发布时间 : 星期三 文章我国智能温室的研究现状更新完毕开始阅读
课题阶段性总结
——阅读论文总结，课题初步方向
1我国温室农业发展概况
现代农业越来越朝着精细化和规模化方向发展。精细化需要我们从细节上把握农作物生长的各个环节，例如作为在什么样的温度，光照和水肥条件下能更好的生长，在什么样的环境条件下更容易发生病虫害。传统的小面积种植不能采用大型的农业设施对农作物统一化管理，即浪费人力又加大了农业设施的开支，所以规模化是未来农业的发展方向。随着互联网+的提出，智慧农业也越来越成为我国发展的趋势，因为智慧农业的应用恰恰满足了现代农业朝着精细化和规模化的发展要求。
近年来我国设施园艺得到了快速发展，截至2012年，面积已达到了362万hm 2，占世 界的89.3%;其中代表设施园艺现代化水平的玻璃温室面积接近9000 hm 2，占世界玻璃温室
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面积的22.5% 。与此同时，随着信息技术的发展，传感器技术、无线网络、信息处理、决策服务等智能化技术越来越多地应用于温室管理中，尤其是近年来物联网技术的发展和应用，更加促进了温室智能化管理技术的发展。
2 温室环境智能监控研究现状
2.1温室环境信息获取
温室环境信息获取方面，研究初期主要采用线传输方式，如朱伟兴等设计了以计算机为
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上位机、MCS-51单片机为下位机的智能温室群集散控制系统就是运用RS232/RS422有线传输环境信息。其设计整体框图如图1.
图1 朱伟兴等设计的硬件整体框图
再如懂乔雪等设计的“温室计算机分布式自动控制系统”采用总线式RS-485通信网络和逐级验证的通信算法进行数据传输，通信结构图及总体框图如图2、3。
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图2 懂乔雪等设计的通信硬件系统框图
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图3 懂乔雪等设计的系统总体框图
近年来国内外在温室环境无线测控技术方面开展了相关研究工作，主要是采用 2G、3G 网络通信技术、Zigbee、蓝牙和Wi-Fi等方式进行信息的传输。其中2G、3G网络通信技术主要适用于远距离信息传输，Zigbee、蓝牙和Wi-Fi技术用于短距离信息传输领域。如张猛
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等设计的“基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统”就是运用了无线传输技术，其设计整体框图如图4。
图4 张猛等设计的系统总体框图
再如王斌等设计的“基于GPRS技术日光温室综合环境集散控制系统”该系统主要由３部分组成：温室综合环境监控模块、GPRS数据传输模块、基于WEB的温室群监控中心模块。整体设计框图如图5所示。
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图5 王斌等设计的系统总体框图
2.2 温室环境的数据处理
由于温室测控系统服务于多个温室，范围广，环境参数复杂，为了提高采集数据的可靠
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性和稳定性，大多数设计都采用了一定的方法将采集到的原始数据进行处理。如程曼等在“基
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于多传感器数据融合的温室环境控制的研究”一文中描述的，在多传感器采集数据基础上, 利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序, 提高数据融合结果的客观性。器设计的整体框图如图6。
图6 程曼等设计的系统总体框图
再如张韩飞等在“多传感器信息融合在温室湿度检测中的应用”一文中采用模糊C均值(FCM)聚类算法对温室湿度进行数据融合, 阐明了FCM 算法优于平均值算法，提高了检测的准确性。其整体设计框图如图7所示。
