基于nRF24L01和IAP15W4K58S4的粮仓环境监测系统的设计

针对目前粮仓环境监测系统存在布线繁琐、安装不便、维护麻烦等问题,提出了一种基于nRF24L01和IAP15W4K58S4的粮仓环境监测系统的设计方案。nRF24L01是一种新兴的无线通信技术,具有低功耗、高传输速率、低成本等特点,可直接与各种单片机连接使用,且编程简单;IAP15W4K58S4是一款高性价比单片机,价格便宜且功能强大。该监测系统由传感器节点和环境监测节点两部分构成,传感器节点将检测到的温度、湿度和气体等数据发送给环境监测节点,环境监测节点将这些数据处理后,经由串口传输给PC机来显示。经实际测试表明,该系统能稳定运行,并较好地应用于环境监测领域。

基于ZigBee无线传感器网络的粮仓环境监控系统设计

通过介绍Z igBee网络的特出特点及无线传感器网络类型,提出用分簇式两层结构的Z igBee网络与GSM网络相结合实现远程监控粮仓环境状态的解决方案,分析系统的总体设计框架、传感器节点和汇聚点的硬件结构及应用软件主要模块功能。

基于多传感器融合技术的粮仓环境监测系统设计

粮食仓储环境监测对于实现粮食减损、降耗、保鲜至关重要。针对单一传感器采集数据片面、易造成误报、漏报等情况,本文设计了一种基于多传感器融合的粮仓环境监测系统,采用物联网技术、通信技术、云计算技术及多传感器融合技术,对粮仓温湿度、二氧化碳浓度、氧气浓度进行实时监测,提高了粮仓环境信息监测智能化水平,确保了粮仓存储的质量,具有一定的推广应用前景。

粮仓环境检测智能巡检小车研制

智能小车是移动机器人的一个重要分支,其特点是能在复杂环境中自动控制车辆绕开障碍物沿着预定的道路行进。智能小车上的传感器可实时采集复杂环境中的重要信息以实现某种特定的功能。针对目前对粮仓环境的监测仍然采用传统的模式,具有运行成本高及信息反馈滞后等不足的状况,设计了一种用于粮仓检测的智能巡检小车,该小车对粮仓环境全天检测,能实时提取粮仓环境的重要参数,弥补了传统检测方式的不足。

基于ZigBee的粮仓环境监测系统设计与实现

ZigBee作为当前主流的无线传感网技术,具有成本低廉、组网便捷、扩展灵活等特点。文章提出将ZigBee技术应用于粮仓环境监测系统中,相比有线粮仓环境监控系统,可以提高灵活性和可靠性。该系统结合CC1101无线传输模块和STC89C52控制器实现对各传输节点的软硬件设计。实现了环境参数的自动采集、无线传输,在协调器节点汇总的数据可以交由控制中心实现对数据的实时分析。

基于窄带物联网的粮仓环境监测系统设计

为了改善粮仓储粮环境,保障粮食安全。设计了一种基于窄带物联网的远程智能监测系统。该系统以STM32L476作为系统核心控制器,终端传感器节点负责数据采集,窄带物联网技术负责构建整个数据传输网络,电信云平台负责手机软件和电脑网页远程监控,达到远程监测粮仓储粮环境的功能。

粮仓环境无线监测WSN节点设计

合理的粮仓温湿度环境对确保储存粮食的质量有至关重要的作用,本文基于STM32处理器及CC1101射频模块设计了粮仓环境监测节点及网关节点,多个环境监测节点以自组织方式构成的网络可实现远程监测粮仓温湿度环境并将监测结果通过网关节点无线发送到服务器数据库,方便粮仓管理人员及时掌握粮仓环境信息,有利于粮仓环境的精确管理。

粮仓环境监测系统设计与实现

在粮食仓储过程中,为给粮食提供较好的仓储环境,往往需要对粮仓环境进行实时监测。因此设计采用STM32单片机为核心控制单元的实时监测系统,通过传感器采集环境数据并实时显示,定时通过无线模块将数据传输至服务器平台。系统能实现粮仓内温湿度、氧气浓度和二氧化碳浓度的实时采集。

基于单片机的数字化粮仓测控系统的研究

在粮食实际储藏过程中,为了给粮食提供较好的保存环境,需要对粮仓的环境参数进行实时监测。为此,本研究设计了以单片机为核心的粮仓环境智能测控系统,此系统充分利用了单片机的数据处理及实时监测能力,实现了粮仓环境参数的智能检测;测控系统中,上位机实现串行通讯和数据存储与显示等功能,下位机实现粮仓温度,湿度等环境参数的采集。

玉米出库前蒸发式冷气机调质通风实验

分析了粮仓热环境对粮食存储的影响,提出将蒸发冷却技术与粮仓相结合,通过对蒸发式冷气机应用于玉米出库前调质通风实验可得,在调质数小时后实验测试的两组玉米平均水分分别增加了0.5%、1%,在一定程度上增加了玉米净重,有效地降低储备过程中因水分损耗造成的亏损,提高了经济效益,在加湿的同时,也可有效降低粮堆内部的温度,实现对粮堆加湿降温的双重效果。同时指出将蒸发冷却技术应用于粮食储藏方面是一种高效且节能为一体的运用。

基于神经网络的一种粮情分级方法研究

对粮情分级,是衡量现代粮仓管理的重要手段之一,分析影响粮食储藏安全的几种环境因素,重点研究温度、湿度、有害气体及虫害等影响粮情等级划分的重要参数.在此基础上,采用计算机神经网络技术对此4种因素构建神经网络模型,对特定粮仓环境进行科学、客观的评价分级.