基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)_李得至.pdf

基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng) 李得至 周金濤 長江大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院 湖北荊州 434023 摘要 基于CH32V307VCT6構(gòu)建了智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng) 能夠?qū)崟r檢測大棚的空氣溫度 空氣濕度 土壤溫度 土壤濕度 土 壤氮磷鉀微量元素的含量 土壤pH值和光照強度等關(guān)鍵參數(shù) 檢測到的環(huán)境參數(shù)會實時地顯示在上位機界面 以直觀清晰的方式 展現(xiàn)給巡檢人員 智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)可以根據(jù)不同農(nóng)作物所需要的環(huán)境參數(shù)來設(shè)置不同的閾值 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過對比實時 監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)閾值 給出相應(yīng)的指令來調(diào)整風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和水泵功率 以實現(xiàn)精準的環(huán)境調(diào)控 并通過模擬實驗改變大棚空氣溫度 空氣濕度 光照強度 光源的方向等參數(shù) 來檢驗風(fēng)扇電機 水泵電機 補光系統(tǒng) 自動追光系統(tǒng)的運行情況 實驗結(jié)果表明該 智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)具有響應(yīng)快 自動化和智能化程度高等特點 有效保障了農(nóng)作物的最佳生長條件 提升了資源利用效率 實現(xiàn)了節(jié)能減排的綠色生產(chǎn)目標 關(guān)鍵詞 CH32V307VCT6 智能化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中圖分類號 TP274 文獻標志碼 A 文章編號 1009 9492 2025 16 0102 05 IntelligentGreenhouseEnvironmentDetectionSystemBasedonCH32V307VCT6 Li Dezhi Zhou Jintao School of Electronic Information and Electrical Engineering Yangtze University Jingzhou Hubei 434023 China Abstract The intelligent greenhouse environment detection system is constructed based on CH32V307VCT6 which can detect key parameters such as air temperature air humidity soil temperature soil humidity content of soil nitrogen phosphorus potassium and trace elements soil pH value and light intensity in the greenhouse in real time The detected environmental parameters will be displayed on the upper computer interface in real time and presented to the inspection personnel in an intuitive and clear way The intelligent greenhouse environment detection system can set different thresholds according to the environmental parameters required by different crops The neural network model gives corresponding instructions to adjust the fan speed and water pump power by comparing the real time monitoring data with the preset threshold to achieve accurate environmental regulation And through simulation experiments to change parameters such as greenhouse air temperature air humidity light intensity and light source direction to test the operation of fan motors water pump motors supplementary lighting