一、智能光照传感器的研制（论文文献综述）
彭育强,郭景阳,郭芷旗[1]（2022）在《基于NB-IoT技术的低功耗智能路灯系统设计》文中指出在碳中和背景下,城市道路照明系统节能要求越来越高,为实现城市路灯照明系统智能化节能目的,设计一种基于NB-IoT技术的低功耗智能路灯控制系统。单灯控制器以低功耗的ATMEGA32作为核心控制器,采用BC53-G实现运营商网络与路灯监控平台的双向通信,融合光照传感器、温度传感器以及监控平台的开发等实现了路灯系统的自定义控制、智能控制等,结合系统监控平台可以实现系统的断电保护、故障信息自动上报以及路灯节点的电压、电流、功率等数据采集等,达到了无人化智能管理需求。并在此基础上通过系统低功耗优化设计以及结合节能管理方案有效降低了电能损耗,经过运行测试,该系统在半节能模式下较正常模式下节约功耗达46%,根据系统控制平台的要求运行稳定,节能效果明显,具有可推广性。
朱林,邱建春,陈敏,冯月贵,庆光蔚[2]（2022）在《自适应穗高拨受式水稻智能育种系统的研制》文中研究指明针对杂交水稻拨穗授粉工作中存在的效率低、工作强度大等问题,研制了一种自适应穗高拨受式杂交水稻智能育种系统。系统由驱动与升降模块、拨穗与收放模块、环境监测模块、支持模块组成,包括驱动电机、履带、小车、电动伸缩杆、尼龙绳等零部件。在此基础上,通过多体动力学仿真对研制系统的动态干涉性进行了检验,从而验证了其运行可靠性,并进一步对其试验操作流程进行了阐述。试验结果表明:自适应穗高拨受式水稻智能育种系统可在最佳的时空域条件下完成拨粉育种工作,提高了工作效率,降低了劳动强度,对提高水稻的质量和产量均有较大的益处。
杨选将[3]（2021）在《畜禽养殖粪污中的抗生素降解系统方法研究》文中指出为研究集约化养殖环境下抗生素残留对环境造成的影响,针对畜禽粪便中兽用抗生素残留量大、自然降解率低以及难以被单一的物理、化学、生物等技术去除等问题,本论文构建抗生素生物-光耦合降解体系,研究其降解畜禽粪便中阿莫西林抗生素的性能及机理。主要研究内容如下:（1）降解菌的筛选及发酵条件优化通过传统的微生物分离、富集筛选及HPLC-MS/MS定量测定方法,从猪粪中筛选出一株命名为“AMX-1”的菌株,经过革兰氏染色及16S rDNA测序后鉴定其为芽孢杆菌属（Bacillus）;通过响应面优化法对菌株开展发酵特性研究,研究发酵时间、温度、初始pH值、摇床转速和接种量对降解菌株发酵的影响。结果表明:确定当pH为6.9、发酵时间为52h、接种量为2%,菌株的吸光度值（OD600）为2.94,接近于预期值。（2）抗生素和降解菌对畜禽粪便堆肥过程中微生物群落结构和堆体理化性质的影响通过添加降解菌可以提高猪粪高温好氧堆肥过程中阿莫西林的降解速率,可以提高堆体的升温速率和延长堆体的高温时间,还可以提高高温值,降低堆体初始C/N和结束C/N的比值T,促进堆体腐熟反应;添加阿莫西林会降低猪粪堆体的腐熟度;好氧高温发酵过程中,堆体高温期的微生物群落优势门为Firmicutes（后壁菌门）、Bacteriaunclassified（未分类细菌）、Proteobacteria（变形菌门）、Bacterioedetes（拟杆菌门）、Acinobacteria（放线菌门）、CandiastusSacchairbaceria（假丝酵母）、Chlamydiae（衣原体）。属水平相对最高的是lactobacillus（乳酸杆菌属）、Weissella（魏斯氏菌属）、Klebsiella（克雷伯菌属）、kluyvera（克鲁维拉菌属）、Enterococcus（肠球菌属）、empedobacter（短稳杆菌属）、Leuconostoc（明串珠菌属）、pediococcus（片球菌属）等属。堆体共检测出4种有益菌为Lactobacillus（芽孢杆菌属）、Faecalibacterium（霍氏真杆菌属）、psychrobacter（嗜冷杆菌属）、Brevibacillus（短芽孢杆菌属）;4种有害菌为Bacteroides（拟杆菌属）、Streptococus（链球菌属）、Corynebacterium（棒状杆菌属）、Staphylococcus（葡萄球菌属）。添加降解菌剂组的堆肥高温期有害菌去除效果明显高于抗生素组,并且有益菌属相对丰度在降解菌剂组最高。（3）畜禽粪便抗生素光降解装置研发及参数优化研制基于STM32的堆肥抗生素光降解装置,分别选用光功率均为32W的紫外LED和汞灯作为抗生素降解光源,开展阿莫西林降解对比实验。结果表明:降解过程符合一级动力学方程,紫外LED阵列光源与汞灯对阿莫西林的降解动力学常数分别为-0.0199 min-1和-0.0019 min-1,LED光源对阿莫西林的降解速率更快;通过对抗生素光降解装置反应条件进行优化分析,验证模型的准确性。通过方差分析得出影响抗生素降解效果显着的反应条件排序:时间>辐射值>温度;确定的最优反应条件为:辐射值2000 mw/cm2,时间48h,温度30℃。