一、无土栽培营养液模糊自适应循环控制系统（论文文献综述）
廖晋瑞[1]（2021）在《基于光谱信息融合的设施栽培营养液浓度快速检测系统研发》文中认为随着设施农业的发展,无土栽培技术和水肥一体化技术的应用愈发普遍,但随之而来的营养液回收利用率低,废液排放引发的环境问题日益引人关注。通过检测营养液废液的离子浓度,经去除杂质和二次配制后的再利用,可有效提高营养液的循环利用率。本文设计了一套基于光谱信息融合的设施栽培营养液离子浓度检测设备,可以实现对设施栽培营养液中钙离子、镁离子、钾离子、铵根离子、硝酸根离子以及磷元素浓度的快速检测,进而为营养液浓度的动态调控和废液的循环利用提供可行的解决方案。本文的主要研究内容及取得的结论如下:（1）确定基于光谱信息融合的营养液离子浓度检测方法并提取特征波长。本设计依据水质检测相关国家标准和分光光度检测相关研究,通过紫外-可见分光光度计和近红外光谱仪,对经显色处理后的各离子标准溶液进行检测,获取吸光度数据,经光谱预处理后利用偏最小二乘回归算法绘制标准浓度曲线,使用竞争自适应加权算法和随机蛙跳算法提取出与各离子浓度相关性最大的特征波段,并结合可定制窄带LED光源的波段,确定了六个特征波段定制LED光源,其中心波长分别为220、275、400、540、700、1720 nm。（2）基于多组分顺序检测流路的检测设备结构设计和基于透射光谱检测的检测设备硬件设计。本设计搭建了一个基于低成本窄带LED光源和光电二极管结合的光谱信息采集平台,该平台在检测主流路的设计中借鉴了顺序注射分析法的流路原理,设计了基于多位排阀与微型精密蠕动泵的多离子顺序检测主流路系统,实现了多试剂和样品间的流路切换和精确进样、进试剂的功能。在该硬件平台的基础上,设计了营养液中待测离子经显色处理后通过光谱检测测定离子浓度的检测方法,即通过将光电传感器采集透射光产生的电压数据转化为吸光度值后,建立营养液中各离子浓度线性回归模型并将模型嵌入至树莓派处理器,实现营养液离子浓度的检测并实时显示检测结果。（3）基于C语言的检测设备控制部分软件设计和基于Python的检测设备人机交互界面开发。本设计根据嵌入式系统软件开发要求,完成营养液离子浓度检测系统软件开发,实现了STM32单片机对检测过程中营养液待测样本和显色试剂的精确输送,光谱数据的采集与计算。基于QT设计的用户交互界面,实现了检测过程可视化,检测结果实时显示,以及动态调控营养液浓度屏蔽。（4）营养液离子浓度模型建立及检测系统的测试与验证。本设计通过验证实验对整套设备的检测精度和稳定性进行测试。由于常见营养液配方离子种类基本一致,本文以通用霍格兰营养液为检测对象,对设备检测精度进行验证。试验制备了90个按不同比例稀释的无土栽培营养液通用霍格兰番茄配方样本,建立用于设备检测的营养液离子浓度线性回归模型,所建立的模型中磷元素、NH4+、NO3-、K+、Ca2+、Mg2+浓度的均方根误差为0.0646、0.0716、0.6896、3.5320、0.2773、0.3253,系统对样本溶液的检测结果平均误差率均小于±10%,且每份待测样本的单次检测时间约为15分钟。本设计研发的基于光谱信息融合的设施栽培营养液离子浓度检测设备具有成本低廉、检测准确率高和检测速度快的优点,在实际农业生产过程中,对提高营养液废液的循环利用,降低农业面源污染具有重要应用价值。
赵学鑫[2]（2021）在《基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现》文中提出中国是盐碱地大国,人均耕地面积远低于世界平均水平。利用无土栽培技术提高土地的生产效率成为中国农业向着高效化发展的重要途径。推进物联网技术在无土栽培中的应用,提高农业智能化管理水平是加快农业现代化的有效途径,而数据融合技术的应用对于实现高效、低成本的数据采集整理起到关键作用。由于我国发展农业物联网起步较晚,数据融合决策精度较低,很多管理系统缺乏一体化、信息化管理。在此背景下,本文通过实地调研、需求分析、算法改进,设计并实现了物联网技术下无土栽培数据融合决策模型与信息管理云平台的综合系统。具体研究工作如下:（1）分析设施农业环境中无土栽培智能化管理的发展背景、应用现状和融合决策方法。在现有问题与实际需求的基础上,对系统业务流程及功能需求进行分析,并依托物联网、Web、数据融合算法对系统进行了整体设计,制定了系统总体架构。（2）以无土栽培棚区环境为背景,构建了基于多数据融合算法的决策模型,该模型分为一级数据融合与全局决策融合两部分。在一级数据融合阶段,针对现有多传感器数据融合算法冗余高、误差大的问题,提出了一种基于自适应信任估计与神经网络的多传感器数据融合算法（Trust-Neural Network,T-NN）。将时间因子引入自适应信任估计模型,通过计算节点间的信任度,并对数据进行优化,最大程度地避免了测量时间过长所带来的数据不准确问题。将优化后的数据引入BP神经网络进行数据融合,提高了融合的精度与稳定性。在全局决策阶段,引入改进证据源的D-S证据理论方法对一级融合优化后的数据进行决策融合,实现了证据冲突下的自适应修正,提高了决策融合准确度。通过仿真实验对比,在该模型下数据融合决策精度有明显的提高,为系统的智能监测和决策控制提供了强有力的理论依据。（3）确定系统采集控制终端的选型,完成信息管理云平台的设计与实现。选择系统所需的各种传感器、控制终端等设备,为系统的实现奠定了基础。通过对系统的业务流程与功能需求分析,设计开发了基于Django+Vue的智能决策管理云平台。平台设计了供农场员工使用的前台与供管理员使用的后台管理,并将数据融合决策模型应用到功能模块中,实现了棚区环境智能监测、决策控制、传感器异常检测、信息数据管理等功能。经过系统部署和测试,各模块均达到设计要求,为棚区提供了高效的作业管理服务。
黄云龙[3]（2021）在《麦苗生长舱控制系统设计与实现》文中进行了进一步梳理我国养殖业和种植业都处于国际领先地位,当今养殖比较热门的牛羊等食草动物,饲养用的食物通常为牧草,部分地区由于牧草稀缺,大麦苗可以成为很好的替代品。大麦苗含有大量维生素C、胡萝卜素和抗氧化酵素,是一种高营养的食材。而且大麦苗培育的周期非常短、营养价值高,同时能制作为保健食品,具有较高的市场需求。随着大麦苗需求量日益剧增,人们对于大麦苗的质量要求也不断增高,传统的种植方法不能满足随时种植出新鲜优质的大麦苗。植物生长舱是现代农业发展的产物,通过温度、湿度、光照、CO2浓度等相关传感器以及控制系统设备,使生长舱内植物的生长条件达到适宜的一种种植方法,也是未来农业的发展方向。本文主要研究了植物生长舱控制系统,具体而言包括:1、本文基于STM32设计了一种麦苗生长舱控制系统,该生长舱配备空调,风机,水泵,温湿度传感器,控制器,电磁阀等设备构成控制麦苗萌发和生长的温湿度控制系统,风循环系统,换气循环系统,灯光系统,灌溉系统,人机交互系统。可以通过显示器监控生长舱的温湿度,和各个设备的运行状态。保证适宜的生长的环境,使用时只需提供种子,给生长舱供电供水,操作简单,该生长舱可无视外界环境因素,短时间培育出大量的无污染优质麦苗,满足人们对于高质量麦苗需求。2、对生长舱控制系统传感器采集的数据进行卡尔曼滤波算法处理,一方面可以改善传感器自身精度,同时克服一定过程噪声的影响。通过仿真的方法对比了直接使用传感器读取数据和卡尔曼滤波数据的误差,表明使用卡尔曼滤波算法有效,同时发现对于被测量变化较慢的参数滤波的效果更好3、基于2的滤波算法对温度、湿度、二氧化碳浓度等传感器采集数据滤波,结合大麦种子萌发的其他环境参数,光照黑暗比、光照周期时间、种子重量作为输入参数。分别通过非线性回归（Nonlinear Regression,NLR）和多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）,径向基函数（Radial Basis Function,RBF）等模型来预测种子萌发生长约160小时后的平均生长高度、麦苗重量和种子重量干燥比。通过三种模型对50组试验数据的预测结果比较分析然后使用较优的模型对不同生长条件下的麦苗高度和麦苗种子重量比进行预测,找到麦苗最优的生长环境。实际种植效果和预测基本一致,证明了该方法的有效性。
