一、温室计算机智能控制系统设计（论文文献综述）
李寒[1]（2021）在《基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计》文中研究说明随着我国城镇化进程的不断加快,可耕种土地面积逐渐减少,农业种植土地集中化成为大势所趋,传统的耕种方式已经无法满足我们当今社会的需求。目前大多数农业大棚采用有线传输和短距离无线通信的方式,针对单一大棚进行环境监测和设备控制,存在通信距离短,组网复杂,受网络环境影响较大等问题。针对以上问题,本文以物联网技术为载体,结合传感器技术、嵌入式技术以及无线通信技术,设计并实现了一套基于物联网的智慧农业大棚控制系统。首先,对智慧农业的发展现状以及相关技术进行了阐述,针对该系统的具体需求,设计了系统的总体架构,系统可分为信息采集节点、数据传输节点、执行设备控制节点以及远程监控节点四个部分,节点间采用LoRa无线通信技术实现数据传输。接着,设计了系统硬件部分的整体架构,对系统中各节点的主控制器、采集传感器、LoRa模块、Wi-Fi模块以及GPRS模块进行选型和外围电路设计。同时,利用Altium Designer软件设计了STM32F103C8T6最小系统电路,完成了PCB的绘制与焊接,设计并制作了控制380V电机设备的控制箱,可对卷帘机和风机等设备进行控制。接着,利用Keil5软件对各节点的STM32单片机程序进行设计和编写,对LoRa组网方式和数据传输方式进行了改进,完成了智能决策程序的开发,绘制了各节点功能模块的程序流程图。然后,设计了基于B/S架构的Web信息管理系统,前端开发使用vue.js、Element UI以及Echarts技术,后端开发使用Spring Boot和Mybatis-Plus框架,可实现实时监测大棚内环境信息,查询历史记录以及对大棚进行管理等功能。用户可以对棚内执行设备进行手动控制,也可以开启自动控制模式,实现对大棚更加科学的管理。如果设备出现异常情况,会及时进行上报,便于后期维护工作。最后对系统整体进行搭建,分别测试了各部分的主要功能和稳定性,重点对LoRa无线通信性能和Web信息管理系统进行测试。测试结果表明,本系统功能完整,稳定性较好,解决了传统无线通信方式通信距离较短、组网复杂以及进行多发一收时出现消息碰撞等问题,可以满足需求,具有良好的应用前景。
姚闯[2]（2021）在《水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现》文中研究说明针对传统的温室育秧大棚存在环境因子不能人为控制等一些问题,本课题研究了CO2气肥对水稻育秧的影响机理研发的温室大棚。提出了不同浓度的CO2对水稻育秧的刺激的方式,定期观察育秧的生长状态并进行观察记录,归纳分析出适宜水稻育秧生长的浓度范围,并进一步对水稻育秧生长高度与环境因子的关系加以分析。本文主要通过软件和硬件结合方式,根据温室育秧大棚监测系统的需求,设计了系统的整体框架结构,并且根据系统总体设计路线和基于ESP8266芯片的结构,画出数据采集节点与数据汇聚节点硬件示意图和电路图。数据采集节点中的设备监测温室环境的参数有光照强度、温湿度、CO2浓度。根据温棚内的环境信息反馈CO2浓度高低情况下打开和关闭系统,使CO2的利用率最大化,上位机以Python语言开发的Web系统,可实时显示环境参数和气肥机工作状态,系统间通过Wi Fi技术和MQTT协议网络进行通信。上位机以ESP8266为主控芯片,采用TELESKY传感器采集CO2浓度,实现二氧化碳浓度随环境参数的变化而进行自动调节。传感器将采集到的环境参数光照强度、温湿度、CO2浓度通过节点传输到ESP8266模块中,并通过Wi Fi技术和MQTT协议技术实现以及客户端和手机APP显示信息,系统可以根据预先设定好的程序将控制信号通过ESP8266模块传输到执行机构,通过对CO2释放设备或卷帘电机设备的控制,对棚内进行通放空气或喷水,当传感器监测到CO2浓度降到阀值以下时,系统将打开CO2喷洒装置,使装置达到补充CO2的需求,并进一步收集温室环境数据。通过本文研发的设备对环境参数的智能控制,监测秧苗生长状态。根据该系统应用情况显示,该系统整体运行可靠,能够准确的采集温室大棚内各个环境参数,用户能够灵活控制各执行机构,系统信号传输稳定,整体框架符合传统温室大棚的所有要求,以及在传统的温室大棚上进行了智能化的扩展,并且进一步将数据进行分析以及总结,具有较强的可扩展性和良好的应用前景。