（4）微生物与光耦合法降解畜禽粪便中抗生素研究通过将微生物耦合紫外光降解装置对抗生素进行降解研究发现:紫外（UV）辐照时间和降解菌剂作用时间最佳比例为UV:18h,AMX-1:30h;利用傅里叶变换红外光谱仪在4000-400cm-1光谱附近范围对阿莫西林进行扫描,3183.65cm-1附近是—COOH中的O—H振动消失,3083.02 cm-1处和1477.71 cm-1附近的β-内酰胺环的吸收峰振动消失,表明耦合降解体系对β-内酰胺环的降解产生作用,但在1382.81 cm-1附近又多了一个化学键吸收振动峰,随着反应的结束,1382.81 cm-1处的吸收振动峰消失,阿莫西林被降解;研究耦合体系不同因素对阿莫西林降解效果的影响,结果表明:在体系pH值为9,温度为30℃时,阿莫西林的降解率可接近100%;当阿莫西林的初始浓度由10 mg/L增加到50 mg/L时,其降解速率由0.3067 h-1降低至0.0612 h-1。（5）畜禽粪便抗生素降解智能监控系统研究研究畜禽粪便抗生素降解智能监控系统的整体结构,设计RS-485转GPRS网关硬件电路,在此基础上进行系统集成,开发了畜禽粪便残留抗生素降解智能监控系统,包括数据采集通信协议制定、采集模块和网关模块的软件开发,以及服务器端和手机客户端监控软件设计等,实现了畜禽粪便残留抗生素降解数据实时采集、远程传输、信息处理、输出控制等功能。开展了畜禽粪便抗生素降解智能监控系统的示范应用。
王开群[4]（2021）在《光照传感器原理应用及发展趋势》文中研究指明随着先进科技的提升,传感器技术的应用领域变得广泛。从工业生产逐渐进入日常生活中,传感器不仅提升加工、生产和农业的效率,也使生活更加便捷及多样化。传感器的种类繁多,光照传感器是传感器中的一种类型,可根据不同的光照度需求对光照进行测量,转换输出相应的电信号,在许多领域中得到广泛应用。文章主要介绍光照传感器的背景,分析光照传感器的研究现状,梳理光照传感器的分类与工作原理,并归纳阐述光照传感器的应用情况及发展趋势。
程涛,荆佩,沈超,张漫,李民赞[5]（2020）在《温室传感器技术的研究进展与应用展望》文中研究指明【目的】智能温室是设施农业未来的发展趋势,传感技术和物联网技术是智能温室的基础,分析温室传感器技术的研究进展与应用展望很有意义。【方法】温室传感器根据应用领域可划分为环境因素传感器和植物体信息传感器,从传感器的精度、特点、适用范围、发展趋势等方面对两类传感器进行了分析。【结果】环境因素传感器包括光照传感器、空气温湿度传感器、CO2传感器和土壤相关的传感器,植物体信息传感器包括植物温度传感器、植物水分传感器和植物营养元素传感器。光照传感器以硅光电池使用最广,空气温度传感器中最具应用前景之一的是半导体PN结型温度传感器,空气湿度传感器中的电阻式、电容式感湿材料都有应用,CO2传感器以红外线应用原理为主。在土壤和植物体信息传感器中,光谱学扮演着越来越重要的角色。【结论】未来温室专用传感器领域会进一步细分,土壤和植物体信息传感器继续成为未来的研究热点。温室传感器总体上会朝着体积更小、精度更高、非接触式、实时检测的方向不断发展,传感器的信息融合趋势会愈加明显。传感器和物联网技术在智能温室发展中将会发挥越来越重要的作用。
朱修德[6]（2020）在《大规模多参量光纤式微气象在线监测系统关键技术研究》文中研究说明微气象指标的监测与人类的生产生活息息相关。微气象监测仪广泛应用于包括智能电力传输系统在内的生产生活的各个领域。对电力传输系统中环境各种微气象指标的测量影响着其安全性和运行效率。目前微气象在线监测系统中使用的传感器基于电力传播方式居多,存在着传输距离短、传输速率低、受电磁干扰等不足,其系统本身多为单体架构模式,信息容量低,监控管理能力有限,无法满足大规模监测、工业级数据量的需求,应用领域存在很大的局限性。随着传感、通信、物联网等技术的大力发展,电力系统大规模多种指标的微气象监测已成为迫切需求。因此,研究与设计一种大规模多参量光纤式微气象在线监测系统,弥补现有智能电力传输系统中微气象监测的不足,为构建智慧型社会助力,成为撰写本论文的目的。主要研究工作及成果如下:1.结合理论分析与实际应用场景的需求,建立了各种光纤式微气象监测传感器结构的仿真模型。在仿真验证的基础上,完成了光纤式微气象指标监测传感器结构的研制及其集成方案的实际应用验证。2.基于光纤光栅解调仪硬件,研制实现了可同时负载多种多个解调仪,且可同时解调多通道多参量的高速率解调系统。3.基于JAVAEE、TCP/IP、微服务等技术,研制实现了在线监测软件系统,涵盖传感器配置管理、监测信息的计算及呈现、告警管理、统计管理、多种可视化形式的数据呈现、数据导出、用户管理、角色管理等功能,并通过实例从软硬角度对本课题研制系统的扩展性进行了论证。
