基于ZigBee网络的水稻育秧棚内温湿度变化规律研究

本课题组将ZigBee无限传感器布设在育秧大棚内,经过实际运行采集环境参数试验,得出在水稻育秧期4月份至5月份,育秧棚内的空气温湿度受到外界气象条件变化影响的结论。为了保证秧棚内水稻秧苗的正常生长,系统对育秧棚内的空气温湿度进行智能控制。实地运行证实,该系统的信号传输稳定,为智能化水稻育秧的研究提供了一定的理论基础。

温室植物补光灯的设计

针对温室植物补光问题,设计了一款基于ESP8266模块的LED温室植物补光灯,该设计分为硬件设计和软件设计两个部分。硬件设计为驱动板的设计以及LED灯的设计,软件部分通过采集温湿度以及光照度数据传输给上位机从而控制PWM来自适应改变光谱,达到补光效果。该植物补光灯为全光谱补光,其光谱范围较广。

寒地水稻育秧环境智能监控系统的研究

针对北方寒地水稻育秧过程中管理难度大、人员投入多、自动化程度低等问题,采用微处理器技术,GPRS和LoRa通信、ZigBee网络通信技术,传感技术,以云平台为信息中枢,构建了北方寒地水稻育秧环境远程监控系统,实现了手机端远程观测棚内环境信息和控制执行设备,降低了远程通信费用,减少了棚内布线,提高了系统可靠性。该系统具有低成本、高精度、稳定可靠、节点拆装方便的特点。

水稻收获打捆一体机影响因素研究

课题组以型号为4SDZ-2的水稻收获打捆一体机为研究对象,对其进行单因素试验研究,单因素试验以喂入量、草捆长度和出口高度为影响因素,以成捆率、规则捆率及草捆密度为性能指标。在单因素试验结果的基础上进行正交试验。通过正交试验的结果来确定较优的参数组合,并对得出的较优参数组合进行验证,验证结果表明,较优参数组合为最佳选择。

基于STM32的智能鱼缸养殖系统

研究提出一种结合计算机、物联网、大数据、云计算、音视频、通信等技术的智慧渔业智能养殖系统,含数据采集系统、控制系统,通信系统、平台和终端交互系统,拥有两种操作模式。自动模式下系统根据人为输入的系统控制参数自行运作,手动模式下通过人工触发各项功能以达到对鱼类生活环境的控制,并且不影响自动模式的系统参数设置,进而实现自动无人监控与人为调控相结合的可自由切换的养殖系统。