基于物联网的智能大棚灌溉系统的设计
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与改进
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与改进智能灌溉系统是基于物联网技术的一种创新应用,它通过传感器、控制器和互联网连接,实现对农田灌溉的智能化管理。
本文将对基于物联网技术的智能灌溉系统进行设计与改进,旨在提高农田灌溉效率和节约水资源。
首先,智能灌溉系统的设计需要考虑农田的土壤湿度、气象条件和作物需水量等因素。
为此,可以部署多个土壤湿度传感器和气象传感器,并将它们与控制器相连接。
传感器将实时监测土壤湿度和气象条件,并将数据传输给控制器。
控制器根据预设的作物需水量和预测的天气情况,自动调节灌溉水量和灌溉时机。
例如,当土壤湿度低于设定值时,控制器会自动开启灌溉系统进行浇水。
其次,智能灌溉系统的改进可以采用机器学习算法进行优化。
通过对大量历史数据的分析和学习,系统可以预测未来的土壤湿度和气象情况,并做出更加准确的灌溉决策。
例如,系统可以使用回归分析算法根据历史数据建立土壤湿度与降雨量之间的关系模型,以此来预测未来的降雨情况。
当预测的降雨量较大时,系统可以适当减少灌溉水量或延迟灌溉时机,从而节约水资源和减少浪费。
此外,智能灌溉系统还可以与移动设备进行无线连接,实现远程操控和监测。
农民可以通过手机应用程序或网页界面,实时查看农田的灌溉情况和传感器数据。
同时,他们也可以通过移动设备对灌溉系统进行远程控制,根据实际需求和特殊情况进行调整。
另外,智能灌溉系统还可以与水质监测系统相结合,实现水质检测和灌溉水的优化管理。
水质监测传感器可以监测灌溉水中的污染物含量,如重金属、农药残留和微生物污染等。
当检测到水质超标时,系统可以通过控制器自动停止灌溉,避免污染作物和土壤。
此外,智能灌溉系统的设计还可以考虑降低能耗和成本。
可以采用低功耗的传感器和控制器,减少系统的能耗。
同时,还可以利用太阳能和风能等可再生能源,为智能灌溉系统提供电力,降低使用成本和环境影响。
综上所述,基于物联网技术的智能灌溉系统的设计与改进可以通过传感器、控制器和互联网连接实现农田灌溉的智能化管理。
基于物联网的智能农业灌溉系统设计与实现
基于物联网的智能农业灌溉系统设计与实现物联网(Internet of Things, IoT)技术在各个领域都有着广泛的应用,其中之一便是农业领域。
智能农业灌溉系统是一种利用物联网技术实现自动化灌溉的系统。
本文将介绍基于物联网的智能农业灌溉系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统结构设计基于物联网的智能农业灌溉系统主要由传感器、控制器、通信设备和服务器等组成。
传感器用于检测土壤湿度、温度和光照等环境参数,传输数据给控制器。
控制器根据接收到的数据,通过通信设备与服务器进行数据交互,实现对灌溉系统的智能控制。
2. 传感器选择与安装为了实现对土壤湿度、温度和光照等环境参数的监测,需要选择相应的传感器进行安装。
常用的土壤湿度传感器有电阻式土壤湿度传感器和电容式土壤湿度传感器;温度传感器可以选择温度传感器和红外线温度传感器;光照传感器可以选择光敏电阻或者光敏二极管传感器等。
在安装传感器时,应注意选择适当的位置,确保传感器能够准确地监测到环境参数。
3. 控制器设计与程序编写控制器是智能农业灌溉系统的核心部件,负责对传感器获取的数据进行处理,并控制灌溉设备的开启与关闭。
控制器的设计可以采用微控制器或者单片机等嵌入式系统,根据具体需求编写相应的程序,实现对灌溉系统的智能控制。
4. 通信设备与服务器连接为了实现系统与服务器之间的数据交互,需要使用适当的通信设备与服务器进行连接。
通信设备可以选择GSM模块、WiFi模块或者LoRa模块等。
通过编写相应的通信协议和接口程序,确保数据能够准确地传输和接收。
二、系统实现1. 硬件实现根据系统设计,依次安装传感器、控制器和通信设备等硬件组件。
确保各个组件之间的连接正常,并正确安装在农田中。
2. 软件实现进行控制器程序的编写,包括数据处理和灌溉控制的逻辑。
确保程序能够准确地处理传感器获取的数据,并按照设定的规则控制灌溉设备的开启与关闭。
3. 系统测试与优化在系统实现完成后,进行系统的测试与优化。
基于物联网的智能灌溉与农业生产管理系统设计
基于物联网的智能灌溉与农业生产管理系统设计随着物联网技术的不断发展和应用,农业领域也融入了智能化的趋势。
基于物联网的智能灌溉与农业生产管理系统的设计为农业生产带来了革命性的变化和提升。
本文将具体介绍基于物联网的智能灌溉与农业生产管理系统的设计原则、关键技术和实施方法。
一、系统设计原则1. 自动化与智能化:系统应具备自动监测、自动控制、自动调节的能力,能够根据植物生长需要和环境条件智能地进行灌溉管理。
2. 可靠性与稳定性:系统应具备高可靠性和稳定性,能够在各种复杂环境和恶劣气候条件下正常运行,确保农业生产不受干扰。
3. 实时性与响应性:系统应具备实时监测和响应能力,能够及时获取土壤湿度、环境温度等数据,并做出相应的灌溉决策。
4. 可扩展性:系统应具备可扩展性,能够根据农田规模和需求进行灵活调整和扩展。
二、关键技术1. 传感器技术:采用土壤湿度传感器、环境温湿度传感器等相关传感器,实时监测农田土壤湿度、环境温湿度等参数,并将数据传输到中央控制系统。
2. 通信技术:采用物联网通信技术,将传感器获取的数据通过无线网络传输到中央控制系统,实现实时监测和数据传输。
3. 数据处理与分析技术:通过数据处理与分析技术,对传感器获取的数据进行处理和分析,根据植物生长需求和环境条件进行灌溉决策。
4. 控制技术:利用执行器控制系统,对灌溉设备进行控制,实现自动化灌溉管理。
三、系统实施方法1. 设计农田布局:根据农田的大小和特点,设计合理的灌溉区域划分,确定灌溉设备的安装位置。
2. 安装传感器设备:在农田中合适的位置安装土壤湿度传感器、环境温湿度传感器等设备,确保能够准确获取农田的相关数据。
3. 建立中央控制系统:建立中央控制系统,通过物联网通信技术连接各个传感器设备,并实现数据的实时传输和处理。
4. 确定灌溉策略:根据植物生长需求、环境条件等因素,确定合理的灌溉策略,并将其编程到中央控制系统中。