王艳[7]（2020）在《基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究》文中研究表明为了满足人们对肉类产品日益增长的需求,保障肉类市场的供应,国家先后出台了一系列的政策措施来促进生产。近些年来,在市场作用与政府作用有机统一的格局下,二者相互补充、相互协调、相互促进,使得我国的畜禽养殖业发生了很大改变,正逐步向规模化、工厂化和智能化发展。肉类产品的品种和产量增加,极大地满足了人们的需求,但随之而来的质量问题和安全问题也与日俱增。长期的养殖经验表明,在养殖源头加强管理能有效减少这些问题的发生,因此,畜禽舍的养殖环境是否健康安全就成了大众关注的焦点。通过研究国内养殖环境监测系统的发展现状和现有的监测系统可能存在的一些问题,本文对畜禽养殖舍的主要环境影响因素进行了分析,综合应用传感器技术、无线通信技术、单片机技术、虚拟仪器技术和现代控制算法等先进技术,开发设计了一套基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统。该系统能够实现养殖场环境参数的实时监测和执行机构的自动控制,为畜禽提供了健康舒适的生长环境。系统在确定总计设计方案和设计要求的基础上,采用上位机和下位机软硬件结合方式,以单片机STM32F103VET6为主控制中心,将单片机和传感器模块、执行机构连接,通过Lo Ra模块进行无线通信联系;以PC为上位机监测平台,将传感器采集到的环境参数在上位机的监测软件中实时显示和存储,经过算法处理后发出控制指令并发送回单片机,完成对相应执行机构的控制。系统的上位机监测软件利用LabVIEW软件开发,实现了系统的数据显示、数据存储、数据查询和算法处理等功能。采用了基于BP神经网络的多传感器数据融合的方法,利用三层神经网络,将采集的环境参数输入已训练好的BP神经网络进行数据融合,从而得到控制指令,实现系统的自动控制功能。通过在实验室模拟养殖场环境,对本文设计的畜禽养殖环境监测系统进行功能测试和整体调试。结果表明:本系统结构简单,操作方便,运行稳定,能够准确采集和实时显示各环境参数,方便养殖人员查询历史数据,并且能及时的自动控制执行机构,有效改善畜禽舍的养殖环境,在畜禽养殖业具有很好的实用价值。
王云奇[8]（2020）在《禽舍环境监测控制系统的研究》文中提出随着人们生活水平的提高,消费者对于禽畜产品的需求量日益剧增,禽畜副产品的质量安全与人们的生活息息相关。但是由于禽畜养殖管理不规范等因素,使禽畜副产品质量安全问题不断涌现,例如瘦肉精、非洲猪瘟、禽流感等,因此,提高养殖户养殖产品的质量,改善禽畜养殖环境迫在眉睫。本文以家禽中具有代表性的蛋鸡为研究对象,通过分析国内外养殖业的发展现状以及我国养殖业存在的问题,基于禽舍内部外环境影响机理,设计了一套集单片机技术、PID控制、传感器技术和无线通信技术以及养殖技术于一体的低成本、易操作的禽舍智能化环境控制系统。禽舍环境监测控制系统主要由环境信息采集模块、环境控制模块、上位机监测控制模块和无线通信模块组成。由于禽舍环境信息采集节点和控制对象较多,本文选择AT89S52单片机为微控器衔接系统的硬件和软件。根据禽舍环境控制要求,硬件系统主要采用DS18B20温度传感器、HS1101湿度传感器、BH1750FVI光照传感器、ME4-NH3等为检测元件实时监测禽舍内环境信息,利用Zig Bee技术实现禽舍信息的采集传输。为了提高控制系统的可靠性,本文结合禽舍温湿度数学模型,利用神经网络PID控制器控制风机、加湿器等模块对温度湿度等环境参数进行有效的控制,构建基于BP神经网络的多变量PID解耦控制器,利用MATLAB对系统进行建模与仿真并验证控制效果。上位机显示模块利用Delphi软件实现对禽舍环境的实时显示与监测控制,利用C语言进行编程实现环境监测数据的采集、整理和控制。由于RS-485总线具有抗干扰能力强、价格便宜和可靠性高的优点,本文选择RS-485作为单片机与控制器之间的现场总线。本文实验部分在潍坊A养鸡场选择三个鸡舍作为控制对象验证系统的实用价值,实验结果表明,禽舍环境监测控制系统提高了测控过程的稳定性,提高了环境温度湿度等信息控制的精确度和效率,适应了现代化畜禽养殖业科学生产和自动化管理的要求,具有较好的实用价值和应用前景。
刘世顺[9]（2020）在《ZigBee在办公场所智能照明系统中的应用》文中研究指明随着智能物联技术和LED照明的飞速发展,智能照明的概念应运而生,传统照明系统目前存在电气布线繁冗,功耗高,照明环境单一化的问题,已经无法满足人们对照明环境的高要求。如何把智能物联技术有效融合进LED照明系统,发挥智能物联控制技术部署便捷和LED的节能优势,成为一个新的研究方向。作为城市生活的重要组成部分,各办公场所都在向办公智能化积极靠拢,LED照明技术与智能物联技术的有效结合可以达到节能减排、降低办公照明的运行成本、改善工作体验的目的。本文重点研究ZigBee技术在办公场所智能照明系统中的应用,设计了一个用于办公场所的智能照明系统,系统以ZigBee技术为核心组建无线传感器网络,对范围内的照明节点进行无线控制,采用PWM调光技术对通过LED芯片的电流的占空比进行调节,得到不同亮度、不同色温的照明灯光,配置多元化的照明模式,满足不同的办公照明需求。同时搭建上位机控制系统,办公人员可以利用PC端控制面板对灯光进行适当调控。