米合日阿依·阿卜力克木[3]（2021）在《基于边缘计算的温室控制系统研究》文中研究表明温室产业是农业生产中不可缺少的生产方式,随着物联网技术普及,农业生产领域也逐渐成为了物联网技术的重要应用领域之一。在万物互联的背景下,农业生产也迎来了数据的爆发性增长,同时带来了更高的数据计算和数据传输带宽需求,单纯的云计算难以满足当前的原始数据计算需求和存储需求,因此,需要研究边缘计算在温室中的应用。按照研究的基本思路,围绕着云计算负载和传输带宽等问题,以基于边缘计算的温室控制系统作为研究目标开展了如下工作:（1）重点探讨云端和边缘计算之间的关系以及云端和边缘端各自的任务,按照云端与边缘端部分进行分析,并设计引用边缘计算设计控制系统总体架构。以温室作为应用场景,研究了基于边缘计算的温室控制系统总体架构,归纳应用场景的限制和特点,同时对温室控制系统所需要的技术进行了必要的研究和梳理。在云端计算和边缘计算的联合工作模式下,如何引入边缘计算。（2）系统硬件总体设计。本设计数据采集和控制节点由STM32F103ZET6最小系统板来实现,实现温室环境相关的温湿度、光照度、二氧化碳浓度等关键因素采集,并采集的数据上传到边缘计算支撑平台上。（3）支撑平台服务流程设计。在支撑平台上确定了边缘计算控制功能的基本需求和控制流程之后,在平台上进行对控制系统的处理流程设计。首先按照硬件设备具备的功能进行总体的物理模型,驱动,边缘节点等等边缘体系结构设计,然后针对边缘计算平台情境完成具体的平台部署问题。（4）硬件与支撑平台测试。通过研究基于边缘计算的温室控制系统确保温室控制系统功能的全面与高效。系统最终运行结果表明系统工作稳定可靠,有效完成对温室环境的实时监管。根据实验数据算出温度,湿度,光照度,二氧化碳浓度与温室原配监测系统相比估测误差分别为0.5℃～1℃、0.3%～1%、24lux～50lux、11.2.5ppm～25ppm,系统具有实用性和推广价值。
陈慧[4]（2021）在《基于物联网的温室大棚智能监控系统研究》文中研究指明温室大棚能够为农作物创造适宜的生长环境,促进农作物的高效优质生产。随着物联网技术的应用,温室大棚管理正朝着智能化、信息化的方向发展。为此,本论文研究一种基于物联网的温室大棚智能监控系统,通过传感器采集大棚内环境参数,采用无线通信技术上传至远程监控平台,供用户查看与控制,以此实现对温室环境的智能化监控。本论文主要的研究内容如下:（1）开展系统需求分析,进行总体方案设计,并对涉及到的关键技术作出介绍。系统由控制终端、嵌入式网关以及远程监控平台三部分组成,控制终端用于采集温室环境参数,并基于Zig Bee无线通信网络进行本地数据传输;嵌入式网关负责接收控制终端上传的数据,经数据处理后,利用NB-Io T无线通信完成数据的远程传输;远程监控平台包括服务器、数据库以及客户端三部分,服务器用来接收嵌入式网关上传的温室环境数据,数据库负责存储相关数据,客户端提供WEB网页进行展示,满足用户数据查询以及远程控制的需求。（2）系统软硬件设计。硬件设计包括控制终端和嵌入式网关两部分,主要进行器件选型、功能模块电路设计。软件设计包括控制终端和嵌入式网关两部分,主要对Zig Bee无线通信网络、STM32微控制器、NB-Io T无线通信等进行软件设计,并针对性的制定数据通信协议,保障数据的安全有效传输。（3）远程监控平台设计,基于阿里云服务器对服务器、数据库以及客户端等三部分展开设计。服务器采用Spring Boot框架与客户端进行交互,利用NIO网络模型与嵌入式网关建立数据通信;采用MySQL数据库存储相关数据,方便客户端查询及调用;客户端以Vue.js框架为核心完成WEB网页的设计。（4）针对温室环境特点,研究基于数据融合及模糊控制的智能控制方法。首先采用数据融合对采集的环境参数进行预处理,提高数据的可靠性及数据融合精度,然后利用模糊控制思想,建立多输入、多输出的模糊控制系统,控制执行机构工作状态,使温室环境快速接近设定值,并维持在稳定状态,满足温室环境的控制需求。（5）系统测试与分析,搭建实验测试平台,对数据采集、数据传输、远程监控平台以及智能控制方法等功能分别测试。测试结果表明,系统可实现对温室环境数据的采集以及可靠传输,远程监控平台可进行数据查看、数据存储以及远程控制,系统能实现对温室环境的有效调节。