5. 实施自动化灌溉:根据中央控制系统的指令,控制执行器对灌溉设备进行自动化控制,实现自动化的灌溉管理。
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与评估
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与评估第一章:引言随着物联网技术的迅速发展,智能灌溉系统已经成为农业生产中重要的一环。
本文将介绍基于物联网技术的智能灌溉系统的设计与评估。
第二章:智能灌溉系统设计原理智能灌溉系统是利用物联网技术实现的一种自动化灌溉系统。
其设计原理主要涉及传感器的选择与布置、数据传输与处理、灌溉控制等方面。
传感器可以采集土壤湿度、气温、光照强度等环境参数,然后将数据通过物联网传输到数据中心进行处理,最后控制设备进行灌溉操作。
第三章:智能灌溉系统的传感器选择与布置传感器的选择与布置是智能灌溉系统设计的核心环节。
常用的传感器包括土壤湿度传感器、气温传感器和光照传感器。
在设计中需要考虑传感器的总体布置方案,选择合适的传感器类型和数量,并合理安装在田间地块的适当位置。
通过传感器采集到的环境参数数据可以提供给灌溉系统进行决策制定。
第四章:智能灌溉系统的数据传输与处理数据传输与处理是智能灌溉系统设计中的另一个重要环节。
数据传输可以通过物联网技术实现,选择合适的通信方式和协议进行数据传输。
数据传输的安全性和稳定性需要得到保障。
在数据处理方面,可以采用数学模型和算法对传感器采集的数据进行分析和处理,从而实现对土壤湿度、气温、光照等环境参数的预测和控制。
第五章:智能灌溉系统的灌溉控制智能灌溉系统的核心目标是实现对灌溉过程的智能化控制。
通过传感器采集到的土壤湿度数据可以判断植物的灌溉需求,从而减少或避免过度灌溉。
根据土壤湿度的实时变化情况,灌溉系统可以自动调节水泵的开启与关闭,控制灌溉设备的水量和灌溉时间,以实现灌溉的节水和精准。
第六章:智能灌溉系统的评估与应用智能灌溉系统的设计需要进行实验和评估,以验证系统的性能和效果。
评估指标可以包括灌溉效果、水资源利用率、生产效益等方面。
在实际应用中,可以将智能灌溉系统广泛应用于农田灌溉、园林绿化、植物生长试验等领域,为农业生产和环境保护做出贡献。
第七章:结论本文介绍了基于物联网技术的智能灌溉系统的设计原理、关键技术和应用评估等方面内容。
基于物联网的智能农业监控与灌溉系统设计
基于物联网的智能农业监控与灌溉系统设计随着物联网技术的不断发展和普及,智能农业监控与灌溉系统成为农业领域的一个热门话题。
这样的系统可以通过远程监控和控制设备,为农民提供更高效、可持续的农业管理解决方案。
本文将介绍基于物联网的智能农业监控与灌溉系统的设计,并讨论其优势和实施方法。
一、智能农业监控系统设计1. 传感器网络:智能农业监控系统的核心是传感器网络,通过安装在田地、大棚或农作物周围的传感器,可以实时收集土壤湿度、温度、湿度、光照等信息。
这些数据可以被传输到中心控制器,并进行分析和解读。
2. 中心控制器:中心控制器是智能农业监控系统的大脑,负责接收传感器发送的信息并做出相应的反应。
中心控制器可以分析农作物当前的生长状态,并根据这些数据制定合适的灌溉计划。
同时,它还可以监测气象数据,从而提前预警灾害或病虫害的发生。
3. 数据分析与应用:通过智能农业监控系统收集的数据,可以进行进一步的分析和应用。
数据分析可以提供农民们更准确的决策依据,比如调整灌溉量、施肥量等。
此外,通过整合气象、市场和大数据等信息,农民们还可以获得更深入的市场分析,提高农产品的市场竞争力。
二、智能农业灌溉系统设计1. 系统自动化:与传统的农业灌溉系统相比,智能农业灌溉系统具有更高的自动化水平。
该系统可以自动监测土壤湿度,并通过中心控制器调整灌溉水量和灌溉频率。
这大大降低了农民的工作负担,并提高了灌溉的效率。
2. 智能节水:智能农业灌溉系统可以根据农作物的需求提供适量的灌溉水量,避免浪费和过多灌溉对环境的影响。
通过实时监测土壤湿度和农作物需水量,系统可以智能地调整灌溉计划,实现节水目标。
3. 远程监控与控制:基于物联网的智能农业灌溉系统可以实现远程监控和控制。
农民可以通过手机应用程序或电脑远程查看农田的状态,并调整灌溉计划。
这大大提高了农民的灵活性和便利性,节约了时间和资源。
4. 预警系统:智能农业灌溉系统还可以配备预警功能,及早发现并应对灾害和病虫害的发生。
基于物联网的智能农业灌溉控制系统设计与实现
基于物联网的智能农业灌溉控制系统设计与实现智能农业是物联网技术在农业领域的应用之一,通过物联网的连接和数据传输,可以实现精准的农业灌溉控制系统。
本文将通过设计和实现基于物联网的智能农业灌溉控制系统,来探讨其在农业生产中的应用和优势。
一、系统设计1. 硬件设计方案智能农业灌溉控制系统的硬件主要包括传感器、执行器、单片机、通信模块和人机界面。
传感器模块可以包括土壤湿度传感器、光照传感器、温湿度传感器等,用于实时监测农田环境参数。
执行器模块可以包括电磁阀门、水泵等,用于自动控制灌溉设备的运行。
单片机负责数据的采集和控制,通过通信模块与云平台进行数据交互。
人机界面可以是手机应用或者网页端,用于实时监控和控制农田灌溉系统。
2. 软件设计方案软件设计方案包括物联网通信协议的选择、数据处理和分析算法的设计,以及人机界面的开发。
物联网通信协议可以选择MQTT或者CoAP,以保证数据的安全传输和高效交互。
数据处理和分析算法可以包括决策树算法、神经网络算法等,用于根据传感器数据进行智能决策和预测。
人机界面的开发可以使用Java、Python等编程语言,通过图形化界面展示农田环境参数和实时操作控制。
二、系统实现1. 环境参数监测系统实现首先需要进行环境参数的监测,包括土壤湿度、光照强度和温湿度等。
通过布设传感器模块,可以实时采集这些参数,并传输到单片机进行处理。
2. 灌溉控制系统通过对环境参数的实时监测,根据预设的灌溉控制策略,决定是否进行灌溉操作和灌溉的方式。
例如,当土壤湿度低于一定阈值时,系统可自动打开电磁阀门启动灌溉,直到土壤湿度达到预设值,然后关闭阀门停止灌溉。
这样可以实现对农田灌溉的精准控制,避免浪费水资源和节约人力成本。
3. 数据传输和分析系统将采集到的环境参数数据通过通信模块传输到云平台,然后使用数据处理和分析算法对数据进行处理。