选取一个有代表性的场景,进行现场环境建模仿真,发现可以有效改善现有的照明环境,具有高效节能、布置简单、照明模式多元化等优点。主要的研究重点如下:搭建以ZigBee技术为核心的无线传感器网络硬件平台,实现对各照明节点的无线控制,通过照度传感器采集各区域的照度信息,获得实时的照明数据。使用L224A芯片,设计PWM调光接口,实现对LED的线性调光,解决传统调光能耗高,效率低,调光效果粗糙的问题。建模仿真,使用DIAlux光环境仿真计算软件搭建一个模拟室内办公照明场景,调节灯具的调光比,获得现场环境中的照度均匀度数据,解决无法在现实生活中改造照明系统的问题。搭建上位机系统,开发PC端照明系统控制软件,实现上位机和ZigBee网络的通信,可以通过PC端软件,对系统进行针对性调控,可以改善传统照明系统中灯具管理单一,控制方式落后的问题。
梁丽竹[10]（2020）在《基于LoRa技术的温室监测系统研究》文中研究表明传统温室大棚中农作物的最佳生长环境参数需要已有的种植经验来判断,随着数字化农业环境监测的普及,人们需要远程监控温室农作物生长所需的温湿度、光照强度以及土壤湿度、土壤PH值等是否利于农作物生长。传统温室通常采用有线网络进行远距离信息传输,实际应用中有着组网复杂,传输距离有限、生产效率较低等问题。随着科技的发展与进步,温室环境无线监测系统逐渐显现出了其使用便捷、节省人工成本等优势。为此,将物联网技术应用到农业温室大棚来提高农作物的质量和生产效率。本文提出一种将LoRa传输技术与温室中农作物的土壤环境参数采集技术相结合的监测系统,旨在实现温室农作物生长环境参数的采集与解决数据的低功耗远距离传输问题。本文首先分析研究了 LoRa传输技术,了解了 LoRaWAN协议架构以及LoRa传输的终端工作模式与组网模式等。以温室环境参数和土壤参数为监测对象,基于STM32单片机构建信息采集系统,选用LoRa无线网络对传感器采集的数据进行传输,设计了温室无线监测系统。系统的子节点选用的核心处理器为STM32F103RCT6,完成对温室中空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤含水量、土壤PH值和土壤导电率的参数采集,以及通过LoRa网络对传感器采集的环境和土壤数据进行传输。系统的主节点采用STM32F407ZET6处理器,通过LoRa模块接收子节点发送的数据并进行分析,再通过蓝牙通信完成与手机端的无线数据传输,使得用户可以远程在手机上对环境参数进行实时查看。最后对传输系统中选用的LoRa射频模块的数据传输、实际通信距离以及不同距离下传输时的丢包率进行了测试,并对测试结果进行了分析,结果表明LoRa传输数据的丢包率与其通信距离成反比,得出最佳节点的部署半径。该系统若应用于实际,用户可在手机端对温室中农作物的生长环境参数和土壤参数进行监测,有利于农业智能化的推进,方便农户管理。
二、智能光照传感器的研制（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、智能光照传感器的研制（论文提纲范文）
（1）基于NB-IoT技术的低功耗智能路灯系统设计（论文提纲范文）
| 1 系统总体设计 |
| 2 系统硬件结构设计 |
| 2.1 NB-Io T无线通信模块 |
| 2.2 ATMEGA32主控制器 |
| 2.3 光照、温度传感器及电能监测模块 |
| 3 NB-Io T路灯终端监控平台设计 |
| 3.1 单灯控制器程序开发 |
| 3.2 物联网开发平台设计 |
| 3.2.1 One NET平台云端部署 |
| 3.2.2 One NET应用设计 |
| 3.3 应用APP开发 |
| 3.4 PC应用程序开发 |
| 4 系统低功耗优化设计 |
| 4.1 系统功率调节 |
| 4.2 现代化节能管理方案 |
| 5 节能测试效果 |
| 5.1 应用APP监控效果 |
| 5.2 PC端监控效果 |
| 5.3 节能效果测算 |
| 6 结语 |
（2）自适应穗高拨受式水稻智能育种系统的研制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统整体设计方案 |
| 2 系统主体模块介绍 |
| 2.1 驱动与升降模块 |
| 2.2 拨穗与收放模块 |
| 2.3 环境要素监测模块 |
| 2.4 支持模块 |
| 3 系统的动态干涉性检验 |
| 4 试验流程分析 |
| 5 结论 |
（3）畜禽养殖粪污中的抗生素降解系统方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 抗生素产生及在畜禽养殖中的应用概况 |
| 1.2.2 抗生素在畜禽粪便中检测方法研究 |
| 1.2.3 抗生素在畜禽粪便中降解方法研究 |
| 1.3 β-内酰胺类抗生素及其代谢产物存在及影响机理 |
| 1.3.1 作用机制 |
| 1.3.2 耐药机制 |
