基于太阳能的大棚温控系统设计与试验

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随着温室大棚种植规模逐渐增大,传统温室大棚环境参数的检测方法作业效率低,检测精度低,缺乏环境参数自动控制功能,温室大棚内的温度、光照度等参数无法保持在农作物生长所需的范围内,导致农作物生产质量不高,产量较低.为此,将太阳能照明应用在温室大棚温控系统中,进行了基于太阳能的大棚温控系统总体方案的设计,并针对总体方案中的硬件模块软件进行设计,对大棚温度和光照度进行仿真试验.结果 表明:基于太阳能的大棚温控系统能够完成对大棚内环境参数的检测及相应的控制,可保证大棚内环境参数始终保持在农作物生长所需的水平下,提高了作业效率和产量,具有一定的推广价值.
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对棚内温度进行精确预测是实现棚室精准调控的前提,是实现棚内作物高品质栽培的保障。因棚室具有大惯性、强耦合、非线性等特点,通过机理分析法难以建立其准确的数学模型,人工神经网络方法在棚室温度预测方面应用广泛,但其存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺点使测量精度受到影响。为进一步提高基于神经网络算法的棚室温度预测模型精度,运用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化LM-BP神经网络模型的输入权重和阈值,并与遗传算法优化LM-BP网络模型和LM-BP模型进行对比。试验
针对目前农业温室大棚生产管理耗费人力资源大、管理效率低,以及环境监测的局限性,结合ZigBee和WiFi两者的优势,基于CC2530芯片和ESP8266芯片,提出了一种基于ZigBee与WiFi双协议融合无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)技术的可视化智慧农业管理系统。系统以STM32为主控核心,以ESP8266WiFi模块为基础,构建可视化云计算平台。温室大棚各环境参量通过串口发送给ZigBee终端设备,用户可通过电脑、手机客户端实时远程监管温室大棚环境参数,并控
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