王明辉[4]（2021）在《设施栽培营养液自动调控系统设计与研究》文中进行了进一步梳理为提升设施栽培营养液调控的自动化水平,本文基于Knop古典通用水培配方（A:99%Ca（NO3）2·4H2O、B:98%KNO3、C:99%KH2PO4、D:98%Mg SO4·7H2O、E:99%EDTA-Na Fe）的营养液环境展开研究。开展了营养液自动调控系统基础试验研究、营养液调控模型研究、营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究、营养液自动调控系统设计与试验验证。本文主要研究及结论如下:（1）营养液自动调控系统基础试验研究。为确定营养液最佳母液加入量与检测指标值之间的关系,进行了营养液配比试验研究,确定了5种母液的最佳浓度值分别为A:1049.6 mg/L、B:202.0 mg/L、C:200.9 mg/L、D:492.0 mg/L、E:191.8 mg/L。为减小传感器对作物生长的影响以及提高检测结果的准确性,进行了传感器检测试验研究,确定了传感器最佳安装位置为栽培槽中心且高度为20 mm。为提高营养液调配的速度和均匀性,基于响应曲面试验方法研究了均匀混合机构安装高度距离、安装水平距离和搅拌速度对营养液达到稳定状态所需时间的影响,最终确定了营养液均匀混合机构最佳参数组合为作业速度110 r/min、安装垂直距离50 mm、安装水平距离150mm。（2）营养液调控模型研究。为提高营养液动态调控的精度,提出了一种基于SVR的营养液调控模型。首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液配比下营养液的p H、EC、K+浓度、Ca2+浓度和NO3-浓度等检测指标值,并基于SVR构建营养液检测指标值预测模型;其次,采用离散斜率法计算营养液检测指标值与5种母液含量响应曲线的离散斜率,并利用人工鱼群算法获取离散斜率最大突变点;最后,以该突变点对应的5种母液含量作为最优调控目标值,基于SVR构建营养液调控模型并进行验证试验。结果表明:基于SVR算法构建的营养液调控模型具有更高的精确度和拟合效果,基于SVR的营养液调控模型中对应5种母液含量的决定系数分别为0.99、0.98、0.99、0.96、0.99;均方根误差分别为4.29 ppm、7.39 ppm、5.02 ppm、2.85ppm、3.96 ppm。（3）营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究。为提高设施栽培营养液调控的自动化水平,设计了间歇循环式营养液自动调控系统方案。最终确定了传感器“一”字型排列方式和“底插式”安装方法的营养液检测系统,多路母液添加和三层叶片式均匀混合机构的营养液调配系统,调配桶和过渡桶组合的间歇循环式的营养液循环系统。为提高营养液调控速度、精度和利用率,提出了一种基于模糊RBF神经网络PID控制的营养液自动调控系统控制方法,并在Simulink平台下对常规PID、模糊PID、RBF-PID和模糊RBF-PID控制方式进行建模仿真,仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制方法的上升时间、超调量、稳态误差分别为0.15 s、0.35%、±0.08%,PID的3个参数kp,ki,kd需0.08 s达到稳定,加入10%扰动后0.17 s便可进入稳定。（4）营养液自动调控系统设计与验证试验。为验证营养液自动调控系统的功能和性能,对营养液自动调控系统进行了设计与试制,并开展了调控精度、控制精度和效益优化的验证试验。验证试验结果表明:对比逐步拟合响应模型,基于SVR的营养液调控模型的5种母液使用量的相对误差平均值分别降低了46.42%、52.08%、54.03%、53.59%、54.54%;对比模糊PID控制系统,模糊RBF神经网络PID营养液调控系统的延迟时间为11 s,平均调节时间为100 s;5种营养液指标值最大超调量分别为0.72%、3.9%、4.46%、4.16%和3.41%;稳态误差范围分别为±0.008、±54.67μS/cm、±1.79 ppm、±2.83 ppm和±4.74 ppm;对比传统调控组,优化调控组5种母液的使用量分别降低了14.69%、18.83%、20.94%、23.38%、18.35%。
王雪威[5]（2021）在《全有机营养袋式栽培西瓜杂交组合筛选及营养液配方优化研究》文中进行了进一步梳理有机栽培是提高产品品质的重要途径。培育有机栽培专用品种,研发配套的有机营养液是实现有机栽培高效生产的关键技术措施。本试验采用了由有机基质配合有机营养液的全有机营养栽培模式,在大棚和日光温室中进行西瓜杂交组合的比较试验及有机营养液配方筛选研究,结果如下:（1）大棚西瓜杂交组合筛选研究。采用有机基质配合有机营养液的全有机营养袋式栽培方式,对分属于京欣、西农8号、早春红玉、小兰和红小玉5个类型的西瓜杂交组合的生长特性、产量及品质综合评价研究。分析了果实发育期和全生育期等重要的生长发育周期,以及生长势和坐果难易等生长特性指标,单果质量、每公顷产量等产量指标,果实中心和边部可溶性固形物、可溶性糖等品质指标。采用主观层次分析法、客观熵权法对各单?品质指标进行赋权,再利用基于博弈论的组合赋权法计算各指标权重,最后用逼近理想解排序分析法（TOPSIS法）对各西瓜杂交组合的果实品质进行综合评价。结果表明,杂交组合‘1807WME167’早熟性最好;各杂交组合普遍生长势强、坐果易。爬地栽培的杂交组合中‘1712WME237’果皮厚度最薄,为6.92mm;吊蔓栽培杂交品种中的‘1807WME339’果皮厚度最薄,为3.04 mm。杂交组合中‘1807WME338’可溶性固形物含量最高,其中心可溶性固性物含量为11.32%,边部可溶性固形物含量为8.77%。通过对果实品质的综合分析得出,两种栽培模式下综合品质评价值最高的杂交组合分别为‘1812WME001’、‘1807WME338’,最适宜大棚全有机营养袋式栽培。（2）日光温室西瓜杂交组合筛选研究。