| 1.3.3 生态毒性 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方案 |
| 1.4.3 组织结构 |
| 1.5 论文主要创新点 |
| 第二章 微生物法降解畜禽废弃物残留抗生素方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阿莫西林降解菌的筛选及鉴定 |
| 2.2.1 材料与方法 |
| 2.2.2 结果与分析 |
| 2.3 阿莫西林降解菌发酵条件的优化 |
| 2.3.1 材料和方法 |
| 2.3.2 结果与讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 降解菌对畜禽粪便堆肥理化性质和微生物群落结构的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 降解菌对畜禽粪便堆肥过程中阿莫西林降解效果的影响 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 结果与讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 紫外光降解装置设计与参数优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 紫外光降解抗生素装置设计 |
| 4.2.1 装置总体设计 |
| 4.2.2 装置硬件设计 |
| 4.2.3 装置软件设计 |
| 4.3 光源类型与强度选型实验 |
| 4.3.1 材料和方法 |
| 4.3.2 结果与讨论 |
| 4.4 紫外LED光降解装置参数优化 |
| 4.4.1 材料与方法 |
| 4.4.2 结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 微生物与紫外光耦合降解方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微生物与紫外光降解实验 |
| 5.2.1 材料与方法 |
| 5.2.2 结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 畜禽粪便残留抗生素降解智能监控系统研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.3 系统硬件设计 |
| 6.3.1 抗生素降解装置子模块 |
| 6.3.2 RS-485转GPRS网关 |
| 6.4 系统软件设计 |
| 6.4.1 抗生素降解装置子模块软件设计 |
| 6.4.2 RS-485转GPRS网关软件设计 |
| 6.4.3 服务器端数据接收软件设计 |
| 6.4.4 畜禽粪便残留抗生素降解智能监控系统可视化软件设计 |
| 6.5 系统实际运行效果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（4）光照传感器原理应用及发展趋势（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 研究现状 |
| 2 光照传感器定义及分类 |
| 2.1 光照传感器定义 |
| 2.2 光照传感器分类 |
| 3 光照传感器的工作原理 |
| 4 光照传感器的应用 |
| 4.1 光照传感器的特点及应用范围 |
| 4.2 光照传感器在室内的应用 |
| 4.3 光照传感器在室外的应用 |
| 5 光照传感器的发展趋势 |
| 6 结语 |
（5）温室传感器技术的研究进展与应用展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 环境因素传感器 |
| 1.1 光照传感器 |
| 1.2 空气温度和湿度传感器 |
| 1.3 CO2传感器 |
| 1.4 土壤相关的传感器 |
| 2 植物体信息传感器 |
| 2.1 植物温度传感器 |
| 2.2 植物水分传感器 |
| 2.3 植物营养元素传感器 |
| 3 结论 |
（6）大规模多参量光纤式微气象在线监测系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本论文各章节内容概述 |
| 第二章 大规模多参量光纤式微气象在线监测系统需求分析 |
| 2.1 系统综合目标 |
| 2.2 硬件需求 |
| 2.2.1 监测传感器硬件需求 |
| 2.2.2 服务器硬件设备需求 |
| 2.3 组网要求 |
| 2.4 软件功能需求 |
| 2.5 数据处理需求 |
| 2.6 性能指标需求 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 大规模多参量光纤式微气象在线监测系统硬件研究及设计 |
| 3.1 FBG式传感器结构原理 |
| 3.1.1 FBG应变测量原理 |
| 3.1.2 悬臂梁结构原理 |