systems and automatic light tracking systems The experimental results show that the intelligent greenhouse environment detection systemhas the characteristics of fast response high degree of automation and intelligence effectively ensuring the best growth conditions for crops improving resource utilization efficiency and achieving the green production goal of energy conservation and emission reduction Key words CH32V307VCT6 intelligent neural network 2025年08月 第54卷 第16期 Aug 2025 Vol 54 No 16 機 電 工 程 技 術(shù) MECHANICAL ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY 李得至 周金濤 基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng) J 機電工程技術(shù) 2025 54 16 102 106 收稿日期 2024 09 24 DOI 10 3969 j issn 1009 9492 2025 16 017 0 引言 傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)往往依賴于人工經(jīng)驗進行環(huán)境調(diào)控 存在 效率低 誤差大 勞動強度大 缺乏科學(xué)管理和監(jiān)測 資源消耗過大等問題 而在當今社會 隨著科技的飛速 發(fā)展 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也迎來了前所未有的智能化變革 1 智 能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)能提高生產(chǎn)效率 為作物生長創(chuàng)造 最適宜的條件 其通過實時監(jiān)測和自動調(diào)控大棚內(nèi)部環(huán) 境 如溫度 濕度 光照 土壤養(yǎng)分等關(guān)鍵因素 2 3 這有助于提高作物的產(chǎn)量和質(zhì)量 降低能源消耗 進而 提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率 4 6 饒章宇 7 提出的基于ZigBee的智 能大棚系統(tǒng)設(shè)計 其中對大棚環(huán)境參數(shù)的采集只有空氣 溫濕度 土壤濕度 光照強度等參數(shù) 并沒有涉及到土 壤氮磷鉀微量元素的檢測 劉顯忠 8 結(jié)合國外智能大棚 的發(fā)展 提出了一些關(guān)于智能大棚設(shè)計的原則 熊昌炯 等 9 提出的基于STM32的大棚智能噴灌系統(tǒng) 空氣溫濕 度傳感器采用的是DHT11 其溫濕度測量精度相對較 低 溫度和濕度的精度分別為 2 和 5 在需要高精 度測量的場合 DHT11可能無法滿足要求 本文提出的基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢 測系統(tǒng) 通過傳感器采集空氣的溫度和濕度 光照強度 土壤氮磷鉀微量元素的含量 土壤pH值 土壤溫度 土 壤濕度 實現(xiàn)了對大棚環(huán)境參數(shù)的全面監(jiān)控 10 12 以傳 感器采集到的大棚數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集 并 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來調(diào)控水泵電機和風(fēng)扇電機輸出功率 102 大小的目的 有效減少資源浪費和環(huán)境污染 13 14 搭建 自動追光系統(tǒng) 使太陽能板能持續(xù)為鋰電池供電 以此 達到持續(xù)續(xù)航的目的 基于CH32V307VCT6的智能大棚 環(huán)境檢測系統(tǒng) 通過自動化 智能化的手段 實現(xiàn)了對 大棚環(huán)境的實時監(jiān)測與調(diào)控 極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的 效率 15 17 本文提出的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)不僅減輕 了農(nóng)民的勞動強度 還提升了農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì) 為 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ) 18 1 總體設(shè)計方案 技術(shù)流程如圖1所示 首先初始化上位機界面 實 時顯示和匯總傳感器采集到的大棚空氣溫度 空氣濕度 光照強度 土壤溫度 土壤氮磷鉀微量元素的含量 土 壤濕度等關(guān)鍵參數(shù) 同時進行串口初始化 通過空氣傳 感器 GY 39 