首页 > 分享 > 基于STM32的智能温室大棚控制系统设计（含软硬件及全部资料+说明文档）

基于STM32的智能温室大棚控制系统设计（含软硬件及全部资料+说明文档）

花匠小妙招
2025-01-18 04:21

基于STM32的智能温室大棚控制系统设计

摘要

随着农业现代化的发展，智能温室大棚作为一种高效、环保的农业生产方式，逐渐受到人们的关注。本文介绍了一种基于STM32微控制器的智能温室大棚控制系统的设计与实现。该系统通过集成多种传感器和控制设备，实现了对温室大棚内环境参数的实时监测与自动调节，为农作物的生长提供了最佳的环境条件。

完整项目源码下载链接：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/89900089

1. 引言

传统温室大棚多依赖人工管理和经验，存在管理效率低、资源浪费等问题。为了提高温室大棚的管理水平和经济效益，本文设计了一套基于STM32微控制器的智能温室大棚控制系统。该系统能够自动监测温室内温度、湿度、光照强度等环境参数，并根据预设的控制策略，自动调节通风、灌溉、补光等设备，确保农作物在最适宜的环境中生长。

2. 系统总体设计

2.1 系统架构

整个系统由硬件和软件两大部分组成。硬件部分主要包括STM32微控制器、各种传感器、控制设备和通信模块；软件部分则负责数据采集、处理及控制逻辑的实现。

2.2 关键组件介绍 STM32微控制器：作为系统的核心处理器，负责数据采集、处理及控制逻辑的实现。温度传感器：用于监测温室内的温度。湿度传感器：用于监测温室内的湿度。光照强度传感器：用于监测温室内的光照强度。土壤湿度传感器：用于监测土壤的湿度。继电器模块：用于控制风扇、水泵、补光灯等设备的开关。通信模块：通过Wi-Fi或LoRa等无线通信技术，实现远程监控和数据传输。LCD显示模块：用于显示当前的环境参数和系统状态。

3. 硬件设计

3.1 STM32微控制器选型

本项目选用STM32F103C8T6微控制器，该芯片具有高性能、低功耗的特点，适用于嵌入式控制系统。

3.2 传感器模块 温度传感器：采用DS18B20数字温度传感器，精度高、稳定性好。湿度传感器：采用DHT11温湿度传感器，集成度高、使用方便。光照强度传感器：采用BH1750数字光照强度传感器，测量范围广。土壤湿度传感器：采用自制电容式土壤湿度传感器，成本低、灵敏度高。 3.3 继电器模块

继电器模块用于控制风扇、水泵、补光灯等设备的开关。本项目选用4路继电器模块，通过GPIO接口与STM32连接。

3.4 通信模块

通信模块用于实现远程监控和数据传输。本项目选用ESP8266 Wi-Fi模块，通过串口与STM32连接，实现与云端服务器的数据交互。

3.5 LCD显示模块

LCD显示模块用于显示当前的环境参数和系统状态。本项目选用1602字符型LCD显示屏，通过I2C接口与STM32连接。

4. 软件设计

4.1 主程序流程

主程序主要完成初始化设置、循环读取传感器数据、根据预设策略控制设备、更新LCD显示内容等功能。具体流程如下：

初始化STM32微控制器及相关外设。循环读取温度、湿度、光照强度、土壤湿度等传感器数据。根据预设的控制策略，控制风扇、水泵、补光灯等设备的开关。更新LCD显示屏上的环境参数和系统状态。通过通信模块将数据上传到云端服务器。 4.2 控制策略 温度控制：当温度超过设定上限时，开启风扇进行降温；当温度低于设定下限时，关闭风扇。湿度控制：当湿度低于设定下限时，开启水泵进行灌溉；当湿度高于设定上限时，关闭水泵。光照控制：当光照强度低于设定阈值时，开启补光灯；当光照强度高于设定阈值时，关闭补光灯。土壤湿度控制：当土壤湿度低于设定下限时，开启水泵进行灌溉；当土壤湿度高于设定上限时，关闭水泵。 4.3 通信协议

通信模块采用MQTT协议与云端服务器进行数据交互。具体步骤如下：

连接Wi-Fi网络。连接MQTT服务器。发布环境参数数据到指定主题。订阅控制命令主题，接收云端下发的控制指令。

5. 测试与结果分析

5.1 测试方法

为了验证系统的功能和性能，我们进行了以下几项测试：

传感器测试：测试各传感器的准确性和稳定性。控制测试：测试系统在不同环境条件下的控制效果。通信测试：测试系统与云端服务器的数据交互功能。 5.2 测试结果

经过多次测试，系统能够准确地监测温室内的环境参数，并根据预设的控制策略，自动调节风扇、水泵、补光灯等设备，确保温室内的环境条件始终处于最佳状态。同时，系统与云端服务器的数据交互功能正常，能够实现实时监控和远程控制。

6. 结论

本文设计并实现了一种基于STM32微控制器的智能温室大棚控制系统。通过集成多种传感器和控制设备，实现了对温室大棚内环境参数的实时监测与自动调节，为农作物的生长提供了最佳的环境条件。未来的工作将集中在优化控制策略、降低成本等方面，以期更好地满足市场需求。

完整项目源码下载链接：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/89900089

以上是关于“基于STM32的智能温室大棚控制系统设计”的详细报告，希望对大家有所帮助。如果有任何问题或建议，欢迎留言交流！

参考文献

[1] 孙勇, 李华. 基于STM32的智能温室控制系统设计[J]. 农业工程学报, 2018, 34(10): 123-128.
[2] 王晓东. STM32嵌入式系统开发实战[M]. 北京: 电子工业出版社, 2019.
[3] 张伟, 陈刚. 智能农业物联网技术与应用[M]. 北京: 机械工业出版社, 2020.
[4] 陈明, 李强. 基于物联网的智能温室大棚设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(12): 112-116.