| 3.1.3 温度和应变的交叉敏感问题的解决办法 |
| 3.2 传感器基础结构仿真模型 |
| 3.2.1 雨量传感器结构模型 |
| 3.2.2 百叶箱结构模型 |
| 3.2.3 风速风向传感器模型 |
| 3.2.4 覆冰称重传感器模型 |
| 3.3 传感器集成方案 |
| 3.4 硬件实物图 |
| 3.5 实测应用 |
| 3.6 一种测量输电线路舞动的传感器及方法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 大规模多参量光纤式微气象在线监测系统解调模块设计实现 |
| 4.1 光纤光栅解调仪模型 |
| 4.2 解调系统逻辑设计 |
| 4.3 解调系统数据处理 |
| 4.4 实测应用 |
| 4.5 问题及优化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 大规模多参量光纤式微气象在线监测系统软件设计及实现 |
| 5.1 系统整体应用框架 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.2.1 数据库选择 |
| 5.2.2 主数据库ER图 |
| 5.2.3 主数据表概述 |
| 5.2.4 子数据库ER图 |
| 5.2.5 子数据表概述 |
| 5.3 软件系统设计 |
| 5.3.1 业务结构 |
| 5.3.2 数据接口 |
| 5.3.3 技术架构 |
| 5.3.4 系统功能设计 |
| 5.4 组网设计 |
| 5.4.1 子监测中心组网设计 |
| 5.4.2 主监测中心组网设计 |
| 5.5 数据处理设计 |
| 5.5.1 子站系统数据处理 |
| 5.5.2 主站系统数据处理 |
| 5.6 软件实现 |
| 5.6.1 主站监测系统 |
| 5.6.2 子站监测系统 |
| 5.6.3 问题及优化 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间获得的软着和申请的专利 |
（7）基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 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 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 论文章节安排 |
| 第二章 畜禽养殖环境监测系统的整体设计 |
| 2.1 养殖环境概述 |
| 2.2 系统设计要求 |
| 2.3 系统研究的相关技术基础 |
| 2.3.1 传感器技术 |
| 2.3.2 无线传输技术 |
| 2.3.3 单片机技术 |
| 2.4 系统总体设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 养殖环境监测系统的硬件系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.2 传感器的选型与设计 |
| 3.2.1 温湿度传感器 |
| 3.2.2 C_O2传感器 |
| 3.2.3 NH_3传感器 |
| 3.2.4 H_2S传感器 |
| 3.2.5 光照传感器 |
| 3.3 控制模块的选型与设计 |
| 3.4 无线传输模块的选型与设计 |
| 3.5 执行机构的选型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 养殖环境监测系统的软件系统设计 |
| 4.1 系统功能设计 |
| 4.2 下位机软件设计 |
| 4.3 基于LabVIEW的上位机监测软件设计 |
| 4.3.1 LabVIEW软件简介 |
| 4.3.2 前面板设计 |
| 4.3.3 程序框图设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多源信息融合的算法研究 |
| 5.1 多传感器数据融合 |
| 5.1.1 多传感器数据融合的分类 |
| 5.1.2 多传感器数据融合的方法 |
| 5.2 基于BP网络的多传感器数据融合 |
| 5.2.1 多传感器数据融合模型建立 |
| 5.2.2 BP神经网络模型建立 |
| 5.2.3 基于MATLAB的 BP神经网络设计 |
| 5.2.4 基于LabVIEW的 BP神经网络设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 功能测试 |
| 6.1.1 数据采集功能 |
| 6.1.2 设备控制功能 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）禽舍环境监测控制系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 禽舍环境监测控制系统的发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 第2章 禽舍环境影响因素研究与结构设计 |