和土壤傳感器采集大棚的環(huán)境參數(shù) 其 次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過對比實時監(jiān)測的大棚環(huán)境參數(shù)與預(yù) 設(shè)的閾值 給出控制風(fēng)扇電機和水泵電機功率的指令 控制補光系統(tǒng)的指令是由空氣傳感器 GY 39模塊 采 集到的光照強度與預(yù)先設(shè)置的閾值對比較得出的 控制 指令通過上位機傳輸給CH32V307VCT6主控板 隨后 CH32V307VCT6主控板通過控制風(fēng)扇電機和水泵電機的 功率大小和補光系統(tǒng)的運行和停止 來調(diào)控大棚環(huán)境參 數(shù) 鋰電池可以通過太陽能板進行充電 從而達成持續(xù) 續(xù)航的效果 為整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供有力保障 19 20 上位機具備兩種操作模式 分別是自動控制模式和手動 控制模式 21 在自動控制模式中 會依據(jù)大棚內(nèi)作物生 長所需的理想條件預(yù)先設(shè)置相關(guān)的閾值 然后將根據(jù)傳 感器采集到的空氣溫度 空氣濕度導(dǎo)入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 進行處理 當大棚環(huán)境的溫度超出所設(shè)置的閾值 系統(tǒng) 就會自動啟動風(fēng)扇電機 當大棚環(huán)境濕度低于閾值的時 候 水泵電機啟動 當大棚內(nèi)光照強度低于閾值時 啟 動補光系統(tǒng) 從而有效調(diào)節(jié)大棚的環(huán)境參數(shù) 確保大棚 的環(huán)境參數(shù)能夠恢復(fù)到正常范圍 在手動模式下 用戶 能夠根據(jù)自身的實際需要靈活地調(diào)節(jié)風(fēng)扇的輸出功率 水泵的輸出功率以及補光燈的亮滅狀態(tài) 2 軟件部分 上位機的界面如圖2所示 從界面中可以清晰地獲 取大棚環(huán)境信息 此時 大棚空氣溫度顯示為28 39 濕度為70 02 土壤的濕度達到75 土壤的溫度為 28 土壤的pH值為7 氮元素的含量為75 mg L 磷 元素的含量為34 mg L 鉀元素的含量為12 mg L 光照 強度為7 2 Lux 上位機自動模式和手動模式是通過界面 右下角的Aswitch開關(guān)來實現(xiàn)靈活切換 當Aswitch開關(guān) 處于On狀態(tài)時 系統(tǒng)即進入自動控制模式 在這種模式 下 為了確保系統(tǒng)能夠精準有效地運行 需要預(yù)先設(shè)置 空氣溫度 空氣濕度 光照強度的閾值 而閾值的設(shè)置 則通過右下角的旋鈕開關(guān)來完成 從左到右分別對應(yīng)著 空氣溫度閾值為30 空氣濕度閾值為50 光照強度 閾值為300 Lux 操作直觀且便捷 另一方面 如果選擇 手動控制模式 其操作則通過左下角的旋鈕開關(guān)和撥動 開關(guān)來進行控制 風(fēng)扇電機和水泵電機的輸出功率分為 Medium和High兩個擋位 在界面左邊的文本框為主控 板與上位機的通信界面 串口通信數(shù)據(jù)包的起始位為 102 終止位為136 此外 上位機界面的坐標框能夠分 別顯示空氣溫度 空氣濕度和光照強度的變化曲線 22 在實際應(yīng)用中 當需要暫停程序運行時 只需將界面右 下角的Close開關(guān)撥動為Off檔即可 而當點擊按END 時 系統(tǒng)會退出當前界面 并將采集到的空氣溫度 空 氣濕度和光照強度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)保存到Excel文檔 為后續(xù) 的統(tǒng)計與分析工作提供了極大的便利 有助于深入研究 大棚環(huán)境的變化規(guī)律和系統(tǒng)的運行效果 3 決策系統(tǒng) 風(fēng)扇電機和水泵電機的輸出功率是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進 行求解得到的 該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果如圖3 4所示 具體而言 模型通過使用傳感器采集的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn) 練集 并在多次迭代的過程中進行學(xué)習(xí) 不斷調(diào)整和優(yōu) 化模型的參數(shù) 最終實現(xiàn)了對目標輸出的精確預(yù)測 圖 3所示為模型訓(xùn)練過程中均方誤差 Mean Squared Error MSE 的變化趨勢 圖中的橫坐標代表了訓(xùn)練的迭代次 數(shù) 縱坐標則表示MSE值 MSE是衡量模型預(yù)測值與實 際目標輸出之間偏差的關(guān)鍵指標 能夠有效反映模型在 不同階段的性能表現(xiàn) 通過對圖像的觀察可以看出 隨 著訓(xùn)練次數(shù)的增加 MSE逐漸減小 這表明模型的預(yù)測 精度隨之提高 圖中的綠色圓圈標注了在驗證集上取得 圖1 技術(shù)流程 Fig 1 Technical process 圖2 上位機界面 Fig 2 Upper computer interface 李得至 周金濤 基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng) 