采用全有机营养袋式栽培的方式,对西瓜杂交组合的生长特性、产量、品质及挥发性物质含量进行比较分析,研究结果表明,‘苏梦RS66-57’早熟性最好;‘苏创907-147’产量指标最优,单果重和每公顷产量分别达3.25 kg和5.41 kg/m2;‘苏梦6号’中心可溶性固形物含量最高,达13.53%。分析得到‘苏创907-124’挥的发性物质的总含量最高,其香气最为浓郁。‘苏梦RS66-57’的特征香气物质的含量最高,其风味最具西瓜清香和西瓜果皮香气。验证了全有机营养袋式基质栽培优于土壤栽培配合有机营养液的栽培方式。通过模糊隶属函数值法对西瓜果实的品质和挥发性物质的含量进行综合评价,确定出在日光温室全有机营养袋式栽培下,品质最佳、风味最优的3个西瓜杂交组合为‘苏梦6号’、‘苏梦907-099’、‘苏梦907-032’。（3）不同西瓜杂交组合和不同营养液配方对西瓜产量品质影响研究。利用日光温室中筛选出的3个最为优异的西瓜杂交组合,分别配合施用3种不同配方的有机营养液。研究结果表明,从配方的角度来看,以猪粪为主的有机营养液配方较其他两种配方更能够促进西瓜生长发育、提高果实品质、更好地协调各个生长时期的养分分配。从品种的角度来看,最优的品种为‘苏梦907-032’。综上,最优处理为以猪粪为主配合‘苏梦907-032’这一处理。
王佳明,陈思,荆腾,王颢,贺照明[6]（2020）在《无土栽培远程灌溉控制系统》文中认为针对无土栽培灌溉控制方式人工劳动强度大、精度低,智能化程度不够的问题,设计了一套无土栽培远程灌溉控制系统.以MSP430单片机为检测与控制核心,进行灌溉部件驱动控制,并结合相应传感器实时采集营养液监控参数.基于Qt编程设计了配套的上位机软件,对作物灌溉状况进行可视化监控,具有监测值设定、灌溉方式选择、监控参数实时显示、数据保存与历史数据查询等功能.使用GPRS无线传输技术实现上位机与下位机之间的数据同步通信,将BP神经网络应用于营养液电导率EC和p H值的调控中,经监测值调控试验表明,该系统能实现远距离稳定监测与控制,EC调控误差不超过0.11 m S/cm,p H值调控误差不超过0.08.
赵洁[7]（2019）在《基于图像处理的水培黄瓜叶片病斑识别系统设计》文中研究说明随着城镇化的发展,水培蔬菜逐渐成为绿色生活的一部分。目前对于水培黄瓜病害的识别,仍然停留在结合已有经验的人工目测和对比的阶段,这种方法客观性差、效率低,且大部分种植者并不一定具备种植经验,无法准确、及时识别病害并做出相应救治措施。目前基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统主要为实验室研究,在复杂环境下适用性差,病斑特征参数组合选取困难,识别率无法保证。本文针对阳台蔬菜机种植水培黄瓜设计了一种叶片病斑识别系统,利用图像处理技术对复杂背景下采集的黄瓜叶片病斑图像进行预处理,优化特征参数组合,提高病斑识别正确率。参考病斑识别结果及病害程度,在传统营养液浓度基础上控制营养液浓度,增强黄瓜的自然抗性来抵御病害侵袭。本文主要工作将从以下4个方面进行:（1）系统总体方案设计。系统总体方案设计包括病斑识别模块方案设计、营养液浓度控制模块方案设计和用户管理平台搭建。针对家庭种植水培黄瓜,设计图像采集方案采集病害黄瓜叶片图像,并根据图像特点设计病斑识别方案;结合阳台蔬菜机架构,明确传感器和执行器型号;参考图像识别结果设计营养液浓度控制方案;同时搭建用户管理平台方便用户操作、管理。（2）基于灵敏度优化特征组合的黄瓜叶片病斑图像识别算法设计与仿真。以黄瓜炭疽病和白粉病为研究对象,首先通过噪声分析利用自适应阈值小波去除光线不足带来的高斯白噪声;利用超绿特征通过Otsu自阈值分割法结合形态学操作完成复杂背景与病叶分割,并通过颜色阈值去除绿色叶片,得到用于识别的病斑图像。其次提取病斑形状特征、颜色特征和纹理特征共48个原始特征参数;针对特征参数组合选取工作量大、无法保证分类正确率的问题,采用GA-BP神经网络定义病斑特征灵敏度函数优化特征参数组合,提高搜索效率、降低组合特征维度,得到8维最优特征参数组合;考虑病斑识别多为小样本分类,最终采用SVM分类器对病斑图像进行分类识别。在MATLAB 2016b的平台上验证算法可行性,结果表明:优化后的特征参数组合分类正确率优于原始特征参数组合。并基于OpenCV采用C++语言实现黄瓜叶片病斑识别算法。（3）基于图像识别结果的营养液浓度控制系统设计与仿真。分析营养液浓度与检测值EC和PH值关系;参考病斑识别结果,采用模糊推理系统求解当前病害状况下水培黄瓜营养液EC、PH值的改变量,与该种植天数内传统水培黄瓜营养液浓度设定值之和作为适宜当前病害黄瓜的EC、PH值,通过PI控制完成营养液浓度智能控制。建立仿真模型,并通过实验验证营养液浓度控制方案可行性。（4）用户管理平台搭建。设计人机交互界面,进行用户信息和水培黄瓜种植信息管理,以及病斑识别结果和营养液浓度的监测;开发数据库,对用户信息、水培黄瓜病斑信息、识别结果和营养液浓度信息进行存储,追溯黄瓜生命周期。实验和仿真结果表明,本文所设计的病斑识别系统能够将复杂背景下采集的黄瓜叶片病斑图像分割出来,对黄瓜炭疽病和白粉病综合分类正确率达到96%,相比于特征参数组合未优化前提高了4%;参考图像识别结果微调病害黄瓜营养液浓度,实验结果表明系统运行稳定,对黄瓜病害状况有抑制或缓解作用。本系统也可以应用于其它农作物的病害识别,为复杂环境下的植物病害识别提供了参考,同时为大规模农作物的病害识别提供技术支持,对作物病害自动化诊断的实现有推动作用。
姚利军[8]（2019）在《雨水利用型叶菜气雾栽培技术研究 ——以长春地区为例》文中指出本文从雨水资源化利用对水资源利用的意义及无土栽培技术的优势出发,在课题组前期研究基础上,将雨水利用与蔬菜雾培技术相结合,以意大利生菜（Lactuca sativa L.var.ramosa Hort.）为栽培对象,分析长春市雨水用于雾培的可行性;设计并加工完成了集雨水处理与雾培营养液循环利用于一体的雨水利用型雾培装置;并将装置运用于栽培试验,开展效果评价。具体结论如下:（1）通过对长春市近十年（20082017）降雨数据分析,结合试验当年（2018年）两个典型采样点天然雨水采样分析检验结果,对比无土栽培、农田灌溉及饮用水水质要求,并进行了雨水叶菜雾培试验。结果发现:长春市雨水是无土栽培的优质水源;雨水栽培组（处理1）各项指标皆高于雨水与曝气自来水等量混合组（处理2）和自来水栽培组（对照组）;处理1的叶绿素相对含量和净光合速率均最高,对照组最低,处理2介于二者之间;处理1、处理2与对照组相比,可溶性糖和硝态氮含量随着雨水的加入有所增加,而可溶性蛋白则随雨水加入有所下降,其中,处理1硝态氮含量增加了近50%;（2）将雨水利用与雾培技术相结合,设计并加工完成了一套雨水利用型雾培装置。该装置由预沉池、吸附过滤池、过渡池、反渗透池、清水池、自来水池、营养液池、营养液提升泵、营养液调控池（酸液池、碱液池及浓缩营养液母液池）、雾培箱、缓冲消毒池及控制部分组成。该装置可通过自然沉降与吸附过滤对供给的雨水进行预处理,对EC值较大的雨水还可通过反渗透进一步处理。该装置可实现营养液循环利用,通过紫外线与臭氧对营养液进行杀菌消毒,以雨水作为优先水源,自来水为备用水源,通过二者互补保障水源供给的稳定性;（3）通过硬件与软件设计,开发了雨水利用型雾培装置的控制系统。该系统基于PLC控制,可实现对过渡池内预处理后雨水EC值的判别,以及控制系统的核心部分——营养液池营养液的配制与调控。控制系统采用S7-200 SMART SR20 CPU作为处理器,搭配EM AE08模拟量输入模块,配合pH、EC、液位、温度传感器及液位感应器,可实现初始营养液的配制、营养液组分的自动调控,符合营养液少用少配、按需供应的原则,节约营养液的同时,保障营养液成分的稳定性;（4）为研究装置对于雨水的预处理效果,同时为装置使用提供建议,在10NTU130NTU范围内等梯度的配制了5种不同浊度的配制水,并对其进行了预沉与吸附过滤试验,确定该范围内浊度水的预沉时间与预沉效果的关系。根据研究结果,并结合生长旺季蔬菜的需水特征,在保障经济性的前提下,提出浊度大于100 NTU的雨水不可直接使用的建议。另外,开展栽培试验,结果表明,雨水利用型雾培系统生长状况及品质均优于传统雾培系统栽培。
