基于无线传感器网络的温室环境智能监控系统研究

论文摘要

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为信息科学领域中一个全新的发展方向,以其广阔的应用前景引起了学术界和工业界的广泛关注。而基于Zigbee的无线传输协议,依靠其在短距离、低复杂度、低功耗、低数据传输率、低成本等各方面的优势,渐渐成为人们关注的焦点与热点。本文分析了温室环境中的主要热力学过程,建立了温室环境的一般机理模型。将模糊理论的知识表达和神经网络的自学习功能有机地结合起来,设计了温室环境模糊神经网络控制器。它综合了模糊控制逻辑和神经网络各自的优点来提高整个系统的学习能力和控制性能。模糊神经网络控制器不仅能够处理模糊信息,完成推理功能,而且能够实现输入输出控制,并通过神经网络的自学习能力实现了对隶属函数自适应性能和模糊逻辑规则权值进行优化。根据要求设计了系统整体架构。着重对无线传感器节点进行了硬件设计和软件开发。节点的核心器件选用市面上最先进的无线通信模块——英国JENNIC公司的JN5139,其中移植了标准的ZigBee协议栈,通过协议栈接口将应用程序和协议栈有机结合起来,完成对温室环境信息的采集和传输。最后对传感器节点进行了性能测试和验证,并对整个设计进行了总结和展望。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 无线传感器网络技术研究综述
• 1.2.1 无线传感器网络概述
• 1.2.2 无线传感器网络的体系结构
• 1.2.3 无线传感器网络的特点
• 1.3 国内外温室环境控制技术发展趋势
• 1.4 研究内容与方法及组织结构
• 1.4.1 研究的内容
• 1.4.2 本文的组织结构
• 2 ZigBee 无线传输技术
• 2.1 几种短距离无线通信技术比较
• 2.2 ZigBee 设备分类及功能
• 2.3 ZigBee 网络拓扑
• 2.4 ZigBee 协议
• 2.4.1 物理层
• 2.4.2 MAC 层
• 2.4.3 网络层
• 2.4.4 应用层
• 2.5 本章小结
• 3 温室温度系统的机理建模与分析
• 3.1 温室环境机理模型建立
• 3.2 温室温度模型建立
• 3.3 本章小结
• 4 温室智能控制策略的研究
• 4.1 模糊控制理论基础
• 4.1.1 模糊控制的工作原理
• 4.1.2 模糊控制器的组成
• 4.2 神经网络理论基础
• 4.2.1 人工神经元
• 4.2.2 BP 神经网络学习过程
• 4.3 模糊神经网络理论
• 4.3.1 模糊神经元
• 4.3.2 模糊神经网络
• 4.4 温室模糊神经网络控制器设计
• 4.4.1 温室模糊神经网络控制器的结构确定
• 4.4.2 温室模糊神经网络控制器的输入输出量设计
• 4.4.3 模糊推理规则确定
• 4.4.4 温室模糊神经网络控制器的学习算法
• 4.5 温室模糊神经网络控制系统仿真与结果分析
• 4.5.1 模糊神经网络训练
• 4.5.2 仿真比较
• 4.5.3 仿真结果分析
• 4.6 本章小结
• 5 温室监控系统的硬件设计
• 5.1 系统总体设计
• 5.1.1 总体设计
• 5.1.2 方案选择
• 5.1.3 各功能模块的方案确定
• 5.2 温室环境智能监控系统无线传感器节点设计要求
• 5.3 微处理器模块设计
• 5.4 数据采集模块与通信模块
• 5.5 接口扩展
• 5.6 执行机构
• 5.7 本章小节
• 6 温室监控系统的软件实现
• 6.1 SHT10 温湿度采集程序设计
• 6.2 JN5139 无线通信程序设计
• 6.2.1 ZigBee 协议栈的开发接口API
• 6.2.2 应用框架接口函数
• 6.2.3 应用层开发
• 6.3 温室控制系统PLC 软件的设计
• 6.4 系统的组态监控软件的设计
• 6.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录 温度和湿度信息的采集程序
• 作者简历
• 学位论文数据集