103 的最優(yōu)MSE值 意味著在該點模型對驗證數(shù)據(jù)的預(yù)測表 現(xiàn)最佳 同時 在第9次迭代時 訓(xùn)練集上的MSE值達 到了最低點 表明此時模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的擬合達到了 最優(yōu)狀態(tài) 進一步地 圖4所示為模型在訓(xùn)練集 驗證 集和測試集上的擬合效果 圖中橫坐標表示目標輸出值 縱坐標表示模型的預(yù)測輸出值 并以擬合曲線的形式展 示了二者之間的關(guān)系 擬合曲線越接近對角線 表示模 型的預(yù)測結(jié)果與實際目標輸出的匹配程度越高 表明模 型的擬合性能越好 為了進一步量化模型的預(yù)測性能 本文引入了相關(guān)系數(shù)R作為評價指標 相關(guān)系數(shù)R反映 了預(yù)測結(jié)果與目標輸出之間的線性相關(guān)性 R值越接近 1 說明模型預(yù)測結(jié)果與實際輸出的相關(guān)性越強 從而證 明了模型的有效性與魯棒性 通過圖示與數(shù)值結(jié)果 可 以清晰地看出模型在不同數(shù)據(jù)集上的預(yù)測表現(xiàn)均較為優(yōu) 越 驗證了該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效性和可靠性 當大棚內(nèi)空 氣的溫度和濕度超出預(yù)先設(shè)定的閾值時 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會依 據(jù)設(shè)定的閾值以及采集到的空氣溫度和濕度 對風(fēng)扇電 機和水泵電機的功率大小予以控制 4 硬件設(shè)計 主控板的核心處理器為CH32V307VCT6芯片 是一 款高性能的32位RISC V單片機 其MCU主頻不僅高達 144 MHz 能夠滿足高速數(shù)據(jù)處理的需求 還擁有內(nèi)置 Flash 256 KB和RAM 64 KB 為程序和數(shù)據(jù)提供了充足 的存儲空間 其豐富的外設(shè)接口可以滿足 智能大棚環(huán) 境檢測系統(tǒng)需要外接設(shè)備的需求 串口通信設(shè)備使用 CP2102為核心芯片 芯片體積小 工作電壓為3 3 5 V 具有過流保護功能 即使正負極短路也不會損壞電路板 還支持多種電平之間的轉(zhuǎn)換 如USB轉(zhuǎn)TTL USB轉(zhuǎn)485 等6種方式 電機驅(qū)動電路采用TB6612GNG芯片 是一 款雙H橋直流電機驅(qū)動器 通過控制輸入信號來驅(qū)動兩 個直流電機或單個步進電機 具有大電流驅(qū)動的能力 由PWM控制 過熱保護 短路保護 外圍電路簡單等特 點 CH32V307VCT6主控板通過控制電機驅(qū)動電路的 PWMA口來控制風(fēng)扇電機的輸出功率 水泵電機的運行 是由MOS管組成的電路來控制 水泵電機的輸出功率是 由CH32V307VCT6主控板輸出的PWM波控制 通過精 確的控制和調(diào)節(jié)大棚環(huán)境參數(shù) 來確保作物始終生長在最 佳條件下 23 24 智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng)設(shè)備如圖5所示 其自動追光系統(tǒng)電路如圖6所示 追光電路的控制 采用TDA2822芯片 它的電源電壓范圍為1 8 15 V 靜 態(tài)電流很小 有助于降低功耗 提高設(shè)備的續(xù)航能力 內(nèi)置了短路保護和溫度保護功能 可以在一定程度上防 止因外部因素導(dǎo)致的損壞 提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性 檢測大棚空氣溫度 空氣濕度和光照等參數(shù)采用GY 39 模塊 如圖7所示 GY 39是一款低成本氣壓 溫濕 度 光強度傳感器模塊 工作電壓3 5 V 工作電流 5 mA 具有功耗小 安裝方便等特點 工作溫度的范圍 為 40 85 可以適應(yīng)不同的工作環(huán)境 其溫度測量范 圍為 40 85 測試精度為 1 濕度采樣范圍為 0 100 測試精度為 3 光照強度采樣范圍為0 150 000 Lux 響應(yīng)頻率1 Hz 土壤傳感器使用316式不 銹鋼探針 機體之間使用高密度環(huán)氧樹脂進行高溫真空 灌溉 能阻止水分子進入機身內(nèi)部 密封性能強 供電 電壓5 30 V 其功耗小于11 mA 通信協(xié)議采用Mod 圖3 MSE的變化趨勢 Fig 3 Trend of MSE variation 圖4 模型擬合效果 Fig 4 Model fitting effect 圖5 主控板 Fig 5 Main control board 2025年08月 機 電 工 程 技 術(shù) 第54卷 第16期 104 Bus RTU 數(shù)據(jù)刷新時間小于1 s 土壤溫度測試范圍 為 30 70 分辨率0 01 精度為 5 土壤濕度測 試范圍為0 100 分辨率0 01 土壤濕度在0 50 時 測試精度為 2 土壤濕度在51 100 時 測試 精度為 3 pH檢測范圍3 9 5 測驗驗證與結(jié)果分析 GY 39傳感器一幀光照強度的數(shù)據(jù)為5A 5A 15 04 03 F2 DC 40 DE 其5A 5A 15 04為幀頭 DE為幀尾 由前面 