高一星[9]（2019）在《阳台蔬菜机营养液自适应控制系统设计》文中提出营养液是阳台无土栽培蔬菜生长的重要环节,当前蔬菜营养液控制技术较成熟的大型农业施肥系统,注重对被控对象营养液的研究,忽略光照强度、温湿度、CO2浓度和蔬菜品种等外部因素对系统的作用和扰动,存在参考输入不能依据环境和蔬菜生长天数等因素变化动态调整、输出易产生超调、响应时间不稳定和易受外部环境因素扰动等问题,往往较难在城镇居民小型阳台蔬菜机中推广应用。针对上述问题,本文设计一种阳台蔬菜机营养液自适应控制系统,由营养液预估和模型参考EC（Electric Conductivity）和pH（酸碱度）自适应解耦控制两个子系统组成。系统可根据温湿度、光照强度和蔬菜品种等参数预估出最佳EC和pH值,并依据该预估值实现对营养液的自适应控制;设计蔬菜机人机交互界面,实现蔬菜系统参数同步显示、语音播报以及手动添加营养液等功能。本文主要工作如下:（1）营养液控制系统方案设计。根据阳台蔬菜种植机结构特点和需求分析,选用电极型EC和pH传感器采集营养液的参数值,采用直流型蠕动泵、搅拌泵和循环泵作为整个系统的执行机构;利用光照强度、温湿度和CO2浓度传感器采集阳台环境参数,在云服务器上实现对营养液的预估。（2）营养液控制系统硬件设计与测试。选择STM32作为阳台蔬菜机微控制器,设计蠕动泵驱动电路、EC和pH放大电路等各模块接口电路;同时为了提升蔬菜机处理数据实时性、娱乐和人机交互性,给微控器移植FreeRTOS嵌入式操作系统和emWIN图形界面库;最后通过综合电路设计搭建系统硬件测试平台,验证了通信、数据采集和数据显示等系统的可行性。（3）蔬菜营养液预估子系统设计。针对不同地域、蔬菜品种和阳台环境下蔬菜最适营养液EC和pH差异较大和人工较难准确预估的问题,采用改进的Canopy-Kmeans聚类和SVM模型算法预估出蔬菜机营养液控制系统设定值;对阳台蔬菜机实验样本数据集进行仿真验证,营养液EC和pH的预估的最大误差分别为4.17%和3.80%。（4）模型参考EC和pH解耦自适应控制子系统设计。针对营养液控制中EC和pH耦合、阳台环境变化等外部因素使系统存在营养液数学模型参数波动、母液与水混合过程中系统易产生强非线性、时变性等问题,通过实验法和物料守恒定律,首先建立母液AB与EC、母液C与pH等4种系统数学模型,并设计EC和pH对角解耦矩阵;依据系统最短响应时间（40s）、过程无超调等期望输出,设计系统理想参考模型;应用模型参考自适应理论分别设计了系统EC和pH两参量的自适应律和控制律;最后研究外部环境变化对系统的扰动过程,仿真验证系统的跟随特性、鲁棒性和输出特性。综合实验测试表明,该阳台蔬菜机营养液自适应控制系统能够依据地域、蔬菜种类和阳台环境等参数预估出蔬菜机最适EC和pH,可在40s左右达到达稳定状态,EC控制误差±0.1mS/cm,pH控制误差为±0.1,利于家庭阳台蔬菜科学化种植。对推广到中、大型无土栽培农业设施中具有一定的参考价值。
李颀,高一星,王俊,杨柳,赵洁[10]（2019）在《水培阳台蔬菜机营养液电导率自适应控制》文中研究指明针对当前水培阳台蔬菜机营养液电导率（Electrical conductivity,EC）控制系统易受外界温度、湿度、光照强度和混合营养液中pH等因素干扰的问题,设计了营养液EC的模型参考自适应控制系统。基于物料守恒关系建立营养液EC控制系统数学模型,同时依据被控对象模型、响应时间和控制性能等指标选取参考模型,并采用李雅普诺夫稳定性原理设计系统的自适应律和控制律。仿真试验表明,系统可在40 s左右进入稳定状态,同时在外界温度、湿度、光照强度、混合营养液p H等的扰动下,依旧具有较好的鲁棒性（控制绝对误差<0. 1 m S/cm）。
二、无土栽培营养液模糊自适应循环控制系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无土栽培营养液模糊自适应循环控制系统（论文提纲范文）
（1）基于光谱信息融合的设施栽培营养液浓度快速检测系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 营养液离子浓度检测方法 |
| 1.2.2 营养液离子浓度在线检测装备 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 营养液离子浓度检测方法研究与光谱特性分析 |
| 2.1 光谱检测原理 |
| 2.1.1 光谱及分子对光的选择性吸收 |
| 2.1.2 郎伯-比尔定律 |
| 2.2 营养液中待测离子测量方法选择 |
| 2.2.1 硝酸根离子检测 |
| 2.2.2 铵根离子检测 |
| 2.2.3 总磷含量的测量 |
| 2.2.4 钙离子、镁离子含量的测量 |
| 2.2.5 钾离子含量的测量 |
| 2.3 经显色处理后的营养液透射光谱特征波长提取 |
| 2.3.1 仪器设备与分析软件 |
| 2.3.2 实验样本 |
| 2.3.3 光谱数据采集 |
| 2.3.4 特征波长提取算法分析 |
| 2.3.5 各待测离子特征波长提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 检测设备结构设计与嵌入式硬件设计 |
| 3.1 检测设备整体设计 |
| 3.1.1 检测设备需求分析 |
| 3.1.2 设备工作流程与功能设计 |
| 3.2 核心器件选型 |
| 3.2.1 光源 |
| 3.2.2 光谱采集传感器 |
| 3.2.3 微控制单元(MCU) |
| 3.3 外形结构设计 |
| 3.3.1 主体结构设计 |
| 3.3.2 光源结构设计 |
| 3.3.3 检测工位结构设计 |
| 3.4 设备硬件电路设计 |
| 3.4.1 光源与驱动模块 |
| 3.4.2 光谱检测模块 |
| 3.4.3 液体输送模块 |
| 3.4.4 运算控制模块 |
| 3.4.5 核心处理器模块 |
| 3.4.6 电源模块设计 |
| 3.4.7 人机交互模块 |
