《基于物联网的数字温室环境自动调控系统设计》-农学论文，农业论文-论文范文参考-科学狗论文网

标题

基于物联网的数字温室环境自动调控系统设计

范文

毛晓娟刘家祥任妮荀广连刘杨

摘要：针对目前数字温室环境远程测控系统中存在的问题，如缺少控制策略的制定或无法修改设备控制过程中的参数等问题，设计了一种基于物联网的数字温室环境自动调控系统。该系统主要分为基础设施层、数据交互层、服务层和应用层。基础设施层包含传感器感知设备、控制终端设备、视频监控设备、网络设备和服务器等硬件设备。数据交互层实现传感器和终端设备的数据传输、存储和数据分发等功能。服务层作为系统协调控制的集成中心，实现数据融合、分析、策略规则和报警机制等功能。应用层提供温室环境参数和设备状态实时查询、远程控制、控制计划和策略的设置，以及报警等功能。试验表明该系统功能全面，界面友好，操作简单，能够满足温室环境远程测控系统的基本需求。

关键词：数字温室;物联网;环境自动调控系统;环境管控

中图分类号：S625.5?文献标志码：A?文章编号：1002-1302（2020）21-0229-04

随着传感器、互联网、通信以及智能控制等技術的飞速发展[1-2]，物联网技术应运而生。将物联网技术与农业生产管理深度融合，对提升农业生产效率、节约农业劳动力、推动农业现代化发展具有重要意义[3-5]。数字温室作为农业物联网发展的一种重要形式，因其具有可感知、可调控等特点，能够对温度、湿度、光照等环境因子进行监测与控制，在生产实践中具有广泛的应用前景。国外基于物联网的温室环境远程测控技术比较成熟[6-9]，自动化、智能化程度较高，但价格昂贵，后期维护成本高，以及存在本地化适用障碍等，难以在我国温室种植中大规模推广。当前我国基于物联网的温室环境远程测控系统大多以环境监测为主[10]，部分系统实现了远程控制功能，但无法制定控制计划或策略[11]，还有部分系统无法修改设备控制过程中的参数等，导致其可用性、易用性问题明显。

针对目前温室环境远程测控系统中存在的问题，本研究基于物联网技术设计了一种数字温室环境自动调控系统，充分利用温室大棚中空气温湿度、光照度、二氧化碳浓度等检测值，通过自定义控制规则实施控温、通风、补光等自动控制，实现了数字温室的自动化、便捷化管控，实践表明，该系统功能全面、界面友好、操作简单，能够满足温室环境远程等测控系统的基本需求。

1 架构设计

本研究设计的基于物联网的数字温室环境自动调控系统为浏览器/服务器（B/S）架构，主要由基础设施层、数据交互层、服务层、应用层组成（图1）。

1.1 基础设施层

基础设施层是该系统的硬件基础层，主要包含传感器感知设备、控制终端设备、视频监控设备、网络设备和服务器等。利用传感器等感知设备能够采集温室中空气温度、空气湿度、光照度和二氧化碳浓度等环境因子。控制终端设备包括钠灯、风机、湿帘、天窗等环境调控装置，它们在接收远程用户的控制指令后，经由服务器处理，发送给可编程逻辑控制器（PLC），PLC通过控制电磁继电器和接触器的通断来控制温室内设备运行。视频监控设备能够实时了解温室内部的作物生长情况和设备运行状况。网络设备主要采用ZigBee（紫蜂协议）网关，服务器设备采用Linux嵌入式系统。

1.2 数据交互层

数据交互层作为通信的桥梁，介于基础设施层和服务层之间。本系统中涉及的传感器种类繁多，通信方式有ZigBee、Z-wave、蓝牙、 Wi-Fi等多种方式，协议适配模块能够实现不同协议之间的转换和统一。设备连接管理模块能够实现物联网设备远程配置和管理，主要用于设备之间的连接管理，监测设备的上线、下线和连接异常。数据分发管理将传感器数据分发给存储、处理、分析和报警等模块，可以提高数据感知的实时性。

1.3 服务层

服务层是系统的核心，主要包括数据融合、数据分析、计划管理、策略规则和控制设备的报警机制等服务机制。利用数据融合技术统一处理来自多传感器和不同系统的设备运行数据。通过对空气温湿度、光照度和二氧化碳浓度等环境因子数据的分析挖掘来制定控制终端设备运行规则。通过规则条件约束来实现计划管理。根据环境因子阈值的设定和信息推送技术，实现报警机制。

1.4 应用层

应用层是基于浏览器的网页可视化，采用HTML5和CSS3标准设计。本层实现了环境数据实时展示、终端设备实时监测和远程控制、控制计划设置、控制策略的自定义、报警和历史查询等功能。根据用户的身份采取不同的用户权限管理。管理员不仅能查询现场环境数据和设备运行状况等运行信息，还具有远程控制现场设备等权限。普通用户仅可以查询温室现场的环境数据和设备当前运行状况。

2 系统实现的关键技术

2.1 多源数据融合

本系统涉及的感知终端来自不同厂家，存在传感器类型多样化、传输协议（FTP、REST、MQTT、SOCKET等）和数据格式（结构化数据、非结构化数据）差异性特点明显、数据传输周期互不相同等现实问题。本系统通过文本解析、单位换算、统一时间间隔等程序，在数据采集的同时对多源异构数据进行预处理操作，形成规范化数据并进行统一存储，从而确保系统能够为数据交互共享提供统一的接口。

