卷帘机是我国北方生产型日光温室在越冬期必备的保温设备,其控制多由农户手动操作电机开关进行卷帘收/放作业,以达到保温、蓄热功效。收放过程中,操作不当易导致卷帘棉被过卷,从棚顶掉落而造成经济损失。开/关棚的时间节点主要由农户种植经验和空闲时间决定,无法科学合理的结合天气情况及温室内温度进行相关操作,导致日光温室内的光照时间和夜间温度无法达到最优。本文针对生产型日光温室卷帘机控制的实际应用需求,为实现对卷帘的提前控制,选用小波神经网络的时间序列分析算法构建了温室内短期温度预测模型,采用ZigBee无线传感技术设计了温室内外环境监测及卷帘机控制系统,并利用红外对射限位技术有效防止卷帘机过卷,以便达到在适宜温度范围内尽可能延长日光温室的光照时间,加快作物的营养积累速度的目的。本文主要工作内容和结论如下:(1)提出温室卷帘控制系统的总体设计方案。根据日光温室卷帘机控制需求完成对系统的整体结构设计,包括温度时序预测模型、监测节点、控制节点和控制平台4部分。对系统采用的ZigBee无线传感技术和限位开关技术进行相关分析。(2)构建基于小波神经网络的时序分析算法建立温度预测模型。通过采集日光温室内9个不同位置点温度和室外光照,提取温度平均值作为训练样本,选用拓扑结构为4-6-1的小波神经网络,将历史温度平均值样本作为输入值进行网络训练,不断调整网络权值变量与小波基函数参数值,得到温度预测模型并对模型误差进行分析。(3)根据监测节点和控制节点要实现的功能分别进行硬件和软件设计。监测节点负责对日光温室进行数据采集和传输。控制节点负责环境因子数据的接收与上传,控制卷帘机电机动作,并在大棚顶部安装红外对射开关防止过卷。硬件设计包括对监控节点的电源电路、传感器电路、限位开关电路、核心处理器电路、串口通信电路、继电器电路的设计;软件设计包括对监测节点数据采集、上传至控制节点的设计,对控制节点接收数据、与工控屏串行通信和对继电器控制的设计。(4)选用工控屏作为控制平台,编译人机交互界面。在界面中显示日光温室室内历史温度、实时温度、预测温度和室外光照,方便管理者对温室温度监督记录,并提供自动控制、手动控制、强制停止3种控制模式。在平台内嵌入温度时序预测模型,在工控屏后台使用C语言编译模型嵌入程序、温度阈值判断程序和控制指令。(5)完成系统整体设计后,对系统性能进行测试。在基地部署系统,通过10天的试运行,对控制平台、监测节点与控制节点、上下限位开关的稳定性和响应时间进行统计分析,采用丢包率指标对ZigBee无线传感网络的传输效率进行测试,对系统整体功能进行了测试,对系统在试运行期间的控制功能进行总结。经试验测试表明,本系统可有效控制温室内温度,减少生产型日光温室的投入成本,对日光温室向智能控制方向发展具有重要推动作用。