基于ZigBee的花卉温室环境智能监控系统研究与实现
基于ZigBee
的花卉温室环境智能监控系统研究与实现摘要随着人们生活品质的不断提高绿植、花卉逐渐走入人们的生活。传统绿植、花卉种植依靠人工耗费人力物力很多环境因素难以人为准确判断并且微小的环境变化都可能导致花卉品质下降。针对于南疆地区温室大棚监测控制技术仍处于半自动化半人工阶段半智能化的温室监控系统成本高且精准度低不能满足花卉生长环境需求。针对上述情况本研究在对阿拉尔周边花卉大棚实地调研和全面分析的基础上设计出一套低成本的基于ZigBee技术的温室智能监控系统同时建立PCA-GAPSO-LSSVM组合算法的温室环境预测模型对温室监测系统稳定性进行检验实现更加精准的温室环境调控。本文研究的主要工作如下。1基于物联网技术设计并实现了花卉温室智能监控系统。本研究结合ZigBee技术和无线通信技术提出了一种低成本的智能花卉监控系统。系统由上位机和下位机两部分组成上位机主要负责监测、管理、警告和远程控制环境信息。下位机包括两个通信网络一个负责采集、传输和控制指令的执行。另一个负责与上位机通信搭建ZigBee局域网汇总环境监控节点数据并发送控制命令。同时系统在主控设备端引入边缘计算能够实现在网络通信不畅条件下对环控设备的全自动调控。2手机APP设计与云服务器搭建。上位机控制终端包括用户手机APP端和Web端手机App方便了用户随时随地查看温室监控系统运行状态并能设定温室大棚环境参数阈值当温室环境参数超出阈值范围将会收到设备报警信号有手动和自动两种调控方式。Web端可以实现对温室适时和历史环境数据的查询并根据需要进行环境数据的下载分析。云服务器选用OneNet云服务器进行搭建云平台可实现对花卉温室监控系统上传数据的存储和展示并且能对温室内的设备进行控制。3搭建温室环境预测模型。使用PCA-GAPSO-LSSVM组合算法完成对温室环境数据的预测并通过比对分析选出最佳拟合方案实现对温室环境的精准化控制。首先通过PCA挑选出影响预测对象的主元因子作为预测模型的输入变量。其次通过GAPSO遗传粒子群组合算法对LSSVM的正则化参数gam和RBF函数参数sig2进行优化建立预测对象和主元因子的非线性预测模型。最后通过PSO、CPSO和GAPSO三种算法对比分析选出拟合度更高、迭代次数更短、预测效果更
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