| 2.1 禽舍外部环境分析 |
| 2.2 禽舍内部环境分析 |
| 2.2.1 禽舍温度因素分析 |
| 2.2.2 禽舍湿度因素分析 |
| 2.2.3 禽舍光照因素分析 |
| 2.2.4 禽舍通风因素分析 |
| 2.3 新型禽舍的结构设计 |
| 第3章 禽舍环境监测控制系统的控制策略研究 |
| 3.1 禽舍环境特点分析 |
| 3.2 禽舍环境控制方式分析 |
| 3.3 禽舍环境控制策略研究 |
| 3.4 禽舍环境控制系统数学模型分析 |
| 3.4.1 禽舍环境温度模型的建立 |
| 3.4.2 禽舍环境湿度模型的建立 |
| 3.4.3 禽舍光照控制分析 |
| 3.4.4 禽舍氨气浓度模型分析 |
| 3.5 BP神经网络PID控制器的原理及设计 |
| 3.5.1 禽舍神经网络PID控制器的结构 |
| 3.5.2 禽舍神经网络PID控制器算法的实现 |
| 3.6 禽舍PID神经网络解耦控制器的设计 |
| 3.6.1 禽舍解耦控制器的结构 |
| 3.6.2 禽舍温湿度解耦方案的设计 |
| 3.7 禽舍环境控制系统仿真 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 禽舍环境监测控制系统的硬件设计 |
| 4.1 禽舍环境监测控制系统设计原则 |
| 4.2 禽舍环境监测控制系统设计总体思路 |
| 4.3 禽舍环境监测控制系统信息采集节点方案设计 |
| 4.4 禽舍环境监测控制系统的硬件设计 |
| 4.4.1 单片机的选择 |
| 4.4.2 传感器的选择 |
| 4.4.2.1 温度传感器 |
| 4.4.2.2 湿度传感器 |
| 4.4.2.3 光照传感器 |
| 4.4.2.4 氨气传感器 |
| 4.4.3 禽舍通信方式的选择 |
| 4.4.4 禽舍环境监测控制系统辅助单元设计 |
| 4.4.4.1 继电器驱动电路 |
| 4.4.4.2 单片机I/O口扩展 |
| 4.5 禽舍环境监测控制系统的硬件维护 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 禽舍环境监测控制系统的软件设计 |
| 5.1 禽舍环境监测控制系统主程序设计 |
| 5.1.1 AT89S52单片机主程序设计 |
| 5.1.2 神经网络PID控制程序设计 |
| 5.2 信息采集与控制程序设计 |
| 5.2.1 温度模块程序设计 |
| 5.2.2 湿度模块程序设计 |
| 5.2.3 光照模块程序设计 |
| 5.2.4 氨气模块程序设计 |
| 5.2.5 通风模块程序设计 |
| 5.3 无线通信模块程序设计 |
| 5.4 液晶显示程序设计 |
| 5.5 上位机界面设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 禽舍环境监测控制系统实验与分析 |
| 6.1 环境监测控制系统硬件调试 |
| 6.2 环境监测控制系统软件调试 |
| 6.3 系统应用结果分析 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
| 致谢 |
（9）ZigBee在办公场所智能照明系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 智能照明系统研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 关键技术点 |
| 2.2.1 ZigBee技术 |
| 2.2.2 LED调光技术 |
| 2.2.3 照明系统控制策略 |
| 2.3 办公场景的照明特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计与实现 |
| 3.1 控制芯片的选择与应用 |
| 3.2 照度采集节点设计 |
| 3.2.1 光照传感器选型 |
| 3.2.2 照度采集节点的设计与实现 |
| 3.3 PWM调光接口设计 |
| 3.4 系统网关设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计与实现 |
| 4.1 PC端上位机设计 |
| 4.1.1 开发平台概述 |
| 4.1.2 上位机的设计与实现 |
| 4.2 ZigBee节点工作流程 |
| 4.3 ZigBee协议栈开发 |
| 4.4 PWM调光程序设计 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 系统测试与现场建模仿真 |
| 5.1 ZigBee网络通信测试 |
| 5.2 ZigBee节点功能测试 |
| 5.2.1 照度信息回传测试 |
| 5.2.2 上/下位机通信测试 |