通过这些算法,系统可以分析农田的水分需求、光照需求和温湿度需求,为农民提供科学的决策依据。
基于物联网的智能灌溉系统设计
基于物联网的智能灌溉系统设计随着科技的不断发展和物联网技术的日益成熟,智能化已经成为了现代生活的主流之一。
特别是在农业生产过程中,智能化已经成为了提高作物产量和农业生产效率的重要手段。
而基于物联网的智能灌溉系统,作为智能化的一种重要手段,具有节能、高效、自动化的特点。
因此本文通过对基于物联网的智能灌溉系统设计的探究,旨在为农业生产提供更加准确、更加智能的灌溉手段。
一、系统设计原理基于物联网的智能灌溉系统是由物联网传感器、数据处理平台和执行机构等几部分组成的。
传感器主要负责对环境温度、湿度、茎干直径、光照等环境变量进行采集,并将采集到的数据传输至数据处理平台。
数据处理平台通过对传感器采集到的数据进行分析,可以预测土壤湿度是否适宜,而执行机构则根据预测数据进行灌溉。
当预测到土壤湿度过低时,执行机构会启动对应的水泵,对植株进行灌溉。
因此,基于物联网的智能灌溉系统基本完整了自动化灌溉的过程。
二、系统设计实现基于物联网的智能灌溉系统在设计实现过程中,主要要考虑两个方面,一个方面是环境监测传感器的选择与安装,另一个方面则是执行机构的选择和植物栽培的条件设置。
在环境监测传感器的选择上,我们需要根据具体的环境情况进行选择。
目前常见的环境传感器有温度传感器、湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等等。
根据不同的环境需求,选择不同的传感器进行安装。
需要注意的是,在传感器的安装上,需要注意传感器距离植株的距离,以及传感器的高度、角度、通风情况等因素。
在执行机构的选择上,我们需要根据农作物的需求进行选择。
一般来说,常见的灌溉方式有喷灌、滴灌和渗灌等等,而不同的植物生长条件,也会对灌溉方式的选择产生影响。
因此,在栽培条件设置上,我们需要根据植株的需求,选择合适的灌溉方式,进行系统的调试和实现。
三、系统设计思考在具体实现基于物联网的智能灌溉系统的过程中,我们需要考虑的还有一些系统设计方面的问题。
首先,我们需要对环境数据进行分析,进行植物生长数据的预测。
智慧大棚滴灌系统组成设计方案
智慧大棚滴灌系统组成设计方案智慧大棚滴灌系统是一种基于物联网技术的自动灌溉系统,用于实现对大棚中植物的精确浇水管理。
该系统主要由传感器、控制设备和执行器组成,并通过云平台进行数据传输和远程控制。
1. 传感器部分:- 土壤湿度传感器:用于测量土壤湿度,判断植物的浇水需求。
- 温湿度传感器:用于测量大棚内的温度和湿度,为决策提供环境信息。
- 光照传感器:用于测量大棚内的光照强度,为决策提供光合作用信息。
2. 控制设备部分:- 控制器:用于接收传感器数据、进行数据处理和决策,并控制执行器进行相应的操作。
- 通信模块:用于与云平台进行数据传输和远程控制。
3. 执行器部分:- 电磁阀:根据控制器的指令,控制水源的开闭来实现灌溉。
- 水泵:负责将水源送入灌溉系统,提供水源的压力。
4. 云平台部分:- 数据传输:通过云平台将传感器数据传输到控制设备,接收控制设备的指令。
- 远程控制:通过云平台可以实现对系统的远程监控和控制,包括调整灌溉策略、查询历史数据等功能。
系统工作流程:1. 传感器实时采集土壤湿度、温湿度和光照等信息,并将数据传输到控制设备。
2. 控制设备接收传感器数据,并进行数据处理和决策,例如判断是否需要灌溉,灌溉量的大小等。
3. 控制设备通过通信模块将指令发送到执行器,控制电磁阀的开闭和水泵的工作。
4. 执行器根据控制设备的指令,控制水源的开闭和灌溉流量。
5. 云平台接收传感器数据,并可以进行远程监控和控制,包括调整灌溉策略、查询历史数据等功能。
系统优势:1. 精确浇水:通过实时监测和分析环境参数,根据植物的需求量来进行精确浇水,避免浪费水资源。
2. 高效灌溉:灌溉系统自动化,可以根据植物的需求量和环境条件自动调节浇水量和频率,增加灌溉的效果。
3. 远程控制:通过云平台可以远程监控和控制系统,提高管理的便捷性和灵活性。
4. 数据分析:通过云平台可以对历史数据进行分析,为大棚管理提供科学依据,优化灌溉决策。
基于物联网的温室大棚智能灌溉管理系统
基于物联网的温室大棚智能灌溉管理系统何中华下面我来分享一下我们利用TI 的MSP430F2618单片机作为主控芯片,结合LSD-RFMC-B401-A2射频模块组建的一个基于物联网的温室大棚智能灌溉管理系统。
我们的系统,通过对温室土壤的湿度、空气的温度、二氧化碳含量以及光照强度等信息的实时采集,和远程终端服务器的自动决策实现节水灌溉、光照控制及二氧化碳预警功能。
系统先以实现,并于2011年7月份参加全国大学生水利创新设计大赛荣获全国一等奖。
RF图一 数据采集及通信系统示意图我们系统的核心技术就是利用MSP430处理器控制各种传感器采集环境中的信息,包括光照、湿度、二氧化碳等,并将这些信息通过射频RF 模块发射出去,MSP430通过串口控制无线射频RF 模块。
此外,组成的物联网的协议方面也是在MSP430处理器上面实现的,一直以来都比较熟悉MSP430这款单片机,而且用起来也十分方便,很感谢TI 给我们带来的收获。
下面我就主要部分即MSP430软件设计部分拿来与各位分享一下:1、 数据帧格式图二帧结构2、 终端节点软件设计图三终端节点流程图由上面的流程图可知,终端节点接收的数据可以来自子节点的监测数据,也可以是来自上位机发出的命令数据。
如果终端节点要接收来自子节点的数据,必须要解决的就是发送冲突,为了解决冲突问题,借鉴CSMA/CA的原理,在开机启动是对所有节点进行一次同步,而且在每隔固定时间对网络上的节点进行再次同步处理。
如果接收的是来自上位机的命令,则直接将数据不做处理直接发送出去,数据由子节点来处理。
3、子节点软件设计图四协调器流程图子节点在完成网络生成及加入管理后,首先接收来自各传感器的温度、湿度、二氧化碳和光照数据,将数据融和、打包发送到终端服务器上(上位机软件)。
当服务器处理完数据后,将控制数据下传,唤醒子节点,实现对电磁阀等的控制。
子节点可以将传感器的数据传送到指定节点,也能响应来自终端节点的控制命令。
基于物联网的智能灌溉控制系统设计与实现