王明辉[5]（2021）在《设施栽培营养液自动调控系统设计与研究》文中认为为提升设施栽培营养液调控的自动化水平,本文基于Knop古典通用水培配方（A:99%Ca（NO3）2·4H2O、B:98%KNO3、C:99%KH2PO4、D:98%Mg SO4·7H2O、E:99%EDTA-Na Fe）的营养液环境展开研究。开展了营养液自动调控系统基础试验研究、营养液调控模型研究、营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究、营养液自动调控系统设计与试验验证。本文主要研究及结论如下:（1）营养液自动调控系统基础试验研究。为确定营养液最佳母液加入量与检测指标值之间的关系,进行了营养液配比试验研究,确定了5种母液的最佳浓度值分别为A:1049.6 mg/L、B:202.0 mg/L、C:200.9 mg/L、D:492.0 mg/L、E:191.8 mg/L。为减小传感器对作物生长的影响以及提高检测结果的准确性,进行了传感器检测试验研究,确定了传感器最佳安装位置为栽培槽中心且高度为20 mm。为提高营养液调配的速度和均匀性,基于响应曲面试验方法研究了均匀混合机构安装高度距离、安装水平距离和搅拌速度对营养液达到稳定状态所需时间的影响,最终确定了营养液均匀混合机构最佳参数组合为作业速度110 r/min、安装垂直距离50 mm、安装水平距离150mm。（2）营养液调控模型研究。为提高营养液动态调控的精度,提出了一种基于SVR的营养液调控模型。首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液配比下营养液的p H、EC、K+浓度、Ca2+浓度和NO3-浓度等检测指标值,并基于SVR构建营养液检测指标值预测模型;其次,采用离散斜率法计算营养液检测指标值与5种母液含量响应曲线的离散斜率,并利用人工鱼群算法获取离散斜率最大突变点;最后,以该突变点对应的5种母液含量作为最优调控目标值,基于SVR构建营养液调控模型并进行验证试验。结果表明:基于SVR算法构建的营养液调控模型具有更高的精确度和拟合效果,基于SVR的营养液调控模型中对应5种母液含量的决定系数分别为0.99、0.98、0.99、0.96、0.99;均方根误差分别为4.29 ppm、7.39 ppm、5.02 ppm、2.85ppm、3.96 ppm。（3）营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究。为提高设施栽培营养液调控的自动化水平,设计了间歇循环式营养液自动调控系统方案。最终确定了传感器“一”字型排列方式和“底插式”安装方法的营养液检测系统,多路母液添加和三层叶片式均匀混合机构的营养液调配系统,调配桶和过渡桶组合的间歇循环式的营养液循环系统。为提高营养液调控速度、精度和利用率,提出了一种基于模糊RBF神经网络PID控制的营养液自动调控系统控制方法,并在Simulink平台下对常规PID、模糊PID、RBF-PID和模糊RBF-PID控制方式进行建模仿真,仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制方法的上升时间、超调量、稳态误差分别为0.15 s、0.35%、±0.08%,PID的3个参数kp,ki,kd需0.08 s达到稳定,加入10%扰动后0.17 s便可进入稳定。（4）营养液自动调控系统设计与验证试验。为验证营养液自动调控系统的功能和性能,对营养液自动调控系统进行了设计与试制,并开展了调控精度、控制精度和效益优化的验证试验。验证试验结果表明:对比逐步拟合响应模型,基于SVR的营养液调控模型的5种母液使用量的相对误差平均值分别降低了46.42%、52.08%、54.03%、53.59%、54.54%;对比模糊PID控制系统,模糊RBF神经网络PID营养液调控系统的延迟时间为11 s,平均调节时间为100 s;5种营养液指标值最大超调量分别为0.72%、3.9%、4.46%、4.16%和3.41%;稳态误差范围分别为±0.008、±54.67μS/cm、±1.79 ppm、±2.83 ppm和±4.74 ppm;对比传统调控组,优化调控组5种母液的使用量分别降低了14.69%、18.83%、20.94%、23.38%、18.35%。
