苜蓿草智能种植控制系统的研究与设计
发布时间:2025-05-07 21:28
近年来,牧草产业飞速发展,而苜蓿草较好的得到了农业方面的大力推广。然而,目前大部分苜蓿草种植主要使用传统粗放无控灌水方式,浇水不及时、不均匀,灌水不足或过量灌水现象时有发生,水资源利用效率低,短缺与浪费现象并存[1]。要实现苜蓿草智能化种植管理,建立起一个可靠,实用的智能控制系统是非常有必要的。因此,为实现节水、无线监控以及智能决策,本文设计了苜蓿草智能种植控制系统,主要分为自动灌溉、无线监控、多环境信息融合决策三个模块。首先,为提升水资源利用率,设计了自动灌溉模块,以单片机为控制系统核心,主要研究内容为温湿度采集、无线发送及接收、灌溉控制,并给出了显示的硬件电路和软件程序设计。该模块可依据农作物的需水量以及实际土壤含水量对比,实时检测土壤含水量进行适时、适量的浇灌。其次,为实现无人智能监控,设计了无线监控模块,主要基于Zig Bee传感网络,从软硬件角度给出设计方案,其中在硬件基础上设计并且实现了系统软件的各模块,包括数据采集模块、供电模块、微处理器模块、数据传输和上位机软件开发。为实现智能决策,设计了苜蓿草多环境信息融合模块,采用苜蓿草生长要素为标准,以温度、湿度、土壤湿度三个环境因...
【文章页数】:57 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
绪论
第一章 智能种植控制系统概述
1.1 智能种植控制系统概述
1.2 智能种植控制系统总体结构
第二章 自动灌溉模块设计
2.1 硬件设计
2.1.1 土壤湿度传感器的选用与性能
2.1.2 温度传感器
2.1.3 无线通信模块
2.1.4 继电器模块
2.1.5 主控模块
2.2 软件设计
2.2.1 单片机C语言编程及开发软件介绍
2.2.2 系统从机程序设计
2.2.3 主程序设计
2.2.4 温度采集子程序设计
2.2.5 湿度采集子程序设计
2.2.6 数据处理程序
2.2.7 串口通信发送程序
2.3 系统调试实验
2.3.1 实验目的
2.3.2 实验内容
2.3.3 实验效果
第三章 智能监测模块设计
3.1 硬件设计
3.1.1 微处理器模块
3.1.2 STC89C52单片机最小系统模块
3.1.3 电源模块
3.1.4 温度传感器DHT-11
3.1.5 土壤湿度模块
3.1.6 光敏电阻传感器
3.1.7 LCD1602简介
3.1.8 LCD1602显示模块指令集
3.2 软件系统设计
3.2.1 上位机监测软件设计
3.2.2 A/D转换传感器数据程序设计
3.2.3 发送端程序设计
3.2.4 接收端程序设计
3.2.5 LCD显示程序设计
3.3 系统测试与实验分析结果
3.3.1 软件测试
3.3.2 硬件测试
3.3.3 系统测试结果
3.3.4 传感器节点测试与结构分析
3.3.5 上位机软件应用
第四章 苜蓿草多环境信息融合模块
4.1 多源融合算法流程
4.2 多源融合算法分析
4.2.1 数据预处理
4.2.2 数据自适应加权融合
4.2.3 基于代数推理与模糊匹配的数据融合
4.3 结果分析
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
作者简介
致谢
本文编号:4043821
【文章页数】:57 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
绪论
第一章 智能种植控制系统概述
1.1 智能种植控制系统概述
1.2 智能种植控制系统总体结构
第二章 自动灌溉模块设计
2.1 硬件设计
2.1.1 土壤湿度传感器的选用与性能
2.1.2 温度传感器
2.1.3 无线通信模块
2.1.4 继电器模块
2.1.5 主控模块
2.2 软件设计
2.2.1 单片机C语言编程及开发软件介绍
2.2.2 系统从机程序设计
2.2.3 主程序设计
2.2.4 温度采集子程序设计
2.2.5 湿度采集子程序设计
2.2.6 数据处理程序
2.2.7 串口通信发送程序
2.3 系统调试实验
2.3.1 实验目的
2.3.2 实验内容
2.3.3 实验效果
第三章 智能监测模块设计
3.1 硬件设计
3.1.1 微处理器模块
3.1.2 STC89C52单片机最小系统模块
3.1.3 电源模块
3.1.4 温度传感器DHT-11
3.1.5 土壤湿度模块
3.1.6 光敏电阻传感器
3.1.7 LCD1602简介
3.1.8 LCD1602显示模块指令集
3.2 软件系统设计
3.2.1 上位机监测软件设计
3.2.2 A/D转换传感器数据程序设计
3.2.3 发送端程序设计
3.2.4 接收端程序设计
3.2.5 LCD显示程序设计
3.3 系统测试与实验分析结果
3.3.1 软件测试
3.3.2 硬件测试
3.3.3 系统测试结果
3.3.4 传感器节点测试与结构分析
3.3.5 上位机软件应用
第四章 苜蓿草多环境信息融合模块
4.1 多源融合算法流程
4.2 多源融合算法分析
4.2.1 数据预处理
4.2.2 数据自适应加权融合
4.2.3 基于代数推理与模糊匹配的数据融合
4.3 结果分析
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
作者简介
致谢
本文编号:4043821
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