| 3.4.8 PCB板设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 检测设备软件与人机交互界面设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 嵌入式操作系统的选择与系统搭建 |
| 4.2.1 操作系统的选择 |
| 4.2.2 树莓派4B支持的操作系统 |
| 4.2.3 系统镜像的烧录与系统搭建 |
| 4.3 系统软件环境搭建与程序开发 |
| 4.4 Py Qt5 应用程序界面设计与移植 |
| 4.5 微信小程序开发 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 营养液浓度预测模型建立与系统验证 |
| 5.1 偏最小二乘回归算法原理 |
| 5.2 试验材料与回归建模 |
| 5.2.1 溶液配制 |
| 5.2.2 光电传感器采集电压信号 |
| 5.2.3 基于PLSR算法构建营养液离子浓度预测模型 |
| 5.3 营养液离子浓度预测精度试验 |
| 5.3.1 试验材料 |
| 5.3.2 设备预测精度试验 |
| 5.4 设备检测稳定性试验与性能测试 |
| 5.4.1 设备检测稳定性测试 |
| 5.4.2 设备运行时间测试 |
| 5.4.3 误差分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 系统分析与相关数据融合算法 |
| 2.1 业务流程分析 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.2.1 系统前台功能需求 |
| 2.2.2 系统后台功能需求 |
| 2.3 基于物联网的无土栽培智能决策管理系统架构 |
| 2.4 数据融合相关算法介绍 |
| 2.4.1 神经网络算法 |
| 2.4.2 D-S证据理论方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于多数据融合算法的决策模型 |
| 3.1 决策模型总体设计 |
| 3.2 基于T-NN的多传感器数据融合算法 |
| 3.2.1 多传感器数据融合模型框架 |
| 3.2.2 自适应信任估计模型 |
| 3.2.3 一级数据融合 |
| 3.3 基于改进D-S证据理论的全局决策融合 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统设计与终端选型 |
| 4.1 智能决策管理云平台总体设计 |
| 4.2 前台用户端设计 |
| 4.2.1 基础信息模块设计 |
| 4.2.2 基于多数据融合决策模型的功能性模块设计 |
| 4.3 后台管理端设计 |
| 4.3.1 基础信息管理模块设计 |
| 4.3.2 功能性数据管理模块设计 |
| 4.4 数据模型设计 |
| 4.4.1 数据库实体设计 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.5 系统终端选型 |
| 4.5.1 数据采集终端选型 |
| 4.5.2 设备控制终端选型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 无土栽培智能决策管理系统实现 |
| 5.1 系统开发应用技术 |
| 5.2 系统前台实现 |
| 5.2.1 系统登录 |
| 5.2.2 用户个人中心模块 |
| 5.2.3 工作简报模块 |
| 5.2.4 智能监测模块 |
| 5.2.5 智能控制模块 |
| 5.2.6 异常检测模块 |
| 5.2.7 物联网终端大屏 |
| 5.3 系统后台实现 |
| 5.3.1 基础信息管理模块 |
| 5.3.2 智能监测管理模块 |
| 5.3.3 控制设备管理模块 |
| 5.3.4 传感器设备管理模块 |
| 5.3.5 数据管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统部署与测试 |
| 6.1 系统部署 |
| 6.1.1 部署相关应用技术 |
| 6.1.2 系统终端设备搭建 |
| 6.1.3 管理云平台部署 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 环境测试 |
| 6.2.2 功能测试 |
| 6.2.3 测试结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间取得成果 |
| 致谢 |
（3）麦苗生长舱控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状及趋势 |
| 1.2.1 植物生长舱研究现状及趋势 |
| 1.2.2 植物生长舱控制系统研究现状及趋势 |
| 1.3 麦苗生长舱现状及面临问题 |
| 1.4 主要研究内容和组织结构 |
| 第二章 麦苗生长舱控制系统概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 麦苗生长舱基本结构 |
| 2.3 麦苗生长舱控制系统 |
| 2.3.1 麦苗生长舱控制系统组成模块 |
| 2.3.2 STM32控制芯片模块 |
| 2.3.3 传感器模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 麦苗生长舱控制系统相关技术 |
| 3.1 嵌入式操作系统 |
| 3.1.1 嵌入式操作系统种类和发展 |
| 3.1.2 前后台系统 |
| 3.1.3 实时操作系统RTOS |
| 3.2 UCOS操作系统 |
| 3.2.1 UCOS系统简介 |
| 3.2.2 UCOS任务管理 |
| 3.2.3 UCOS中断和时间管理 |
| 3.2.4 UCOS通信同步 |
| 3.3 嵌入式图形界面系统 |
| 3.3.1 uc GUI图形界面系统 |
| 3.3.2 EMWIN界面系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 麦苗生长舱控制系统软硬件设计 |
| 4.1 麦苗生长舱系统硬件设计 |
| 4.1.1 需求分析 |
| 4.1.2 系统硬件总体设计 |
| 4.2 硬件电路设计 |
| 4.2.1 STM32F429 最小系统电路设计 |
| 4.2.2 串口通信电路设计 |
| 4.2.3 继电器电路设计 |
| 4.2.4 LCD模块电路设计 |
| 4.2.5 电源供电电路设计 |
| 4.2.6 PCB抗干扰设计 |
| 4.3 软件程序设计 |
| 4.3.1 系统软件开发环境 |
| 4.3.2 系统软件总体设计 |
| 4.3.3 EMWIN和 UCOSIII的移植 |
| 4.3.4 传感器数据采集程序设计 |
| 4.3.5 控制程序设计 |
| 4.3.6 图形界面系统程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 卡尔曼滤波算法和数据分析方法 |
| 5.1 传感器精度控制算法 |