基于物联网的智能灌溉控制系统设计与实现智能灌溉控制系统是基于物联网技术的重要应用领域之一,它能够通过网络与传感器技术实现对灌溉设备的远程监控和控制。
本文将介绍一个基于物联网的智能灌溉控制系统的设计与实现,以提高农业灌溉的效率和水资源的利用率。
一、系统需求分析智能灌溉控制系统的设计与实现首先需要进行需求分析。
在农业灌溉领域,系统应能够实时感知土壤湿度和气象条件,并根据预设的灌溉策略进行智能控制。
此外,系统还应支持远程监控、数据存储与分析等功能,以便用户能够随时了解灌溉系统的状态。
二、系统架构设计基于物联网的智能灌溉控制系统一般包括传感器网络、数据传输模块、服务器和用户终端等组成部分。
传感器网络负责实时采集土壤湿度、温度、光照等信息,并将数据传输至服务器。
数据传输模块可通过无线通信技术将传感器数据传输至服务器,同时接受来自用户终端的控制指令。
服务器负责数据存储、分析和处理,并根据用户设定的灌溉策略向灌溉设备发送控制指令。
用户终端可以通过移动应用程序或网页进行远程监控和控制。
三、硬件设计与实现智能灌溉控制系统的硬件设计主要包括传感器节点和灌溉控制器。
传感器节点用于采集土壤湿度、温度和光照等环境信息,可选择性使用不同类型的传感器进行数据采集。
传感器节点通过无线通信模块将采集到的数据发送至服务器。
灌溉控制器用于接收服务器发送的控制指令,并控制灌溉设备进行灌溉操作。
控制器可根据预设的灌溉策略控制灌溉时间和水量等参数。
四、软件设计与实现智能灌溉控制系统的软件设计包括服务器端和用户端两部分。
服务器端的软件主要负责数据存储、处理和分析,以及灌溉策略的制定与调整。
服务器端应具备数据库系统用于存储大量传感器数据,并能够对数据进行实时分析和处理。
用户端的软件可以通过移动应用程序或网页进行远程监控和控制。
用户可以随时了解灌溉系统的状态,并能够根据需求调整灌溉策略。
五、系统优势与应用前景基于物联网的智能灌溉控制系统相较于传统的灌溉系统具有以下优势:1. 提高灌溉效率:通过实时监测土壤湿度和气象条件,智能灌溉控制系统能够根据实际需求进行智能调控,避免过度灌溉或水资源浪费。
基于物联网的智能灌溉系统设计与实现
基于物联网的智能灌溉系统设计与实现近年来,随着物联网技术的逐渐普及和应用,越来越多的领域开始采用物联网技术来解决实际问题。
其中,农业领域也开始逐渐采用物联网技术,特别是智能灌溉系统的应用越来越广泛。
本文就从物联网技术出发,探讨智能灌溉系统的设计和实现。
一、物联网在智能灌溉系统中的应用物联网是一个智能化的网络系统,它通过各种传感器、执行器和通信设备等技术手段将物理世界与网络世界相连接,实现对物理世界的感知、理解和控制。
应用在智能灌溉系统中,物联网技术可以通过各种传感器实时监测农田内的环境和土壤条件,通过数据分析和处理来预测作物生长的状态和需求。
同时,物联网技术也可以通过执行器控制系统来自动调节灌溉设备的工作,保证作物得到足够的水分。
二、智能灌溉系统的设计思路对于智能灌溉系统的设计,需要从下面三个方面来考虑:1. 传感器的选择和布置首先需要选择适合农田环境的传感器设备,通常涉及土壤温度、土壤湿度、空气湿度、空气温度、降雨量等。
这些传感器设备需要在农田中合理布置,保证能够全面覆盖整个农田的监测。
2. 数据的采集和处理通过以上传感器设备采集到的数据,需要进行处理和分析,得出作物的生长情况和需求。
这其中还需要考虑到应对突发情况的策略和方案。
3. 自动化控制在得出相应的决策后,需要通过执行器来自动控制灌溉设备的工作。
这里需要特别注意的是,需要避免浪费水资源,同时也要保证作物得到足够的水分。
三、智能灌溉系统的实现方法从设计思路出发,智能灌溉系统的实现需要考虑到以下几个方面:1. 网络连接首先需要将传感器、执行器等设备连接到互联网,以便能够实现远程访问和控制。
通常使用的方法有Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。
2. 数据处理得到传感器采集到的数据后,需要进行处理和分析。
可选用本地或云端方式进行数据处理。
3. 决策制定经过数据处理和分析,需要制定相应的决策方案,包括灌溉时间、灌水量等等。
4. 执行控制根据制定的决策方案,要对执行器进行相应的控制,以确保作物得到合适的水分。
基于物联网的智能农业灌溉系统设计与优化
基于物联网的智能农业灌溉系统设计与优化智能农业灌溉系统是近年来农业技术发展的一项重要应用。
它通过应用物联网技术,以及传感器、控制器等信息技术设备,实现对农田灌溉的精确控制和管理。
本文将介绍智能农业灌溉系统的设计原理与优化方法,并探讨其在农业生产中的潜力和挑战。
一、智能农业灌溉系统设计原理智能农业灌溉系统设计的核心原理是实时监测土壤水分状况,根据监测结果进行灌溉控制。
其中,物联网技术是实现信息传输和数据处理的关键。
系统通常包括以下几个主要组成部分:1. 传感器:用于监测土壤水分和环境条件等关键参数。
常用的传感器包括土壤水分传感器、温湿度传感器等。
传感器将采集到的数据传输给控制器。
2. 控制器:根据接收到的传感器数据,进行灌溉控制策略的制定。
控制器通常包括硬件设备和软件程序,可实现对灌溉设备的自动控制和运行状态的监控。
3. 通信网络:将传感器和控制器连接起来的网络,通常使用无线通信技术,如Wi-Fi、LoRa等。
通过通信网络,传感器的数据能够实时传输到控制器进行处理和分析。
4. 数据处理与分析:控制器接收到传感器的数据后,需要进行数据处理和分析,以确定正确的灌溉策略。
数据处理和分析方法可以包括数学模型、机器学习算法等。
二、智能农业灌溉系统优化方法为了进一步提高智能农业灌溉系统的效率和可靠性,可以采用以下优化方法:1. 灌溉需求预测:通过分析历史气象数据、作物生长规律等,预测未来一段时间的灌溉需求。
这有助于合理制定灌溉计划,避免浪费水资源。
2. 多传感器融合:将多个传感器的数据进行融合,能够更准确地反映土壤水分状况。
融合方法可以包括加权平均、卡尔曼滤波等。
3. 智能灌溉策略优化:根据作物的生长阶段、土壤类型等因素,优化灌溉策略。
例如,设定不同的灌溉阈值和周期,以满足不同作物的需求。
4. 节水技术应用:利用雨水收集与利用、滴灌、雾化等节水技术,减少水资源的浪费。
5. 数据分析与反馈:通过对系统运行数据的分析,评估灌溉效果,并及时调整灌溉策略。