罗洋[6]（2021）在《基于物联网的智能温棚环境监测系统研制》文中指出随着近年来物联网与信息传感技术的快速发展,以及我国乡村振兴战略正式提出的发展背景,现代设施农业迎来了新一轮发展浪潮。截止于2018年末,我国温室大棚占地面积为196.37万公顷,占全球80%以上,位居世界第一。总产量虽高,但由于智能化程度不高、管理不便、成本高,致使我国大棚亩产量仅为发达国家的1/8,总体生产效益低。国外温室大棚测控系统由于起步较早,自动化程度较高,但设备系统庞大、直接引进成本高,不适以我国温室种植业现下发展环境。国内近年来有人提出了诸多解决方案,但存在环境感知精度不高、通信距离不足、功耗过高、缺乏智能化控制等问题,都制约着温室大棚的普及性。基于现代物联网技术和设施农业发展背景,针对当前智能温室大棚环境监测系统存在的问题。从弥补不足出发,对温室大棚监测系统进行了优化设计。摒弃了农业领域应用较为广泛的WIFI、GPRS等传统无线通讯技术、亦或单一的WSN（Zig Bee）通信技术。整合NB-Io T蜂窝网络通信与Zig Bee近场通讯技术,设计了现场监测终端与远程云监控平台。本文研究内容主要如下:（1）系统通信方面,提出一种NB-Io T和Zig Bee双协议融合组网技术,结合环形缓冲队列算法组建低功耗广域无线网络。相对于传统wifi、blue、lora等物联网技术,通信覆盖范围更广、功率更低、操作较为便捷,具有优异的鲁棒性。（2）远程监测平台方面,摒弃现阶段较为普遍的C/S结构,接入B/S云监测管理平台。设计使用AJAX异步请求局部刷新技术,Web可对环境监测因子实时动态刷新显示。用户可随时远程查看并管理数据,设置报警阈值等操作。提升了平台实用性与操作舒适性,降低了操作门槛和后期维护成本,便于使用推广。（3）智能控制方面,根据温室大棚环境因子实际变化特点,引入模糊PID控制算法,通过对喷淋灌溉、温度调控等设备进行调节,实现系统闭环反馈控制。给予温棚内作物最佳生长条件,有利于作物的高效生长。（4）电源方面,设计太阳能与电池双电源供电,利用三极管和MOS管的开关特性,实现太阳能供电的同时给电池充电,并且在太阳能断电时与电池进行无缝电源自动切换。保证系统电源供电稳定的情况下,节省了能耗。系统设计完成后,经原型系统测试与重庆市万州区甘宁镇同鑫农业园实地部署运行,在保证系统多节点部署、多参数检测、低功耗工作、广覆盖通信的条件下,仍实现了优良的通信要求,满足系统需求。试验结果证明了现代物联网技术应用于温室大棚环境监控系统的可靠性,为农业大数据建立数据采集和远程通信提供应用基础。设计优化了系统部署,提出了现代农业通信中NB-Io T与Zig Bee相结合以实现高稳定、低功耗、广覆盖的通信方式,克服了现阶段温棚环境监测系统存在的部分弊端。系统获取数据便捷、命令响应及时、通信稳定可靠,可在农业监控等更广阔领域提供技术支持与参考。
李言[7]（2021）在《农业温室远程监控系统的研究与实现》文中指出随着物联网技术的快速发展,传统温室控制系统正朝着现代化、智能化的方向转变。为了在传统温室种植的基础上提高工作效率,降低生产成本,在传统温室中加入监控系统对影响农作物生长发育的主要环境参数进行实时远程监测,并利用智能控制算法调节现场设备,使温室环境参数保持在设定范围内。在此背景下,本文开发了农业温室远程监控系统。系统分为数据检测、无线通信和远程监控三个部分。数据检测部分由Zig Bee节点和传感器组成,负责采集温室环境数据。无线通信部分采用Zig Bee和NBIo T两种无线通信技术,其中Zig Bee技术负责将终端节点的数据传输至主控制器,NB-Io T技术负责将主控制器收集到的数据发送到云平台。在远程监控部分,结合物联网云平台设计了监控界面,实现了对温室环境参数的实时显示和数据存储,通过监控界面还可以对现场设备进行直接控制。结合系统需求,完成了农业温室远程监控系统的硬件设计,包括传感器、继电器、无线通信模块和主控制器的硬件选型和外围电路设计。并在硬件基础上,根据各个模块的功能进行了程序开发。采用改进的Smith预估模糊PID对温室内的温度进行控制,以解决温度控制中的非线性和滞后性问题。与其他三种控制算法进行了仿真对比实验,结果表明改进的Smith预估模糊PID控制算法具有良好的控制性能和鲁棒性。结合物联网云平台完成了远程监控平台的设计,然后搭建了数据采集节点,对传感器采集和数据传输进行了验证。最后实际应用在番茄大棚中,根据采集到的温度数据,绘制出分别在模糊PID控制和改进的Smith预估模糊PID控制下的温度曲线,通过对比曲线图验证了改进的Smith预估模糊PID控制算法的有效性和优越性。
