基于智能重构的工厂化农业环境控制技术研究
我国是世界人口大国，对农产品的需求不断加大。转变农业生产方式，实现农业现代化、自动化、信息化、智能化是提高农业生产效率，提高农作物质量和产量的必由之路。通过研究农作物各生长阶段的特点，设计智能控制模型，并研究工厂化农业的智能重构控制技术，使农作物在最佳工况下生长，对提高农作物的产量和质量具有重要作用，对促进我国农业生产向现代农业转变，满足人们日益增长的需要具有重要意义。 本课题通过分析工厂化农业总体布局、温室环境特性、农作物与环境因子之间的相关性，以及环境因子之间的相关性，确定了检测参数和控制参数，设计了工厂化农业环境检测与控制系统，并构建了基于PC+PLC的监控系统。 进行了温室环境因子智能控制技术和智能重构技术研究，研究设计了不同季节的空气温、湿度模糊控制技术，通过Matlab软件计算，建立了不同季节的模糊控制总表;通过对多模型控制技术研究，设计了系统性能容忍度计算公式、智能控制模型的实现流程，及不同季节模型切换的调度机制等。 进行了PLC控制系统设计，针对越冬温室的一个子站，选择德国西门子S7-300作为控制器，进行硬件设计，包括模块选型、I/O设计以及硬件组态等;在PLC程序设计方面，主要研究了多模型切换及各季节智能控制、调用模糊决策总表的工程实现方法，同时编写了相应的控制子程序。 采用西门子组态软件WinCC开发了工厂化农业环境监控软件。包括子站监控主界面、温室操作站、参数设置等。通过调试表明，实现了对工厂化农业农作物生产过程环境的实时操作和监控，并且具有用户管理、报警、参数设置等功能。
工厂化农业;温室环境;模糊控制;PLC控制器;监控系统;组态软件开发
天津科技大学
硕士
测试计量技术及仪器
卢佩
2016
中文
S625.51;TP273.5
68
2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）