| 5.1.1 卡尔曼滤波原理 |
| 5.1.2 传感器卡尔曼滤波处理仿真分析 |
| 5.2 数据分析算法介绍 |
| 5.2.1 多元NLR模型 |
| 5.2.2 RBF神经网络 |
| 5.2.3 多层感知机网络 |
| 5.3 大麦萌发最优环境分析 |
| 5.3.1 试验数据分析 |
| 5.3.2 试验结果分析 |
| 5.4 试验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要结论和展望 |
| 6.1 主要总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（4）设施栽培营养液自动调控系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 营养液调控模型研究现状 |
| 1.2.2 营养液调控控制技术研究现状 |
| 1.2.3 营养液调控系统研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 营养液自动调控系统基础试验研究 |
| 2.1 营养液配比试验研究 |
| 2.1.1 试验材料与设备 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 试验结果与分析 |
| 2.2 传感器检测试验研究 |
| 2.2.1 试验材料与设备 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 2.2.3 试验结果与分析 |
| 2.3 营养液均匀混合特性试验研究 |
| 2.3.1 试验材料与设备 |
| 2.3.2 试验方法 |
| 2.3.3 试验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 营养液调控模型研究 |
| 3.1 多因子组合嵌套条件下的营养液指标值变化试验 |
| 3.1.1 试验材料与设备 |
| 3.1.2 试验方法 |
| 3.1.3 试验结果及初步趋势分析 |
| 3.2 多因子交互的营养液指标值预测模型构建 |
| 3.2.1 基于支持向量机回归算法的指标值预测模型构建 |
| 3.2.2 基于不同算法的营养液指标值预测模型对比分析 |
| 3.3 基于营养液指标值预测模型的最优目标值获取方法 |
| 3.3.1 最优目标值模型构建整体流程设计 |
| 3.3.2 基于导数的离散斜率获取过程分析 |
| 3.3.3 基于人工鱼群算法的最优目标值获取方法 |
| 3.3.4 最优目标值获取结果分析 |
| 3.4 营养液调控模型构建与验证 |
| 3.4.1 营养液调控模型构建 |
| 3.4.2 营养液调控模型验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究 |
| 4.1 营养液自动调控系统的功能与性能要求 |
| 4.2 营养液自动调控系统方案设计 |
| 4.2.1 营养液检测系统 |
| 4.2.2 营养液调配系统 |
| 4.2.3 营养液循环系统 |
| 4.2.4 间歇循环式营养液自动调控系统方案 |
| 4.3 营养液自动调控系统控制方法研究 |
| 4.3.1 控制系统设计 |
| 4.3.2 控制策略研究 |
| 4.3.3 控制方法研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 营养液自动调控系统设计与试验验证 |
| 5.1 营养液自动调控系统研发 |
| 5.1.1 系统整体设计 |
| 5.1.2 传感器检测子系统设计 |
| 5.1.3 智能决策子系统设计 |
| 5.1.4 协同调控子系统设计 |
| 5.2 营养液自动调控系统试制及调试 |
| 5.2.1 营养液自动调控系统试制 |
| 5.2.2 营养液自动调控系统调试 |
| 5.3 营养液自动调控系统验证试验 |
| 5.3.1 调控精度验证试验 |
| 5.3.2 控制精度验证试验 |
| 5.3.3 效益优化验证试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A SVR建模程序 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）全有机营养袋式栽培西瓜杂交组合筛选及营养液配方优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 基质栽培技术发展概况 |
| 1.1.1 无机基质栽培发展概况 |
| 1.1.2 有机基质栽培发展概况 |
| 1.2 营养液栽培技术发展概况 |
| 1.2.1 无机营养液发展概况 |
| 1.2.2 有机营养液发展概况 |
| 1.3 西瓜种质资源的研究发展概况 |
| 1.4 设施西瓜栽培技术发展概况 |
| 1.5 研究的目的及意义 |
| 第二章 大棚中全有机营养袋式栽培不同西瓜杂交组合产量与品质评价 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.1.1 试验场地与材料 |
| 2.1.2 试验设计与管理 |
| 2.1.3 试验内容与方法 |
| 2.1.4 数据处理 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 大棚西瓜杂交组合生育期及田间表现的比较 |
| 2.2.2 大棚西瓜杂交组合果实商品性状的比较 |
| 2.2.3 大棚西瓜杂交组合产量比较 |
| 2.2.4 大棚西瓜杂交组合果实品质指标的比较 |
| 2.2.5 大棚西瓜杂交组合果实品质指标权重的确定 |
| 2.2.6 基于TOPSIS分析法的西瓜杂交组合果实综合品质评价 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 日光温室中全有机营养栽培西瓜杂交组合产量、品质和挥发性物质研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 材料、试剂与仪器 |
| 3.1.2 试验设计与管理 |
| 3.1.3 试验内容与方法 |
| 3.1.4 数据处理 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 日光温室西瓜杂交组合生长特性的比较 |
| 3.2.2 日光温室西瓜杂交组合商品性状及产量的比较 |
| 3.2.3 日光温室西瓜杂交组合果实品质指标的比较 |
| 3.2.4 日光温室西瓜杂交组合挥发性物质测定结果 |
| 3.2.5 西瓜品质及香气成分含量的隶属函数值及综合得分 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 西瓜的生长特性、产量及营养风味品质 |