张硕[8]（2021）在《基于FNN和Django的智能家庭温室系统的设计》文中研究表明随着科学技术的蓬勃发展,物联网技术作为一种新兴的技术正在被各行各业广泛使用。温室种植作为农业中重要的组成部分,其自动化水平低下,效率低的缺点,一直都难以得到有效的改善。家庭温室作为一种新型的温室,能够使人们在阳台,院子等种植蔬菜或者花卉,但是依然缺乏科学有效的管理手段,没有对温室种植环境的温度、湿度、二氧化碳浓度等关键因素进行有效的采集和控制,极大的影响了种植作物的生长。根据不同作物在不同生长时节所需要的生长环境的不同,设计并开发出一套可以对温室环境智能化管理的系统,实现对温室环境中的主要参数进行监测和控制,确保种植作物生长在适宜的环境中是本设计的主要研究内容。本设计结合运用了传感器技术、STM32单片机、LoRa无线通信和Django等技术,实现了对家庭温室环境各关键参数的实时采集和监测。创新性地使用FNN控制技术,实现了系统可以根据土壤湿度自动进行灌溉控制,保证了家庭温室作物生长在合适的土壤湿度中。系统管理平台采用基于Python语言的Django开发框架,完成了基于B/S架构的Web程序设计和开发。用户通过浏览器就可以实现人机交互,实现了家庭温室环境的智能监控。本系统首先对微控制器进行选型,最终采用ST公司生产的STM32F103C8T6单片机作为控制芯片,然后进行微控制器模块的设计。随后对采集结点进行设计,主要包括传感器的选型和采集结点的部署。选择合适的传感器,才能进行正确的环境参数获取。通过对比正三角形结点部署,正方形结点部署,正六边形结点部署方案的优缺点,最终确定采集结点部署使用正六边形结点部署方案。采集结点设计完成之后开始进行通信模块的设计,主要包含射频芯片的选型和LoRa无线通信模块的设计。最后需要实现Web端测控中心的编程设计,测控中心的功能主要包含温室环境的监测和控制两大类。为了提高温室环境控制的准确性,设计了一套基于FNN的智能灌溉控制系统,将实际土壤湿度与理想土壤湿度的差值和差值变化率作为系统的输入变量,经过模糊化、FNN推理、PID控制等过程,最终实现了温室系统的自动灌溉。通过matlab仿真实验得出系统具有良好的灌溉控制效果,最后对本系统进行了测试和结果分析,基本满足了设计要求。
胡永乐[9]（2021）在《基于Flask的智能家庭种植系统设计》文中研究指明如今,人们越来重视健康的饮食,而蔬菜作为人们日常饮食中不可缺少的重要部分,则备受关注。在人们的日常生活中,家庭种植的地位越来越高,人们开始在阳台等地种植蔬菜,而适用于家庭种植的系统还不够完善,很多科研机构投入大量成本进行研发,但在实际生活中应用较少,缺少能符合人民群众日常需要的平台应用,人们还是凭借经验进行种植,而且缺少时间打理。本文针对以上问题展开设计,提出一套基于Flask框架的家庭智能种植系统。系统中空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤温湿度传感器等传感器负责采集温棚内环境参数,树莓派将采集到的数据通过Wi Fi发送给服务器,服务器负责进行数据的处理,信息通过浏览器向用户展示。本文研究的重点在于软件平台的开发、通信设计,以及系统模糊控制算法的设计。系统包括用户中心、数据管理、设备管理、交流中心等多个功能模块,本文对各模块进行了功能需求分析,并在此基础上对各模块进行了详细设计;温棚通过Wi Fi连接网络,使用基于Python实现的MQTT协议hbmqtt完成温棚与服务器之间的数据通信;系统可以通过手动、自动、智能三种方式温室内环境因子进行控制,其中智能控制是基于模糊控制算法设计的,本文以土壤湿度控制为例,设计其模糊控制器,依据专家经验达到智能控制的效果。本系统采用MVC设计模式,系统使用Linux,其具有开源免费、性能稳定的特点,是作为服务器操作系统的首选。使用My SQL作为数据库,用于存储用户信息、作物生长环境数据等需要长久保存的数据,数据库的访问操作通过Flask＿SQLAlchemy来实现,使用Redis数据库来作为缓存,以加快资源访问速度。后台框架使用Python语言编写的轻量级框架Flask,服务器软件使用较为常用的Nginx,集合Python Web开发相关技术搭建了一个易于操作、成本低、贴近用户需要的家庭种植监控系统。
