【摘 要】
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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
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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。
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