基于物联网技术的智能灌溉系统研究与设计
基于物联网技术的智能灌溉系统研究与设计智能灌溉系统:现代化农业的未来概述智能灌溉系统是一种基于物联网技术的先进农业技术,它利用传感器、控制器和云计算等技术手段实现自动化的灌溉操作。
本文将探讨智能灌溉系统的研究与设计,讨论其在农业领域的应用和未来的发展前景。
1. 引言随着全球人口的不断增长和气候变化的不断加剧,农业面临着巨大的压力。
传统农业灌溉方法存在很多问题,如浪费水资源、不均匀的水分供应、劳动力成本高等。
因此,开发智能灌溉系统成为当今农业领域关注的热点之一。
2. 智能灌溉系统的基本原理智能灌溉系统基于物联网技术,利用传感器收集土壤水分、气象数据等信息,并通过云计算和控制器实现智能化的灌溉决策。
其基本原理可总结为以下几点:1) 传感器检测土壤水分和气象数据,如温度、湿度和降雨量等。
2) 数据通过无线网络传输到云服务器上进行分析和处理。
3) 云服务器利用灌溉算法根据预设的灌溉规则生成相应的灌溉计划。
4) 控制器根据灌溉计划调节灌溉设备的工作状态,实现自动化的灌溉操作。
3. 智能灌溉系统的关键技术智能灌溉系统的设计与研究需要涉及多个关键技术,如传感器技术、云计算技术和控制器技术等。
其中,以下几个关键技术对系统的性能和稳定性具有重要影响:1) 传感器技术:选择合适的土壤水分传感器和气象传感器,确保数据的准确性和稳定性。
2) 网络通信技术:选择可靠的无线网络传输技术,确保数据的实时传输和安全性。
3) 数据处理和分析技术:利用云计算技术处理大量的数据,并运用数据分析算法实现灌溉决策的优化。
4) 控制器技术:选择高效可靠的控制器,实现对灌溉设备的精确控制和操作。
4. 智能灌溉系统的优势和应用智能灌溉系统相对于传统农业灌溉方法具有许多优势,包括节水、提高作物产量和质量、减少劳动力成本等。
此外,智能灌溉系统还可以与其他农业技术相结合,实现更加智能化和高效的农业生产。
它在各个农业领域的应用也日益广泛,例如:1) 大田作物种植:智能灌溉系统可以根据作物的需水量和土壤水分状况进行精确的水分供应,提高作物的生长速度和产量。
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与实现
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与实现智能灌溉系统是基于物联网技术的一种技术应用,它能够通过传感器、无线通信和控制器等技术手段,实时监测土壤湿度、气候条件、植物生长情况等参数,并根据这些数据通过智能算法进行分析和决策,自动调节灌溉水量和灌溉时间,从而实现智能化的灌溉管理。
本文将详细介绍基于物联网技术的智能灌溉系统的设计与实现。
首先,智能灌溉系统的设计需要考虑到土壤湿度传感器的选择和布放。
土壤湿度是评估植物需要的灌溉水量的重要指标之一,因此选择合适的土壤湿度传感器非常关键。
常用的土壤湿度传感器有电阻式传感器、电容式传感器和频率式传感器等。
在布放土壤湿度传感器时,需要考虑土壤类型、植物根系统的分布以及灌溉区域的大小等因素,以保证传感器能够准确检测土壤湿度。
其次,智能灌溉系统还需要考虑气象数据的获取和分析。
气象数据对灌溉决策至关重要,可以通过接入气象站或者连接气象数据服务商的API接口来获取实时的气象数据。
获取到的气象数据可以包括气温、相对湿度、风速、降雨量等信息。
根据这些数据,结合灌溉需求模型和灌溉管理规则,可以进行灌溉决策,为植物提供合适的灌溉水量。
在智能灌溉系统中,控制器是核心部件之一。
控制器通过无线通信技术与传感器和执行器进行数据的交互和控制。
传感器采集到的土壤湿度和气象数据通过无线通信传输给控制器,然后控制器根据预先设定的算法和规则进行分析和决策,最后通过无线通信将灌溉指令发送给执行器,实现精确的灌溉控制。
控制器可以使用嵌入式系统来实现,比如基于Arduino或者Raspberry Pi的控制器。
通过编程,控制器可以实现数据的处理和决策逻辑的实现。
另外,智能灌溉系统还需要考虑节水性能的优化。
节水是智能灌溉系统的重要目标之一,可以通过优化灌溉算法和调整灌溉策略来实现。
灌溉算法可以根据不同的作物需求和土壤湿度变化等因素进行优化,减少灌溉水量和次数。
同时,根据不同的气象条件和植物生长期的需要,调整灌溉策略,合理地分配灌溉资源,提高灌溉效果和水资源利用效率。
基于物联网的智能灌溉系统设计与实现
基于物联网的智能灌溉系统设计与实现智能灌溉系统是一种基于物联网技术的自动化系统,它通过传感器、控制器和执行器的互联,实现对农田灌溉的智能化管理。
该系统利用物联网技术的特点,可以实时监测土壤湿度、气温、光照等环境参数,调节灌溉设备的工作状态,从而达到节水、减少劳动和提高农作物产量的目的。
在进行智能灌溉系统设计与实现时,首先需要确定灌溉的需求和目标。
根据不同作物的需水量、土壤的保水性和光照条件,确定合适的灌溉策略。
其次,需要选择合适的传感器来监测环境参数。
常用的传感器包括土壤湿度传感器、气温传感器、光照传感器等。
这些传感器可以将环境数据通过无线通信方式传输给控制器。
控制器是智能灌溉系统的核心,它负责接收传感器发送的数据,并根据预设的灌溉策略做出相应的决策。
控制器可以根据土壤湿度、气温和光照等参数的变化情况,自动调节灌溉设备的工作状态,实现自动化灌溉。
同时,控制器也可以连接到云平台,通过云计算和大数据分析的技术,对农田的灌溉情况进行监控和优化。
执行器是智能灌溉系统中负责执行灌溉任务的设备,它根据控制器的指令,控制灌溉设备的工作状态。
常见的执行器包括阀门、喷头、水泵等。
这些执行器可以根据控制器的指令,实现对农田的精准灌溉。
此外,还可以配置一些自动化设备,如无人机、机器人等,来实现更加智能化的灌溉操作。
为了提高智能灌溉系统的性能和可靠性,可以考虑采用多级控制和冗余设计。
多级控制可以提供更精细的灌溉策略,根据不同作物的生长阶段和需水量的变化,调整灌溉设备的工作状态。
冗余设计可以在其中某个环节出现故障时,能够灵活切换到备用设备,保证系统的可靠性和稳定性。
此外,为了实现智能灌溉系统的高效运作,还需要采用先进的数据处理和分析技术。
通过对大量的环境数据进行收集和分析,可以预测农田的灌溉需求,调整灌溉策略,进一步优化灌溉效果。
同时,还可以通过可视化界面,实时监测农田的灌溉情况,及时发现和处理异常情况。