晋沅蓉[10]（2021）在《基于Pyramid的家庭智能温棚系统设计》文中研究表明近年来,随着人们生活水平的提高,人们对健康饮食越来越重视。我国蔬菜种植安全方面还存在一些不足,例如一些蔬菜种植户为了追求利益,蔬菜含农药量超标,无公害有机蔬菜少之又少,远远达不到人们对有机蔬菜的生活需求。因此,如何利用家庭温棚使得种植技术匮乏的人群也能自己培育有机蔬菜或花卉,用以满足健康需求,美化室内景观,改善生活环境,享受美好生活成为当前亟需解决的问题。针对上述问题引出了本文研究的重点内容,利用物联网技术、传感器技术、智能控制技术,基于Pyramid框架对web平台进行研究开发,研究设计家庭智能温棚种植蔬菜系统。本系统运用模糊PID控制算法对数据进行分析计算,对温棚内的环境进行自动调整,使得种植的蔬菜处于适宜的生长环境中。利用NB-IoT技术将温棚内传感器采集到的数据进行传输,AMQP协议进行底层硬件与服务器间的数据传输,利用Pyramid框架通过web平台搭建了人机界面,解决人机对话,数据查询等技术应用。通过家庭智能温棚,用户自己种植自己食用的解决方案使得人们放心安心,加之本温棚系统实行智能化过程控制,无需用户时时刻刻去照看,大大节省了用户的时间与精力。同时温棚外部观感透明,可直接观赏蔬菜或花卉,既实用又美观。本文研究的家庭智能种植温棚控制系统,对温棚内环境数据进行采集,通过控制算法对温棚进行浇水、补光、通风等自动控制操作。控制平台包括设备控制、个人中心、显示数据和消息通知四个模块。用户通过平台设备控制模块的按钮对温棚进行手动的控制;个人中心模块展示用户信息;数据显示模块展示历史数据和实时数据;消息模块用于接收系统提示。目前,系统各模块的功能实现及测试工作均已完成,验证了系统的可行性及可靠性。
二、温室计算机智能控制系统设计（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、温室计算机智能控制系统设计（论文提纲范文）
（1）基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 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 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 物联网概述 |
| 2.1.1 物联网概念 |
| 2.1.2 物联网体系结构 |
| 2.2 云平台概述 |
| 2.2.1 阿里云简介 |
| 2.2.2 阿里云物联网平台架构 |
| 2.2.3 MQTT协议基本概念 |
| 2.2.4 MQTT报文结构 |
| 2.3 无线通信技术 |
| 2.3.1 几种无线通信技术比较 |
| 2.3.2 LoRa技术介绍 |
| 2.3.3 LoRa调制参数 |
| 2.4 无线传感网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智慧农业大棚控制系统总体设计 |
| 3.1 系统的需求分析 |
| 3.2 系统的功能 |
| 3.3 系统的总体架构 |
| 3.4 系统的工作流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智慧农业大棚控制系统硬件设计 |
| 4.1 硬件设计的总体架构 |
| 4.2 主控制器选型及电路设计 |
| 4.2.1 STM32 主控芯片 |
| 4.2.2 单片机最小系统基本电路设计 |
| 4.3 采集节点传感器选型及电路设计 |
| 4.3.1 土壤温度传感器 |
| 4.3.2 土壤湿度传感器 |
| 4.3.3 空气温湿度传感器 |
| 4.3.4 光照强度传感器 |
| 4.4 数据传输节点硬件设计 |
| 4.4.1 Wi-Fi通信模块 |
| 4.4.2 GPRS通信模块 |
| 4.4.3 LoRa通信模块 |
| 4.5 执行设备控制节点硬件设计 |
| 4.6 电源模块设计 |
| 4.7 PCB电路板设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 智慧农业大棚控制系统软件设计 |
| 5.1 软件设计的总体架构 |
| 5.1.1 系统软件需求分析 |
| 5.1.2 系统软件总体架构 |
| 5.2 LoRa无线通信软件设计 |
| 5.2.1 LoRa模块参数配置 |
| 5.2.2 LoRa模块数据收发 |
| 5.2.3 LoRa组网方式 |
| 5.2.4 LoRa轮询采集设计 |