的數(shù)據(jù)相加保留低8位得到 其光照強度的計算公式如下 L 0 x03 24 0 xF2 16 0 xDC 8 0 x40 100 1 GY 39采集到的空氣溫度 空氣濕度等數(shù)據(jù)為 5A5A 45 0A 0B 2D 00 97 C4 3F 12 77 00 9C FA 其5A 5A 45 0A為幀頭 FA為幀尾 空氣溫濕度的計算公式如下 T 0 x0B 8 0 x0D 100 2 H 0 x12 8 0 x77 100 3 土壤傳感器參數(shù)設(shè)置寄存器長度高8位設(shè)置為0 x00 寄存器長度低8位設(shè)置為0 x07 分別讀取土壤溫度 土 壤濕度 pH值 氮磷鉀微量元素的含量 表1所示為土 壤傳感器采集到的數(shù)據(jù) 此類土壤適合大豆 蕃茄 香 蕉 草莓 蛋白 梅干 檸檬 菠菜等蔬菜 GY 39采集到的數(shù)據(jù)如表2所示 風(fēng)扇啟動的閾值 為30 當大棚內(nèi)空氣溫度大于30 時 啟動風(fēng)扇對大棚 進行降溫 水泵啟動的閾值為50 當大棚內(nèi)空氣濕度小 于50 時 水泵開始工作 水泵電機 風(fēng)扇電機的輸出 功率由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型決定 燈光啟動的閾值為300 當 大棚內(nèi)光照強度小于300 Lux時 啟動補光系統(tǒng) 太陽能追光系統(tǒng)如圖8所示 從左到右 光源的位 置依次分布在東南方向 東方向以及東北方向 該追光 系統(tǒng)能夠敏銳地感知光源的移動 并隨之移動 始終確 保太陽能板能面向光源 通過這樣的方式 使得太陽能 板能夠持續(xù)保持在最大功率輸出的狀態(tài) 從而有效地為 鋰電池蓄積能量 以預(yù)防可能出現(xiàn)的突發(fā)狀況 保障整 個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和持續(xù)供能 6 結(jié)束語 本文提出基于CH32V307VCT6智能大棚檢測系統(tǒng) 具有自動化 智能化的優(yōu)點 通過串口通信把GY 39模 塊和土壤檢測模塊采集到的空氣溫度 空氣濕度 光照 強度 土壤溫度 土壤濕度 pH值 土壤氮磷鉀微量元 素的含量等數(shù)據(jù)傳輸給上位機 實現(xiàn)對大棚環(huán)境參數(shù)的 實時監(jiān)控 傳感器采集到的空氣溫度和空氣濕度作為神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集進行訓(xùn)練 搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可 以根據(jù)大棚的環(huán)境參數(shù)與預(yù)先設(shè)置的閾值作對比 給出 控制水泵電機和風(fēng)扇電機輸出功率大小的指令 最后把 圖6 自動追光電路 Fig 6 Automatic tracking circuit 圖7 GY 39模塊 Fig 7 GY 39 module 檢測目標 土壤樣本1 土壤樣本2 土壤樣本3 土壤樣本4 土壤樣本5 土壤 溫度 24 8 24 8 24 8 27 0 24 8 土壤 濕度 43 9 47 4 43 0 14 3 30 1 pH值 8 9 8 9 8 9 8 7 8 9 氮元素含量 mg L 1 52 54 45 6 22 磷元素含量 mg L 1 167 172 150 59 98 鉀元素含量 mg L 1 160 165 143 52 90 空氣濕度 51 83 65 83 47 20 50 07 51 30 52 46 46 50 96 89 空氣溫度 27 57 32 58 28 63 28 14 27 82 29 48 29 19 31 23 光照強度 Lux 2 587 8 5 4 1 079 4 128 0 204 0 1 014 6 450 6 645 6 啟動 水泵 否 否 是 否 否 否 是 否 啟動 風(fēng)扇 否 是 否 否 否 否 否 是 開啟 燈光 否 是 否 是 是 否 否 否 表1 土壤采樣結(jié)果 Tab 1 Soil sampling results 表2 GY 39采集的數(shù)據(jù) Tab 2 Data collected by GY 39 圖8 太陽能追光系統(tǒng) Fig 8 Solar chasing system 李得至 周金濤 基于CH32V307VCT6的智能大棚環(huán)境檢測系統(tǒng) 105 傳感器采集到的大棚環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù)保存在Excel表格 中 方便數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與查驗 本文提出的智能溫室大棚 控制系統(tǒng)成本低 操作方便 效率高 具有良好的應(yīng)用 價值和發(fā)展前景 參考文獻 1 毛群 張勇 溫室大棚智能控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) J 機械研究 與應(yīng)用 2020 33 6 145 148 MAO Qun ZHANG Yong Design and Implementation of Green house Intelligent Control System J Mechanical Research Ap plication 