| 3.3.2 西瓜香气成分分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 全有机营养基质袋式栽培西瓜杂交组合和配方的筛选 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 材料、试剂与仪器 |
| 4.1.2 试验设计与管理 |
| 4.1.3 试验内容与方法 |
| 4.1.4 数据处理 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 不同处理对西瓜主蔓长的影响 |
| 4.2.2 不同处理对西瓜外观指标和产量的影响 |
| 4.2.3 不同处理对西瓜品质指标的影响 |
| 4.2.4 不同处理对西瓜养分吸收的影响 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）无土栽培远程灌溉控制系统（论文提纲范文）
| 1 无土栽培灌溉控制系统设计 |
| 1.1 下位机系统设计 |
| 1.1.1 数据采集监测模块 |
| 1.1.2 驱动控制模块 |
| 1.1.3 远程通信模块 |
| 1.2 上位机系统设计 |
| 2 BP神经网络调控技术 |
| 3 监测值调控试验 |
| 3.1 试验方法 |
| 3.2 试验结果分析 |
| 4 结论 |
（7）基于图像处理的水培黄瓜叶片病斑识别系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 2 系统方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 病斑识别模块方案设计 |
| 2.3.1 图像采集方案选择 |
| 2.3.2 识别病斑种类 |
| 2.3.3 病斑识别系统方案设计 |
| 2.4 营养液浓度控制模块方案设计 |
| 2.4.1 营养液原液选择 |
| 2.4.2 传感器及执行器选择与硬件电路设计 |
| 2.4.3 营养液浓度控制方案设计 |
| 2.5 用户管理平台搭建 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于图像处理的黄瓜叶片病斑图像识别系统设计与仿真 |
| 3.1 水培黄瓜叶片病斑图像预处理 |
| 3.1.1 图像去噪 |
| 3.1.2 叶片图像背景分割 |
| 3.1.3 病斑图像分离 |
| 3.2 病斑特征提取 |
| 3.2.1 形状特征提取 |
| 3.2.2 颜色特征提取 |
| 3.2.3 纹理特征提取 |
| 3.3 基于GA-BP的病斑特征参数组合优化 |
| 3.3.1 GA-BP神经网络设计 |
| 3.3.2 病斑特征参数组合的优化 |
| 3.4 基于SVM的黄瓜叶片病斑识别 |
| 3.4.1 SVM分类器设计 |
| 3.4.2 实验仿真与实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于识别结果的营养液浓度控制方案设计与仿真 |
| 4.1 营养液浓度控制系统模型建立 |
| 4.1.1 EC值控制模型建立 |
| 4.1.2 PH值控制模型分析 |
| 4.2 营养液浓度模糊推理系统设计 |
| 4.3 营养液浓度控制方案设计 |
| 4.4 控制系统仿真 |
| 4.5 实验及其分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 用户管理平台设计 |
| 5.1 人机交互界面设计 |
| 5.2 数据库开发 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及成果 |
（8）雨水利用型叶菜气雾栽培技术研究 ——以长春地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 水资源现状 |
| 1.1.2 雨水资源的利用前景 |
| 1.1.3 无土栽培的水源需求 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雨水资源化利用现状 |
| 1.2.2 非固体基质培技术发展现状与前景 |
| 1.2.3 营养液自动调控技术 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 雨水气雾栽培的可行性分析 |
| 2.1 长春水资源现状分析 |
| 2.2 长春降雨特征分析 |
| 2.2.1 降水量分析 |
| 2.2.2 降雨的水质分析 |
| 2.3 长春地区雨水雾培的可行性分析 |
| 2.3.1 水质的可行性 |
| 2.3.2 雾培效果的可行性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 雨水利用型雾培装置的设计 |
| 3.1 装置简介 |
| 3.1.1 装置结构 |
| 3.1.2 装置功能 |
| 3.1.3 装置工作流程 |
| 3.2 结构设计及其工作原理 |
| 3.2.1 预沉池 |
| 3.2.2 吸附过滤池 |
| 3.2.3 清水池 |
| 3.2.4 营养液池 |
| 3.2.5 其他结构 |
| 3.3 装置加工成本 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 雨水利用型雾培装置的控制系统设计 |
| 4.1 营养液管理 |
| 4.1.1 pH管理 |
| 4.1.2 EC管理 |
| 4.1.3 液温管理 |
| 4.1.4 溶解氧管理 |
| 4.1.5 灭菌管理 |
| 4.2 控制系统的硬件设计 |
| 4.2.1 控制设备的选择 |
| 4.2.2 处理器的选择 |
| 4.2.3 扩展模块的选择 |
| 4.2.4 检测及控制元件的选择 |
| 4.2.5 显示模块的选择 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.3.1 编程语言与软件开发环境 |
| 4.3.2 程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 装置运行及应用效果评价 |
| 5.1 装置运行效果分析及使用建议 |
| 5.1.1 自然沉降效果分析 |
| 5.1.2 吸附过滤效果分析 |
| 5.1.3 基于预沉及吸附过滤效果的装置使用建议 |
| 5.2 装置应用效果评价 |
| 5.2.1 试验方法 |
| 5.2.2 栽培效果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 |
| 导师及作者简介 |
| 致谢 |
（9）阳台蔬菜机营养液自适应控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 无土栽培营养液控制方法国外研究现状 |
| 1.2.2 无土栽培营养液控制方法国内研究现状 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 2 阳台蔬菜机营养液控制系统方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 营养液预估子系统设计 |