| 5.3 信息采集节点软件设计 |
| 5.3.1 嵌入式系统开发环境 |
| 5.3.2 空气温湿度采集软件设计 |
| 5.3.3 土壤温度采集软件设计 |
| 5.3.4 土壤湿度采集软件设计 |
| 5.3.5 光照强度采集软件设计 |
| 5.4 数据传输节点软件设计 |
| 5.4.1 WI-Fi网络通信程序设计 |
| 5.4.2 GPRS网络通信程序设计 |
| 5.5 执行设备智能决策程序设计 |
| 5.5.1 卷帘机智能决策设计 |
| 5.5.2 风机智能决策设计 |
| 5.5.3 灌溉智能决策设计 |
| 5.5.4 补光智能决策设计 |
| 5.5.5 逐级寻优控制设计 |
| 5.6 看门狗程序设计 |
| 5.7 物联网平台的服务端搭建与部署 |
| 5.7.1 创建产品和设备 |
| 5.7.2 设备接入子程序设计 |
| 5.7.3 数据流转 |
| 5.8 Web信息管理系统软件设计 |
| 5.8.1 系统架构的选取 |
| 5.8.2 系统功能设计 |
| 5.8.3 MySQL数据库设计 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 智慧农业大棚控制系统搭建与测试 |
| 6.1 系统的整体搭建 |
| 6.2 信息采集节点功能测试 |
| 6.3 数据传输节点联网测试 |
| 6.3.1 Wi-Fi联网测试 |
| 6.3.2 GPRS联网测试 |
| 6.4 LoRa无线通信测试 |
| 6.4.1 LoRa模块通信组网测试 |
| 6.4.2 LoRa模块RSSI测试 |
| 6.4.3 LoRa模块丢包率测试 |
| 6.5 Web信息管理系统测试 |
| 6.5.1 数据监测 |
| 6.5.2 设备控制 |
| 6.5.3 系统管理 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态和趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 温室内外CO_2 浓度分别对水稻育秧的影响研究 |
| 2.1 大气中的CO_2 对水稻育秧光合作用的影响 |
| 2.2 大气中CO_2 浓度升高对水稻育秧整个生育期的影响 |
| 2.3 水稻育秧棚室中CO_2 作用机制与来源分析的研究 |
| 2.4 育秧大棚中CO_2 浓度的控制方案 |
| 2.4.1 CO_2 钢瓶的使用方法及注意事项 |
| 2.4.2 CO_2 钢瓶控制设计方案 |
| 2.5 育秧大棚中CO_2 控制策略研究 |
| 2.6 实验结果和结论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 棚室气肥系统整体设计方案 |
| 3.1 系统总体设计方案 |
| 3.2 硬件系统设计 |
| 3.2.1 ESP8266 模块及采集和存储模块 |
| 3.2.2 CO_2 传感器模块 |
| 3.2.3 温湿度传感器模块 |
| 3.2.4 光照传感器模块 |
| 3.2.5 棚室气肥机整体硬件电路 |
| 3.3 数据采集模块的软件设计 |
| 3.3.1 系统框架 |
| 3.3.2 系统项目视图 |
| 3.4 上位机的软件设计 |
| 3.4.1 系统程序设计语言 |
| 3.4.2 系统软件设计流程 |
| 3.5 系统CO_2 浓度调控过程展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 温室大棚中环境参数变化规律研究 |
| 4.1 试验地点和时间 |
| 4.2 试验测试设置 |
| 4.3 试验方法 |
| 4.4 温室大棚中空气的温湿度和CO_2 浓度的变化规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的算法流程与数据分析 |
| 5.1 多元回归分析算法 |
| 5.2 多元回归模型 |
| 5.2.1 多元回归模型的数学形式 |
| 5.2.2 模型的基本假定 |
| 5.2.3 多元线性回归方程的估计 |
| 5.3 利用多元回归分析算法进行分析数据关联性 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于边缘计算的温室控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 边缘计算国内外研究现状 |