2020 33 6 145 148 2 柴壽海 基于STM32的智能大棚控制系統(tǒng) J 大眾科技 2023 25 8 1 4 Chai Shouhai Intelligent Greenhouse Control System Based on STM32 J Popular Science Technology 2023 25 8 1 4 3 朱宇娟 智能溫室大棚全方位調(diào)溫系統(tǒng)創(chuàng)新設(shè)計與應(yīng)用 J 黑 龍江糧食 2023 3 75 77 Zhu Yujuan Innovative design and application of intelligent greenhouse all round temperature regulation system J Heilongji ang Grain 2023 3 75 77 4 王紅杰 智能控制溫室大棚實際應(yīng)用探究 J 河北農(nóng)業(yè) 2023 10 78 79 Wang Hongjie Research on the practical application of intelligent control greenhouse J Hebei Agriculture 2023 10 78 79 5 常子欣 基于labVIEW的溫室大棚測控系統(tǒng)設(shè)計 J 中國科技 信息 2019 9 74 75 Chang Zixin Design of greenhouse measurement and control sys tem based on labVIEW J China Science and Technology Infor mation 2019 9 74 75 6 王堯 張茂省 趙財勝 等 黃土高原山水林田湖草生態(tài)保護修 復(fù)模式與實踐 J 測繪科學(xué) 2023 48 4 199 210 WANG Yao ZHANG Maosheng ZHAO Caisheng et al Ecological protection restoration model and practice of mountains rivers for ests farmlands lakes grasslands on the Loess Plateau J Science of Surveying and Mapping 2023 48 4 199 210 7 饒章宇 基于ZigBee的智能大棚系統(tǒng)設(shè)計 J 計算機時代 2019 8 21 23 Rao Zhangyu Design of intelligent greenhouse system based on ZigBee J Computer Era 2019 8 21 23 8 劉顯忠 智能大棚的研究現(xiàn)狀及設(shè)計原則 J 吉林農(nóng)業(yè) 2019 16 93 Liu Xianzhong Research status and design principles of intelli gent greenhouse J Agriculture of Jilin 2019 16 93 9 熊昌炯 馬豪 劉建軍 基于STM32的大棚智能噴灌系統(tǒng)設(shè)計 J 榆林學(xué)院學(xué)報 2019 29 2 38 40 XIONG Changjiong MA Hao LIU Jianjun Design of Intelligent Greenhouse Sprinkler Irrigation System Based on STM32 J Jour nal of Yulin University 2019 29 2 38 40 10 郝雪飛 溫室大棚智能傳感系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) D 南京 南京 郵電大學(xué) 2019 11 劉光偉 智能農(nóng)業(yè)大棚系統(tǒng)探究 J 廣東蠶業(yè) 2020 54 7 59 60 Liu Guangwei Research on IntelligentAgricultural Greenhouse System J Guangdong Sericulture 2020 54 7 59 60 12 程仕發(fā) 智能溫室大棚監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計 D 太原 太原 理工大學(xué) 2020 13 祖一康 徐妙婧 基于單片機和PID算法的溫度智能控制系 統(tǒng)設(shè)計 J 現(xiàn)代電子技術(shù) 2024 47 8 83 89 ZU Yikang XU Miaojing Design of temperature intelligent con trol system based on single chip microcontroller and PID algo rithm J Modern Electronics Technique 2024 47 8 83 89 14 吳彬 劉煜 馬鑫磊 智能溫室大棚自動控制系統(tǒng)的設(shè)計 J 現(xiàn) 代農(nóng)機 2024 1 76 78 Wu Bin Liu Yu Ma Xinlei Design of intelligent greenhouse auto matic control system J