| 2.3.1 阳台环境参数采集传感器选型 |
| 2.3.2 液晶显示屏选型 |
| 2.3.3 服务器方案选择 |
| 2.3.4 语音模块选型 |
| 2.4 营养液自适应控制子系统方案设计 |
| 2.4.1 营养液母液选型 |
| 2.4.2 控制系统执行机构选型 |
| 2.4.3 微控器选型 |
| 2.4.4 EC和 pH传感器选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 阳台蔬菜机营养液控制系统硬件电路设计 |
| 3.1 阳台蔬菜机营养液控制系统电源模块电路设计 |
| 3.1.1 电源选型 |
| 3.1.2 电源转换电路设计 |
| 3.2 营养液预估子系统硬件电路设计 |
| 3.2.1 微控器外围电路设计 |
| 3.2.2 CO_2 传感器和温度传感器接口电路设计 |
| 3.2.3 温湿度传感器和光照传感器接口电路设计 |
| 3.2.4 液晶屏接口电路设计 |
| 3.2.5 WiFi模块接口电路设计 |
| 3.2.6 语音模块接口电路设计 |
| 3.3 营养液自适应控制子系统硬件电路设计 |
| 3.3.1 执行机构驱动电路设计 |
| 3.3.2 EC传感器放大电路设计 |
| 3.3.3 pH传感器放大电路设计 |
| 3.4 蔬菜机硬件测试 |
| 3.4.1 通信模块硬件测试 |
| 3.4.2 阳台蔬菜机传感器采集测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 阳台蔬菜机营养液自适应控制系统算法设计 |
| 4.1 阳台蔬菜机营养液预估子系统算法设计 |
| 4.1.1 营养液EC和 pH聚类算法改进应用 |
| 4.1.2 营养液EC和 pH预估算法改进应用 |
| 4.2 模型参考EC和 pH自适应解耦控制子系统算法设计 |
| 4.2.1 营养液自适应控制方法设计 |
| 4.2.2 营养液EC和 pH混合实验 |
| 4.2.3 营养液EC和 pH数学建模 |
| 4.2.4 营养液模型参考EC和 pH解耦自适应控制器设计 |
| 4.2.5 营养液自适应控制系统仿真测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 阳台蔬菜机营养液控制系统软件设计 |
| 5.1 阳台蔬菜机预估子系统软件设计 |
| 5.1.1 阳台蔬菜机预估子系统服务器选型 |
| 5.1.2 预估系统数据库开发 |
| 5.1.3 阳台蔬菜机预估子系统软件设计 |
| 5.2 阳台蔬菜机嵌入式系统软件设计 |
| 5.2.1 阳台蔬菜机嵌入式系统总体结构设计 |
| 5.2.2 阳台蔬菜机操作系统移植 |
| 5.2.3 蔬菜机嵌入式驱动层程序介绍 |
| 5.2.4 应用层软件设计 |
| 5.2.5 图形用户界面设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A：蔬菜机不同区域聚类样本 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）水培阳台蔬菜机营养液电导率自适应控制（论文提纲范文）
| 1 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统设计 |
| 1.1 水培阳台蔬菜机营养液EC控制系统组成 |
| 1.2 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统硬件组成及主要硬件选型 |
| 1.2.1 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统硬件组成 |
| 1.2.2 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统主要硬件选型 |
| 1.2.2. 1 微控器 |
| 1.2.2. 2 温湿度传感器 |
| 1.2.2. 3 蠕动泵 |
| 1.2.2. 4 循环泵 |
| 1.2.2. 5 光照强度传感器 |
| 1.2.2. 6 EC传感器 |
| 1.2.2. 7 搅拌泵 |
| 1.2.2.8温度传感器 |
| 1.2.2. 9 p H传感器 |
| 1.2.2.10显示屏 |
| 1.2.2.11语音播报模块 |
| 1.3 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统控制器设计 |
| 1.3.1 水培阳台蔬菜机营养液EC模型参考自适应控制器设计 |
| 1.3.2 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统数学模型试验分析 |
| 1.3.3 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统建模 |
| 1.3.4 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统参考模型选择 |
| 1.3.5 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统控制律与自适应律设计 |
| 2 水培阳台蔬菜机营养液EC自适应控制系统仿真验证 |
| 3 结论与讨论 |
四、无土栽培营养液模糊自适应循环控制系统（论文参考文献）
- [1]基于光谱信息融合的设施栽培营养液浓度快速检测系统研发[D]. 廖晋瑞. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [2]基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现[D]. 赵学鑫. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [3]麦苗生长舱控制系统设计与实现[D]. 黄云龙. 江南大学, 2021(01)
- [4]设施栽培营养液自动调控系统设计与研究[D]. 王明辉. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [5]全有机营养袋式栽培西瓜杂交组合筛选及营养液配方优化研究[D]. 王雪威. 西北农林科技大学, 2021
- [6]无土栽培远程灌溉控制系统[J]. 王佳明,陈思,荆腾,王颢,贺照明. 排灌机械工程学报, 2020(09)
- [7]基于图像处理的水培黄瓜叶片病斑识别系统设计[D]. 赵洁. 陕西科技大学, 2019(09)
- [8]雨水利用型叶菜气雾栽培技术研究 ——以长春地区为例[D]. 姚利军. 吉林大学, 2019(10)
- [9]阳台蔬菜机营养液自适应控制系统设计[D]. 高一星. 陕西科技大学, 2019(09)
- [10]水培阳台蔬菜机营养液电导率自适应控制[J]. 李颀,高一星,王俊,杨柳,赵洁. 河南农业科学, 2019(01)