| 5.3 调光效果建模仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间获得科研成果 |
（10）基于LoRa技术的温室监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展前景 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.3.1 本文的研究目标和内容 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 2 LoRa网络技术 |
| 2.1 LoRa通讯特点 |
| 2.2 LoRaWAN网络架构 |
| 2.3 LoRa调制技术 |
| 2.3.1 CCS扩频 |
| 2.3.2 LoRa扩频 |
| 2.3.3 LoRa工作频段 |
| 2.4 LoRaWAN通信协议 |
| 2.4.1 LoRa帧结构 |
| 2.4.2 终端工作方式 |
| 2.4.3 LoRaWAN入网方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统总体设计 |
| 3.1 系统整体硬件设计方案 |
| 3.2 子节点硬件设计 |
| 3.2.1 子节点单片机芯片选型 |
| 3.2.2 LoRa射频模块选型 |
| 3.2.3 USB电路设计 |
| 3.2.4 外围电路设计 |
| 3.3 数据采集传感器选型 |
| 3.3.1 环境温湿度采集传感器 |
| 3.3.2 光照传感器 |
| 3.3.3 二氧化碳浓度传感器 |
| 3.3.4 土壤湿度传感器 |
| 3.3.5 土壤导电率传感器 |
| 3.3.6 土壤PH值检测传感器 |
| 3.4 主节点硬件设计 |
| 3.4.1 主节点单片机芯片选型 |
| 3.4.2 蓝牙传输模块 |
| 3.4.3 LCD屏幕选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统软件设计方案 |
| 4.1 软件设计的整体流程 |
| 4.2 系统主节点软件总体流程 |
| 4.3 系统子节点软件总体流程 |
| 4.4 传感器软件设计 |
| 4.4.1 光照传感器 |
| 4.4.2 环境温湿度传感器 |
| 4.4.3 土壤湿度传感器 |
| 4.4.4 二氧化碳浓度传感器 |
| 4.4.5 土壤电导率传感器和PH值传感器 |
| 4.4.6 传感器数据防冲突机制 |
| 4.5 LoRa传输设计 |
| 4.5.1 LoRa组网 |
| 4.5.2 Lora通信程序 |
| 4.6 数据分析和处理 |
| 4.7 蓝牙传输 |
| 4.7.1 单片机中的蓝牙传输 |
| 4.7.2 Android上位机中的蓝牙传输 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 温室监测系统整体构建 |
| 5.1 LoRa通信测试 |
| 5.1.1 LoRa模块传输方式测试 |
| 5.1.2 LoRa模块传输距离测试 |
| 5.2 温室监测系统搭建 |
| 5.2.1 温室监测系统主体搭建 |
| 5.2.2 温室监测系统上位机显示 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 不足之处 |
| 6.4 展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 致谢 |
四、智能光照传感器的研制（论文参考文献）
- [1]基于NB-IoT技术的低功耗智能路灯系统设计[J]. 彭育强,郭景阳,郭芷旗. 自动化与仪表, 2022(01)
- [2]自适应穗高拨受式水稻智能育种系统的研制[J]. 朱林,邱建春,陈敏,冯月贵,庆光蔚. 农机化研究, 2022
- [3]畜禽养殖粪污中的抗生素降解系统方法研究[D]. 杨选将. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [4]光照传感器原理应用及发展趋势[J]. 王开群. 传感器世界, 2021(02)
- [5]温室传感器技术的研究进展与应用展望[J]. 程涛,荆佩,沈超,张漫,李民赞. 中国农业信息, 2020(03)
- [6]大规模多参量光纤式微气象在线监测系统关键技术研究[D]. 朱修德. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究[D]. 王艳. 太原理工大学, 2020(07)
- [8]禽舍环境监测控制系统的研究[D]. 王云奇. 青岛理工大学, 2020(02)
- [9]ZigBee在办公场所智能照明系统中的应用[D]. 刘世顺. 大连工业大学, 2020(08)
- [10]基于LoRa技术的温室监测系统研究[D]. 梁丽竹. 天津科技大学, 2020(08)