为了方便农户使用智能灌溉系统,还可以设计一个智能手机应用程序。
基于物联网的农业智慧灌溉系统设计与应用
基于物联网的农业智慧灌溉系统设计与应用近年来,随着互联网技术的快速发展,物联网(Internet of Things, IoT)在各个领域都得到了广泛应用。
农业作为国民经济的重要组成部分,也开始逐渐引入物联网技术,以提高农业生产效率和资源利用率。
其中,农业智慧灌溉系统是一个重要的应用场景。
本文将探讨基于物联网技术的农业智慧灌溉系统的设计与应用。
一、系统设计1. 传感器网络为了实现对农田环境的监测与控制,农业智慧灌溉系统需要布置传感器网络。
传感器能够实时感知土壤湿度、温度、光照等参数,以便及时采取相应的灌溉措施。
传感器网络可以分布在农田中的不同位置,以获取全面准确的数据。
2. 物联网平台农业智慧灌溉系统需要一个强大的物联网平台来管理传感器网络,并实现数据的采集、存储、分析和远程控制。
该平台可以通过云计算技术实现数据的实时处理与分析,将农田的环境数据与农作物的生长模型相结合,从而为灌溉决策提供科学依据。
3. 决策算法为了实现智能化的灌溉决策,农业智慧灌溉系统需要应用先进的决策算法。
这些算法可以根据传感器网络采集的数据,结合农作物的生长需求和灌溉的目标,自动调整灌溉的时间、水量和频率。
例如,根据土壤湿度的变化和农作物的水分蒸发量,系统可以自动决定什么时候灌溉以及灌溉的水量。
二、系统应用1. 节约水资源传统的农业灌溉方法往往存在水资源的浪费问题。
而基于物联网的农业智慧灌溉系统可以通过实时监测土壤湿度和农作物需水量,精确控制灌溉的时机和水量,从而达到节约水资源的目的。
研究表明,与传统灌溉方法相比,农业智慧灌溉系统能够节水20%-50%。
2. 提高农作物产量和质量农业智慧灌溉系统可以根据农作物的生长需求和土壤湿度情况,精确调控灌溉水量和灌溉频率,从而保持土壤湿度在适宜范围内。
这有助于促进农作物的生长发育、增加产量,并提高农产品的质量。
3. 实现远程监控与控制基于物联网的农业智慧灌溉系统可以实现远程监控与控制。
基于物联网的智能灌溉系统研究与设计
基于物联网的智能灌溉系统研究与设计物联网(Internet of Things,简称IoT)是近年来迅速发展的一项技术,它将各种物理设备通过互联网连接在一起,实现数据交流和远程控制。
智能灌溉系统是物联网技术在农业领域的一个重要应用。
本文将对基于物联网的智能灌溉系统进行研究与设计。
第一部分:智能灌溉系统的背景和意义智能灌溉系统是一种基于物联网技术的创新型农业灌溉方式。
传统的农业灌溉通常是根据经验和固定的时间表进行,而无法根据作物的需水情况进行智能调控。
而基于物联网的智能灌溉系统可以通过传感器采集土壤湿度、气温、光照等数据,通过云平台进行计算分析,并根据作物的需水情况智能控制灌溉设备的开启与关闭,实现对作物生长环境的精确监测和智能调控。
智能灌溉系统具有节水、节能、提高作物生长质量和农业产量等优势,对于农业生产的可持续发展和精细化管理具有重要意义。
第二部分:基于物联网的智能灌溉系统的研究内容1. 系统架构设计:智能灌溉系统的核心是通过物联网技术将传感器、控制器和执行器等设备连接在一起,形成一个完整的智能系统。
在系统架构设计中,需要确定各个硬件设备的功能和互联互通方式,选择合适的通信协议和网络架构来保证系统的稳定和可靠性。
2. 数据采集与处理:通过传感器采集土壤湿度、气温、光照等环境数据,并进行实时传输到云平台。
在云平台上进行数据处理与分析,利用数据挖掘和机器学习算法,建立作物需水模型,预测作物的需水情况,为智能控制提供依据。
3. 智能控制算法:基于作物需水模型,智能控制算法根据实时获取的环境数据和作物需水量,自动控制灌溉设备的开关。
控制算法可以采用模糊控制、PID控制或其他智能算法,根据不同的作物和环境条件进行调整,以实现最佳的灌溉效果。
4. 远程监控与管理:通过物联网技术,可以实现对智能灌溉系统的远程监控与管理。
农民可以通过手机App或电脑登录云平台,实时查看灌溉系统的工作状态和作物生长情况,进行远程监控和调整灌溉参数,实现灌溉的远程控制和智能管理。
基于物联网的农业智能灌溉系统研究与设计
基于物联网的农业智能灌溉系统研究与设计1. 简介物联网(Internet of Things, IoT)的兴起为农业生产带来了许多新的机遇和挑战。
农业智能灌溉系统利用物联网的技术手段,结合传感器、控制器和云计算等技术,实现对灌溉过程的精确监测和智能化控制,提高农作物的生长质量和水资源的利用效率。
本文将探讨基于物联网的农业智能灌溉系统的研究与设计。
2. 系统组成基于物联网的农业智能灌溉系统主要由传感器、控制器、通信模块和云平台组成。
2.1 传感器传感器用于感知环境参数,如土壤湿度、温度、光照强度等。
通过安装在地下深度不同的位置,可以实现对土壤水分含量的全面监测,并根据灌溉需求进行智能化调控。
2.2 控制器控制器是系统的大脑,负责收集传感器数据并进行处理。
基于预设的阈值,控制器可以实时判断灌溉水量,并通过控制阀门、水泵等设备来控制灌溉过程。
同时,控制器还可以与其他设备或云平台进行数据交互,实现更高级的智能功能。
2.3 通信模块通信模块负责将传感器数据和控制信号传输至云平台或其他终端设备。
常用的通信方式包括无线传输技术如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等,以及有线传输技术如以太网、RS485等,根据具体的应用场景选择合适的通信方式。
2.4 云平台云平台是农业智能灌溉系统的核心,通过接收和处理传感器数据、进行数据分析和决策,实现智能化的灌溉控制。
同时,云平台还可以提供用户界面,方便用户远程监测和控制灌溉过程。
3. 系统工作流程基于物联网的农业智能灌溉系统的工作流程如下:3.1 传感器数据采集传感器采集土壤湿度、温度、光照强度等环境参数,并将数据传输给控制器。
3.2 数据传输与处理控制器接收传感器数据,并对数据进行处理和分析。
根据预设的阈值,控制器判断是否需要进行灌溉,并计算出合适的灌溉水量。
3.3 智能化控制根据控制器计算的灌溉水量,控制器通过控制阀门、水泵等设备,实现对灌溉水量的控制。
3.4 数据交互与远程控制控制器可以将数据传输至云平台,实现与其他设备或用户的数据交互。