2.2 控制逻辑设计和实现

本系统支持以手动和自动2种模式实现数字温室中设备的远程控制。大多数温室调控系统的自动模式会以隐式的方式存在，不利于用户直接调试。本系统针对这个问题，以空气温度和光照为主要因素，空气湿度为辅助因素，制定基础调控规则模板;以策略自定义的页面显示方式，方便用户基于调控规则模板灵活设置个性化策略。当前温室存在多种控制设备，规则定义模式复杂多样，本系统利用规则引擎技术实现调控规则的执行，从而降低技术实现的复杂性和运维成本。另外，本系统还通过预定义语义模块编写调控规则，并将调控规则从应用程序代码中分离出来，减少程序的耦合性。

2.3 跨系统接口调用

温室中控制模块使用PLC获取和控制设备，环境数据采集模块使用ZigBee网关获取传感器数据发送给服务器。温室现场的数据来源于不同的硬件系统，为了不依赖于语言和平台，实现不同的语言间的相互调用，本研究采用web service接口，通过Internet（因特网）进行基于http（超文本传输协议）的网络应用间的交互。传感器数据采集模块采用RESTful（一种网络应用程序的设计风格和开发方式）的接口调用方式，设备控制模块采用SOAP（简单对象访问协议）的接口调用方式。

2.4 页面实时数据显示

该系统需要实时显示当前温室中来自传感器的环境数据和设备状态信息，并且涉及大量的设备状态历史查询、计划设置、报警查询、设备控制等操作。本研究采用Ajax（异步 JavaScript 和 XML）技术实现异步数据交互，能够减轻服务器负担，增加页面反应速度，提高用户体验。远程客户端调用SetInterval函数定时向web服务器发出http请求，web服务器接到请求调用web service接口，获取到实时的传感器环境数据或者现场设备状态信息，以json（JavaScript 对象简谱）数据格式传给Ajax引擎，返回客户端，浏览器根据数据进行渲染，页面刷新，通过图2的请求过程就实现了该系统实时数据更新的功能。

3 系统部署与运行

本系统在江苏省农业科学院试验基地的智能温室中部署并调试。该智能温室为文洛式玻璃温室，为6块区域，分别种植不同品种的番茄。该温室内部署有视频、土壤环境、空气环境、植物本体等多类型感知终端，能够实时监测环境和植物生长指标。温室的环境调控设备包括6组钠灯、2组顶天窗、2组湿帘风机、外遮阳、内遮阴、内保温等，均已实现远程控制功能。

本系统部署后能够实现环境因子实时监看、远程控制、实施计划、报警、历史查询等功能（图3）。实时监看功能可以实现对温室当前环境信息（空气温度、湿度、光照度等）以及当前设备的运行状态信息（天窗，钠灯，风机等设备的开关状态）的查询。远程控制功能支持提供15种设备的远程控制，在该功能中用户可以切换模式为自动模式或者手动模式（图4）。其中，当前状态为手动模式时，用户可以远程控制设备的运行方式，如开启钠灯组等操作。实施计划功能可以新建、编辑、查询和删除硬件控制实施计划。报警功能可以对当前温室环境指标异常发出警报，更好地管理温室的作物生态环境。历史查询功能可以对设备的运行状态和操作历史信息进行查询。

4 结论

本研究基于物联网技术，设计了数字温室的环境自动调控系统，该系统包括基础设施层、数据交互层、服务层和应用层。设计中各部分相对独立，各部分之间的交互利用web service接口形式，实现了去耦合功能，具有较高的可扩展性和实用性。控制系统的灵活性和适应性强。根据温室的实际管理情况，设计手动控制和自动控制2种模式，可以根据现场情况自由切换;提供基础调控规则模板，设计自定义策略设置功能，实现用户的个性化需求。本系统中涉及的环境因子阈值基于专家经验设定，没有基于当前温室的实际情况，未来将基于当前数字温室中作物生长建立环境智能调控模型，获取实际温室中最优环境阈值和环境调控规则。

参考文献：

[1]Li B，Chen C. First-order sensitivity analysis for hidden neuron selection in layer-wise training of networks[J]. Neural Processing Letters，2018，48（2）：1105-1121.

[2]Cheng C，Wang F Y. A self-organizing neuro-fuzzy network based on first order effect sensitivity analysis[J]. Neurocomputing，2013，118：21-32.

[3]陳晓栋，原向阳，郭平毅，等. 农业物联网研究进展与前景展望[J]. 中国农业科技导报，2015，17（2）：8-16.

[4]汪懋华. 物联网农业领域应用发展对现代科学仪器的需求[J]. 现代科学仪器，2010（3）：5-8.

[5]马志宇，吴颖，夏川，等. 基于改进DRF算法的农业微服务负载均衡[J]. 江苏农业学报，2020，36（5）：1298-1304.

[6]Leacox J D，Kantor G，Anhalt J，et al. A wireless sensor network for the nursery and greenhouse industry[C]. Southern Nursery Association Research Conference，2007.

[7]Pierce F J，Elliott T V. Regional and on-farm wireless sensor networks for agricultural systems in eastern Washington[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2008，61（1）：32-43.

[8]Pahuja R，Verma H K，Uddin M. A wireless sensor network for greenhouse climate control[J]. IEEE Pervasive Computing，2013，12（2）：49-58.

[9]Lee W S，Alchanatis V，Yang C，et al. Sensing technologies for precision specialty crop production[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2010，74（1）：2-33.

[10]秦琳琳，陆林箭，石春，等. 基于物联网的温室智能监控系统设计[J]. 农业机械学报，2015，46（3）：261-267.

[11]李淑华，郝星耀，周清波，等. 基于Web的自动灌溉控制系统数据实时推送设计与开发[J]. 农业工程学报，2015，31（15）：133-139. 傅依新，木合塔尔·克力木. 基于PLC控制的采棉机采棉头提升液压系统设计[J]. 江苏农业科学，2020，48（21）：233-237.

随便看

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。