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基于无线传感网的设施环境二氧化碳精准调控系统 总被引：1，自引：0，他引：1
设计了一套基于无线传感网的设施环境二氧化碳精准调控系统,包括主控节点、监测节点及补施节点,通过Zig Bee协议实现节点间信息交互。监测节点实时获取设施内多点二氧化碳浓度、温度、光照数据;主控节点根据作物各阶段最适生长环境,结合温度与光照阈值,动态计算二氧化碳浓度目标值与实时值之间的差值作为调控参数,采用反馈控制实现二氧化碳动态调控;为改善以往设施二氧化碳补施不均的普遍现象,设施中气体扩散管道采取双M型布置方式,设计开孔大小不同的二氧化碳扩散孔,由补施节点配合对流装置控制各小区域的二氧化碳排放量,达到均匀和定量补施的目的。实地布置和试验表明基于无线传感网的设施环境二氧化碳调控系统可实现稳定可靠运行,以设施番茄为研究对象,在面积36.66 m~2日光温室内补施目标值与实时值的相对误差小于3.5%,在面积27.74 m~2玻璃温室内验证监测节点间二氧化碳浓度变异系数小于2.93%,证明本系统可实现二氧化碳精准及均匀补充。 相似文献
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《新疆农机化》2020,(3)
为提高温室种植作物的产量,使温室收益更有保障,本文提出了一种基于光伏供电的温室智能控制系统的设计[1]。本设计以STC89C51单片机为主控单元模块,电源模块、数据采集模块、人机交互模块及执行模块作为补充辅助模块共同组成。各个模块相互协调,共同作用,实现对温室内的二氧化碳浓度、空气温湿度、土壤湿度等温室环境参数的实时监测和自动调控。用proteus对系统进行了软件仿真测试,仿真测试结果表明如果温度超过上限则自动启动降温模块,低于则启动加热模块来提高温度,其他参数模块同样可实现各自预期调控目标;并用STC89C51单片机开发板和多个传感器搭建了实物仿真模型进行了性能测试,测试结果表明,本设计可对温室空气温湿度、土壤湿度、光照强度及二氧化碳浓度进行实时监测和自动调控,具有一定的可行性。 相似文献
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基于RBF神经网络的温室温度调控研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。 相似文献
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水稻工厂化育秧具有不受气候影响,实现早育秧,避免“倒春寒”,早熟,并避免“秋风”危害的特点。同时可防止烂秧,提高成秧率,节约种子,比传统育秧增产10％以上的优势。 黔东南州农机研究所研制与推广应用“TW系列调盘式水稻育秧温室”,通过利用机电技术,人为地控制温室内的温度、水分、光照等,能 相似文献
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设施农业的现状与发展趋势 总被引：12，自引：2，他引：12
设施农业是指在采用各种材料建成的、具有一定的温度和其它环境因子调控设施的半封闭式空间里进行农业生产的方法，分为设施栽培和设施养殖两大类。设施农业是工厂化农业的前提。1 国外设施农业发展现状自本世纪50年代以来，世界上许多国家的设施农业得到了很快发展。发达国家设施农业的特点：（1）档次高，温室中具有温度、湿度、二氧化碳、光照、水分和养分环境自动控制装备；（2）空间大，高度高，以连栋温室为主；（3）具有相应的农业生物品种及种植和养殖技术相配套。目前，不受气候和土壤条件的影响，在有限的土地上周年均衡地供应蔬… 相似文献
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介绍了温室环境智能测控系统的组成及工作原理,对其硬件构成和软件进行了设计,该系统能自动巡回检测温室的温度、湿度、光照、CO2浓度等参数,并可根据上述参数实现温度调节、光度调节、节水灌溉及CO2等参数的自动调节,且具有报警及数据打印输出等功能。 相似文献
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环境因子是制约蔬菜产量与品质的关键因素。为了精准指导温室番茄生产管理、探索环境因子变化对其影响,利用无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)采集了连栋温室番茄在不同生育期、高度、位置下环境因子数据。数据分析发现:不同发育期温湿度变化范围不同,光照强度减弱,光照时间减少,二氧化碳浓度变化延迟;白天,冠层的温度、光照强度比其他高度的大,湿度比其他高度的低,中间层与根部接近,夜间3个高度环境因子相近;不同位置温度由南向北、湿度由北向南呈高到低之势,光照强度和二氧化碳浓度最大差值分别为6 562.5 lux及9 3.7 6×1 0-6。测试结果表明:WSN可为番茄连栋温室环境调控提供参考和决策支持。 相似文献