基于物联网技术的农业智能灌溉系统设计
基于物联网技术的农业智能灌溉系统设计农业智能灌溉系统设计及其应用随着科技的快速发展,物联网技术也逐渐在各行各业得到广泛应用。
在农业领域,基于物联网技术的农业智能灌溉系统设计为农作物的生长与发展提供了更加可靠和高效的灌溉解决方案。
本文将介绍农业智能灌溉系统的设计原理、功能特点以及其在农业生产中的应用。
一、农业智能灌溉系统的设计原理农业智能灌溉系统基于物联网技术,通过传感器、网络和数据处理等技术手段,实现对农田土壤水分、气象条件和农作物生长状况的实时监测并进行智能控制。
主要包括以下几个方面的设计原理。
1. 传感器技术:利用土壤湿度、温度和光照等传感器实时监测农田的环境参数,并将获取的数据传输到云端服务器。
2. 数据分析与处理:云端服务器对传输的数据进行分析和处理,通过算法判断当前的灌溉需求,进而实现对灌溉系统的智能控制。
3. 控制策略优化:基于农作物的生长需求和环境条件,通过优化控制策略,实现对灌溉系统的精确控制和节约水资源。
二、农业智能灌溉系统的功能特点1. 实时监测:通过物联网技术,可以对农田的土壤湿度、温度、光照等参数进行实时监测和数据采集,提供农田环境状态的信息。
2. 智能控制:基于传感器数据和云端服务器的数据分析处理,实现对灌溉系统的智能控制,精确调整灌溉水量和灌溉时间,提高农作物生长效果。
3. 节约资源:通过控制策略优化和精确灌溉控制,减少了不必要的灌溉水量,达到节约水资源的目的。
4. 远程监控与控制:农田环境和灌溉系统的数据可以通过手机应用或云端平台进行远程监控和控制,提供了便捷的管理方式。
三、农业智能灌溉系统在农业生产中的应用1. 减轻农民劳动强度:传统的农业灌溉需要农民长时间观察农田环境并手动控制灌溉系统,而智能灌溉系统可以自动采集数据并实现智能控制,减轻了农民的劳动强度。
2. 提高农作物产量和品质:农业智能灌溉系统通过精确控制灌溉水量和灌溉时间,可以满足农作物的生长需求,提高产量和品质。
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与优化
基于物联网技术的智能灌溉系统设计与优化随着物联网技术的快速发展,智能灌溉系统作为其中的一个重要应用之一,已经在农田灌溉领域内得到了广泛的应用。
基于物联网技术的智能灌溉系统能够通过传感器对土壤的湿度、温度以及植物的生长情况进行实时监测,并根据监测结果进行智能调节,以达到高效、精准的灌溉效果。
本文将从智能灌溉系统的设计与优化两个方面进行探讨。
一、智能灌溉系统的设计1. 传感器选择与布置在智能灌溉系统中,传感器的选择和布置对于系统的效果至关重要。
在土壤湿度监测方面,可以选择电容传感器或者阻抗传感器来实时监测土壤湿度的变化。
在温度监测方面,可以使用温度传感器对土壤的温度进行实时监测。
同时,在植物生长情况监测方面,可以选择激光扫描仪或者相机传感器来获取植物的生长情况。
关于传感器的布置,应遵循以下原则:首先,传感器的布置应覆盖整个农田,以保证监测的全面性;其次,传感器的布置应考虑土壤的类型和地势的变化,以保证监测的准确性。
2. 数据传输与处理在智能灌溉系统中,传感器获得的数据需要及时传输到云平台进行处理。
可以选择无线传输技术,如WiFi、蓝牙或者NB-IoT等,将数据传输到云端。
在云平台上,需要应用数据处理算法对数据进行分析和处理,以得到土壤湿度、温度和植物生长情况等信息。
在数据处理方面,可以采用时间序列分析、回归分析等方法,根据历史数据和实时数据进行预测和优化。
3. 控制系统设计智能灌溉系统的控制系统设计是整个系统的关键。
根据传感器获取的数据和云平台的处理结果,灌溉系统可以通过控制执行器实现自动的灌溉调节。
控制系统可以选择基于模糊逻辑控制、PID控制、模型预测控制等方法,根据不同植物的生长需求和土壤湿度的变化情况,进行精准的灌溉控制。
同时,控制系统还可以与其他农田管理系统集成,如气象数据系统、肥料投放系统等,实现全面的农田管理。
二、智能灌溉系统的优化1. 水资源利用优化智能灌溉系统的目标之一是实现对水资源的高效利用。
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基于物联网的智能大棚灌溉系统的设计
【摘要】本文对智能大棚的灌溉系统进行了研究,提出了基于物联网的智能大棚灌溉系统的自动控制,利用各种传感器采集信息传送到C8051F340从机,从机通过Can控制器和Can收发器,传到总线,总线再通过Can控制器和Can 收发器传到到主机,将数据信息通过以太网输送到上位机,采集的信息与数据库里的参数进行比较,实现上位机控制下位机,根据温度,湿度等配置控制配置营养液进行自动灌溉。
【关键词】C8051F340;can;物联网;cp2200
物联网就是“物物相连的互联网”,通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
我国是农业大国,人口众多,对粮食蔬菜等农作物需求巨大,随着农村大量劳动力流向城市,农村劳动力长远看会出现短缺,而我国农业灌溉中大多还是采用传统的灌溉方式,不仅耗人力而且水资源也是浪费,传统的灌溉还有不及时,效率低,灌溉量不精确等问题。
本文提出了智能大棚灌溉系统的设计,研究了通过传感器检测来判定是否灌溉,灌溉是否完成,充分考虑关照,温湿度等对需求量的影响,并考虑到不同季节不同作物需水量的不同,通过水位监测判定是否灌溉完成,通过vc界面选择不同季节,不同作物,通过传感器检测到的环境参数与上位机数据库中的标准参数比较,判定是否要进行灌溉,灌溉量是多少,由上位机传达命令到下位机控制执行机构工作,进行浇水灌溉,达到最佳的灌溉效果。
1.总体设计
1.1 总体框图
如图1所示,由C8051F340构成网络节点,传感器采集的信息输入到这些从机,从机通过can总线传递给主机C8051F340,主控机汇总消息,传输到网络然后传到上位机电脑,采集的数据信息与上位机中数据库内的标准参数比较,分析,优化,最后上位机发出控制命令控制下位机工作。
1.2 下位机框图
下位机(如图2)由C8051F340单片机和采集装置、执行机构组成。
其中C8051F340单片机是核心,起控制作用;采集装置由一些传感器构成。