Modern Agricultural Machinery 2024 1 76 78 15 陳鑫 譚曉靜 溫室大棚智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計 J 福建電腦 2022 38 11 110 112 CHEN Xin TAN Xiaojing Design of Intelligent Irrigation Sys tem for Greenhouse J Journal of Fujian Computer 2022 38 11 110 112 16 李慧 劉毅 溫室控制技術(shù)的發(fā)展方向 J 林業(yè)機械與木工設(shè) 備 2004 5 4 7 Li Hui Liu Yi The Development Tendency of Control Technolo gy for Greenhouse J Forestry Machinery Woodworking Equipment 2004 5 4 7 17 高澤鵬 宋曉茹 陳超波 等 一種智能節(jié)水大棚噴灌控制系統(tǒng) 的設(shè)計 J 國外電子測量技術(shù) 2019 38 9 79 84 Gao Zepeng Song Xiaoru Chen Chaobo et al Design of intelli gent greenhouse sprinkler irrigation control system for water saving J Foreign Electronic Measurement Technology 2019 38 9 79 84 18 劉顯忠 智能大棚的研究現(xiàn)狀及設(shè)計原則 J 吉林農(nóng)業(yè) 2019 16 93 Liu Xianzhong Research status and design principles of intelli gent greenhouse J Agriculture of Jilin 2019 16 93 19 劉旺 王若楠 張孟浩 等 農(nóng)業(yè)大棚溫濕度智能控制與應(yīng)用 J 工業(yè)控制計算機 2024 37 4 132 134 Liu Wang Wang Ruonan Zhang Menghao et al A system for Control of Temperature and Humidity in Agricultural Green houses J Industrial Control Computer 2024 37 4 132 134 20 陳麗莉 吳金蔬 蔣林志 等 基于山地農(nóng)業(yè)大棚的智能系統(tǒng)設(shè) 計 C 2022年川渝大學(xué)生 數(shù)智 作品設(shè)計應(yīng)用技能大賽暨 第八屆四川省大學(xué)生智能硬件設(shè)計應(yīng)用大賽會議論文集 2022 21 陳浩楊 劉丹 樊亞妮 智能溫室大棚控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) J 電子制作 2024 32 16 45 47 Chen Haoyang Liu Dan Fan Yani Design and Implementation of Intelligent Greenhouse Control System J Practical Electronics 2024 32 16 45 47 22 蔡楦 周姣姣 申健 等 風(fēng)光互補的新型智能溫室大棚 J 西 藏科技 2024 46 3 13 17 Cai Xuan Zhou Jiaojiao Shen Jian et al A new type of intelli gent greenhouse with complementary wind andsolar J Xizang Science and Technology 2024 46 3 13 17 23 張誠誠 基于智能控制的農(nóng)業(yè)精準灌溉系統(tǒng)設(shè)計研究 J 農(nóng) 業(yè)與技術(shù) 2024 44 5 46 48 Zhang Chengcheng Research on the design of agricultural preci sion irrigation system based on intelligent control J Agriculture and Technology 2024 44 5 46 48 24 張平 蔬菜大棚光伏組件自動追光電路設(shè)計及Labview數(shù)據(jù) 采集 J 農(nóng)業(yè)裝備技術(shù) 2019 45 6 15 16 Zhang Ping Design of automatic light tracking circuit for photo voltaic modules in vegetable greenhouse and Labview data ac quisition J Agricultural Equipment Technology 2019 45 6 15 16 作者簡介 李得至 2000 男 四川德陽人 碩士研究生 研究領(lǐng)域 為檢測技術(shù)與儀器 周金濤 2001 男 湖北安陸人 碩士研究生 研究領(lǐng)域 為深度學(xué)習(xí)目標檢測 2025年08月 機 電 工 程 技 術(shù) 第54卷 第16期 106