图7 张韩飞等设计的系统总体框图
2.3 温室环境决策调控
目前温室环境优化控制主要是依据植物生长最适宜条件或者依据环境控制成本最低来优化。在上述两种优化调控方法中，由于基于生长最优往往不是经济效益最好，而基于成本最低则不能保证发挥温室增产潜力，所以近年来开展了将作物生长和环境调控成本相结合的控制方法研究。
如朱丙坤等人在“基于节能偏好的冲突多目标相容温室环境控制”[8]一文中利用多目标相容算法对温室大棚进行控制，并对遗传算法进行了改进，把节能这一偏好引入到了优化过程中。在多冲突目标算法中，不在追求精确的点目标，而是追求次优的区间目标，由于控制目标的放宽，就可以有很大的余地来协调控制精度和能耗，从而达到节能降耗的目的。再如戴剑锋等在“基于模型的温室加温控制目标优化系统研究”[9]一文中建立了基于模型的温室加温控制目标计算机优化系统，该系统包括一个数据库(温室、作物以及气象资料) 和三个模型(作物生长模拟模型、温室加温能耗预测模型以及加温控制目标优化模型)。其系统结构与功能框图如图8。
图8 戴剑锋等设计系统结构与功能示意图
精选
3 总体方案总结
智能温室控包括数据采集、数据分析、决策控制三个方面的内容。总结近20年在“温室智能控制”方面的研究，总结如下。
3.1数据获取方面
由于总线方式布线复杂且有线线路在大棚内温热潮湿的环境下容易损坏等多方面原因，使用将越来越少，取而代之的将是无线通信，包括zigbee、蓝牙、WiFi等短距离无线通信和GPRS、互联网等远程无线通信。
3.2数据处理方面
分布式处理将是未来的发展趋势，传统的数据处理往往是将所有原始数据都汇聚到控终端进行统一处理，这样既加大了数据处理的难度，又浪费了数据传输带宽。所以将原始数据在采集端进行处理或者预处理是数据处理的前提，这就需要在数据采集端加合适的数据处理硬件。传统的温室大棚控制系统的数据处理通常是将不同传感器或者同一种类的不同传感器独立开来，或者只进行简单的均值融合，这种方法不能从整体上把握温室环境，并且存在数据冗余。多传感器融合技术弥补了上述缺点，多传感器信息融合是把多个相同类型或不同类型的传感器所提供的局部观察量加以综合，消除信息之间的冗余和矛盾， 利用信息互补， 形成对环境的相对完整一致的感知描述，从而提高智能系统决策的快速性和正确性，以及规划的科学性。现有的温室监控系统智能化程度较低 ,它们能够自动采集温室内的小气候数据，进行简单的数据处理，并且利用直接监测数据或者经简单处理后的数据进行温室内小气候的调控 ,但是调控的机制一般是比较死板的程式化设置参数 ,缺少基于专家知识的、针对具体作物生理特点和病虫害发生规律的灵活调控机制。专家系统的融入能够利用专家系统中的专家经验实时处理分析温室监控系统的监测数据，从原始数据中挖掘出更为深层次的信息，例如什么环境条件下更容易产生病虫害，什么条件下果实张的更快更好等等。
3.3决策控制方面
传统的设计一般只考虑使环境达到最优即可，但是环境最优必定是以牺牲能源为代价的，并且植物生长的适宜环境往往不是一个点，而是一个区间，只要能使环境在植物适宜生长的范围之内即可。所以如何在环境优化与能源节约之间找到一个平衡点成为反馈调控一个课题，无论以何种一句作为控制前提，最终的经济效益是控制的最终落脚点近所以近年来开展了将作物生长和环境调控成本相结合的控制方法研究。
综上所述，无线通信、分布式处理、多传感器融合、专家系统、作物生长环境和调控成本结合控制是未来“温室环境智能控制”的发展方向，也是课题研究的重点。
4 课题方向
4.1 总体概述
课题方向初步定为运用无线通信、分布式处理、多传感器融合、专家系统、作物生长环境和调控成本结合控制方面的知识设计出一款“温室环境智能监控系统”。课题创新点主要有，数据分析融入专家系统、病虫害预防、适用于多种农作物。该系统解决了目前温室环境监控系统普遍存在的环境数据获取后很少与具体作物健康发育的特殊需求相结合，也很少用于病虫害的智能化防治等问题。系统总图框图如图9所示。 4.2 课题开展
首先是数据采集端，选取对作物生长最为重要的温度、湿度、CO2浓度、光照和作物图像作为原始采集参数。传感器选型如表1所示。
表1 传感器选型表
传感器 型号
温度 SHT11
湿度 SHT11
精选
光照 BL1750
CO2浓度 MG811
作物图像 待定