灌溉时要考虑光照,空气温湿度故检测装置有光照传感器和温湿度传感器,灌溉是否完成需要水位监测;执行机构有通风装置,灌溉装置和加温装置,在灌溉时需要通风,而冬天东风温室大棚内温度会低,故要进行加热升温,当需要灌溉时,单片机从机接收指令,控制执行机构动作,实现灌溉。
2.硬件设计
C8051F340是美国Silabs公司生产的与标准8051兼容的高速单片机,它具有速度高,功耗低,有丰富的外围设备,片内还集成了数据采集和控制所常用的模拟部件、其他数字外设和功能部件,是完全集成的混合信号系统及芯片。
2.1 传感器与单片机的连接
如图3,温湿度传感器选用SHT11,这是瑞士Sensirion公司生产的具有二线串行接口的单片全校准数字式新型相对湿度和温度传感器,可用来测量相对湿度、温度等,分辨率高。
光传感器选用TSC2561,它是TAOS公司推出的一种
高速、低功耗、宽量程、可编程的光强度数字转换芯片,可直接通过I2C总线协议,由MCU访问。
SHT11的供电电压范围为 2.4-5.5V,建议供电电压为 3.3V。
在电源引脚(VDD,GND)之间须加一个100nF的电容,用以去耦滤波。
2.2 Can总线
CAN属于现场总线,能有效的支持分布式实时控制,主机向从机1发布命令时,其他从机可接受命令,但不需要作出反应,只有从机1接受命令并作出反应,在CAN总线通信中,控制器采用PHILIPS公司的SJA1000和收发器选用82C250芯片。
为了增强抗干扰能力,选用了高速光电耦合器6N137。
单片机对SJA1000进行初始化,通过控制SJA1000实现数据的接收和发送等通信任务。
采用双绞线进行连接。
SJA1000的AD0-AD7连接到单片机的8个I/O接口,对应的引脚相连,单片机可对SJA1000执行读写操作,可通过中断方式访问SJA1000,如图4。
2.3 以太网控制器与单片机连接
如图5,CP2200是集成了IEEE 802.3以太网媒体访问控制器(MAC)、10Base-T物理层(PHY)和8KB非易失性FLASH存储器的单芯片以太网控制器;可以为具有11个以上端口I/O引脚的任何微控制器或主处理器增加以太网通信功能;8位并行总线接口支持Intel和Motorola总线方式,可以使用复用或非复用方式寻址;是目前体积最小的单芯片以太网控制器。
将地址总线端口A0~A7接F340的管脚P2.0~P2.7,数据总线端口D0~D7接P4.0~P4.7,F340通过这两条总线对CP2200进行寻址和数据收发。
INT和CS和分别接F340的管脚P3.6和P3.7;单片机通过管脚P3.6控制CP2200,CP2200通过P3.7向单片机发出中断申请。
2.4 执行机构
电动机作为执行机构,负责通风,灌溉,加热,执行机构均由继电器间接控制。
所用电机为步进电机,方便控制器控制速度,电磁阀采用220V交流的,型号:2W-160-15,型式:常闭式(即:通电打开,断电关闭;)。
2.5 注意事项
(1)电磁阀远离控制器,需通过继电器间接控制,另外要加入电阻电容缓冲,防止影响控制其正常工作。
(2)电源采用开关电源,接通220交流电,输出12V6A直流电,电流电压都要注意,电流过小会造成开关冒火花但电动机不工作。
(3)C8051F340与继电器之间加反相器,控制电动机,防止启动时烧坏电源。
3.系统软件设计
3.1 上位机设计
界面采用vc编程,参数放置采用数据库,不同季节灌溉量不同,不同季节具体灌溉量在数据库中设置好,比如夏季要增加灌溉量,冬季要减少灌溉量,在界面中可用鼠标点击按钮选择季节。
同样不同的作物也是。
光照不同,空气温湿度不同,灌溉量也不同,具体的标准参数设置在数据库中,检测到的信息与标准参数进行比较。
主机通过无线传输接受从机发来的信息,然后通过无线传输装置发送到上位机PC,上位机专家系统中有不同作物(西红柿、茄子、辣椒、西瓜等)的标准参数(不同的作物在不同的季节所需要的光照,温度,水分不同,白天晚上温差大时所需要的光照也不同),标准参数与采集的信息比较后发出命令,
主机接收上位机的指令,传给从机节点。
上位机控制下位机关键是协议,协议要一致,比如在上位机中设置ComPort.Settings=“4800,n,8,1”那么下位机程序中要对应,可以这样写程序:EA=1;ES=1;TMOD=0x20;SCON= 0x50;
TH1=0xF3;//定时器初值高8位设置//12MHZ晶振,波特率为4800
TL1=0xF3;PCON=0x80;TR1=1;
3.2 CAN通信软件设计
(1)SJA1000的初始化子程序:初始化包括工作方式的设置、接受滤波方式的设置、接收屏蔽寄存器和接收代码寄存器的设置、波特率参数设置等。
(2)发送子程序:发送时将等待发送的数据按特定格式组合帧报文,送入SJA1000发送缓存区,启动SJA1000发送即可。
(3)接收子程序:处理接收报文的过程中,同时要对诸如总线关闭、错误报警、接收溢出等情况进行处理。
4.结束语
本文提出了基于物联网的专家系统,利用C8051F340单片机与can总线以及以太网控制器进行设计,利用传感器检测环境参数,通过与标准参数比较做出判断,温湿度不同,光照不同时,电脑自动设置不同的灌溉量,有利于精确灌溉,节约用水,有利于植物的生长,节约了人力资源。
参考文献
[1]戴春霞,赵德安.基于ARM9内核的智能灌溉控制系统的设计[J].安徽农业科学,2010,38(15):8208-8210.
[2]张丽红,孙磊,伦翠芬,王庆祝.基于CAN总线的连栋温室节水灌溉控制系统[J].农机化研究,2011,6(6):168-170.
[3]冯显英,葛荣雨.基于数字温湿度传感器SHT11的温湿度测控系统[J].自动化仪表仪表,2006,27(1):59-61.
[4]陈姣姣.基于C8051 F340嵌入式以太网控制器的设计[J].科技资讯,2011,25:21.
[5]祝晓东.基于CAN总线的温室控制系统智能节点的设计[J].农机化研究,2007,5(5):118-120.
[6]程月华,毛罕平,李萍萍.设施农业灌溉量控制模型和营养液供给自动控制系统[J].计算机工程,2003,7(11):137-139.
[7]任文涛,杨懿,张本华,崔红光,黄毅,张玉龙.温室节点式渗灌自动控制系统设计与实现[J].农业工程学报,2009,8(8).
[8]潘明,钟锋.物联网在现代农业上的应用研究[J].现代农业装,2011,7:55-57.。