据高功率全固态单频连续波绿光激光器的运行特性设计了该激光器远程监控系统的总体方案。针对激光器远程监控系统的实际工作需要,该监控系统主要分为数据采集、处理、传输、和可视化四个部分,用户可以通过UI界面和手机APP客户端实现对激光器运转状态的远程监控。2.进行了激光器远程监控系统的硬件设备连接和软件程序设计,建立了终端与云平台间的连接。本系统以Arduino Uno主控板为中心,利用激光器控制仪的串行通信接口,实现激光器运转状态关键参数的实时采集,并使用ESP8266无线通信模块,完成主控板与云服务器之间的数据传输。通过理论验证和系统调试,本文设计的激光器远程监控系统,能够实现激光器运转参数的实时监控、阈值报警与指令下发等功能,对于有效提高高功率全固态单频连续波绿光激光器以及全固态单频连续波可调谐钛宝石激光器的稳定性、可靠性等具有重要意义。
基于物联网的家禽孵化环境监控系统研究与设计
这是一篇关于NB-IoT,监控系统,OneNET,Web应用,BP-模糊PID的论文, 主要内容为随着禽蛋肉类的社会需求量不断增长,给位于家禽养殖上游的孵化产业带来了活力,促进了孵化产业朝规模化、集约化方向发展。孵化产业所使用的人工孵化技术是利用仿生学思想,通过模拟家禽孵化的自然环境,人为创造蛋种胚胎发育所需条件,以达孵化出幼禽的目的。本文针对目前孵化产业信息化程度不高、孵化环境参数调控实时性差等不足,设计出了一种基于物联网技术的家禽孵化环境监控系统。该系统综合应用了传感器技术、NB-IoT物联网技术、通信网络技术、OneNET云平台、Web开发等技术,其中引入的OneNET云平台是作为整个系统信息传输的中转站,搭建了Web端与终端设备的信息通道,缩短了Web应用的开发周期。本文从感知层、传输层、平台层和应用层等四层结构对系统进行设计。感知层选用STM32作为主控芯片,考虑低功耗、可移植性、性价比等因素选择出合适的终端传感器、执行器以及NB-IoT通信模块,为提高数据的精准性,将传感器所采集到的数据使用卡尔曼滤波算法进行滤波处理;传输层使用面向NB-IoT物联网应用的LwM2M协议实现感知层和平台层的通信;OneNET云平台具有HTTP数据推送和API调用等功能,实现数据推送至Web服务器以及接收Web服务器的命令下发;Web应用系统选用Tomcat作为Web服务器,采用B/S开发模式、SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)网络框架,利用JSP、My SQL数据库、Ajax异步请求等技术,完成对Web端数据流通及页面功能模块的设计。针对孵化环境温湿度具有非线性、滞后性等特点,提出基于BP神经网络的模糊PID(BP-模糊PID)控制算法,该算法的既解决了传统PID难以在线整定参数问题,又解决了模糊控制器算法无自学习能力导致控制速度较慢的问题。经MATLAB仿真验证表明,该算法的控制效果优于传统PID以及模糊PID。系统设计完成后,用现有的实验条件对所设计的系统进行了多次测试,实验结果表明,系统设计合理、各项功能运行稳定,控制效果良好,操作简单,稳定性较高,具有一定的实用意义。
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