随着农业技术的发展,设施农业现已成为现代农业的重要组成部分,温室作为重要的农业设施,发展迅速。温室控制系统作为温室的核心,对环境的控制精度将直接影响温室内植物的健康生长和作物产量。因此,温室控制必将走向精细化。本文针对基于CPS(Cyber-physical System,信息物理融合系统)的温室控制系统进行了研究,重点研究温室土壤湿度的精细化控制。由于费约果育苗过程中,对土壤水分的需求严苛,故选用费约果育苗温室作为研究对象。在广泛查阅国内、外典型文献的基础上,以CPS时空事件模型作为技术基础,研究了土壤湿度传感器布点算法和土壤水分动态预测模型,为温室实现精细化控制的研究和推广进行了有意义的探索,主要从以下几个方面开展研究:研究了温室控制系统和CPS的发展与应用,以CPS时空事件模型为基础,分析了温室喷灌事件模型。针对温室土壤湿度控制系统尚需解决的难点,设计了基于CPS的温室土壤湿度控制系统整体方案。针对温室土壤的空间变异性,设计了将规则网格和Delaunay三角剖分相结合的布点算法,利用变异系数对剖分的三角网格进行约束,通过少量传感器确定温室土壤含水量的分布特征,在保证感知精度的同时,降低了传统布点方法的布设成本和数据冗余。针对温室土壤水分变化的强时滞性,在Delaunay三角剖分优化布点算法的基础上,设计了神经网络动态预测模型。模型引入了时空因素,通过表层土壤水势的变化表征土壤内部水流状态,最终预测未来时刻根系处土壤含水量,为控制系统提供决策依据。完成了CPS温室土壤湿度控制系统的硬件设计;针对中心计算单元核心DSP,搭建了SYS/BIOS实时操作系统软件平台,完成多线程的管理与分配;利用Lab VIEW设计了基于TCP/IP通信的上位机人机交互界面。最后,对温室土壤湿度控制系统的软、硬件平台进行整体测试,测试结果表明,系统能够有效地将根系处土壤含水量控制在预设的阈值范围内,有助于提高费约果扦插育苗的成活率。