| 1.4.2 温室控制系统国内外研究现状 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 边缘计算在温室控制系统中的应用研究 |
| 2.1 边缘计算概念与关键技术 |
| 2.1.1 边缘计算概念 |
| 2.1.2 边缘计算关键技术 |
| 2.2 云边缘计算架构分析 |
| 2.2.1 云计算架构分析 |
| 2.2.2 边缘计算架构分析 |
| 2.2.3 云边计算关系分析 |
| 2.3 引用边缘计算温室架构分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计方案 |
| 3.1 硬件设计总体方案 |
| 3.2 数据采集方案 |
| 3.2.1 温室监控因素类型分析 |
| 3.2.2 环境因素要求分析 |
| 3.3 支撑平台方案 |
| 3.4 系统总体框架设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统硬件设计 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.2 硬件设备选型与设计 |
| 4.2.1 主控板选型 |
| 4.2.2 传感器选型设计 |
| 4.2.3 通信设备选型与设计 |
| 4.2.4 设备显示模块设计 |
| 4.3 硬件电路设计 |
| 4.4 自动控制设计 |
| 4.5 系统硬件测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统边缘计算服务平台 |
| 5.1 边缘计算服务平台介绍 |
| 5.2 边缘计算服务层技术要求分析 |
| 5.3 搭建边缘计算服务层 |
| 5.3.1 容器(Docker) |
| 5.3.2 创建边缘节点 |
| 5.3.3 边缘产品与边缘设备 |
| 5.4 OPC-UA服务器设备连接 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 实验环境介绍 |
| 6.2 系统测试及结果分析 |
| 6.3 本章总结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附件 |
（4）基于物联网的温室大棚智能监控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1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 论文结构及内容安排 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 系统关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统软硬件设计 |
| 3.1 硬件设计 |
| 3.1.1 控制终端硬件设计 |
| 3.1.2 嵌入式网关硬件设计 |
| 3.2 软件设计 |
| 3.2.1 开发环境介绍 |
| 3.2.2 控制终端软件设计 |
| 3.2.3 嵌入式网关软件设计 |
| 3.2.4 通信协议制定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 远程监控平台设计 |
| 4.1 开发环境介绍 |
| 4.2 远程监控平台架构 |
| 4.3 云服务器选择 |
| 4.4 服务器搭建 |
| 4.5 数据库建立 |
| 4.6 客户端设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 智能控制方法研究 |
| 5.1 数据融合算法 |
| 5.1.1 狄克逊准则 |
| 5.1.2 改进型自适应加权融合算法 |
| 5.2 模糊控制算法 |
| 5.2.1 模糊控制器设计 |
| 5.2.2 参数模糊化 |
| 5.2.3 模糊规则制定 |
| 5.2.4 模糊推理及去模糊化 |
| 5.2.5 模糊控制应用设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 系统测试环境搭建 |
| 6.2 功能测试与分析 |
| 6.2.1 数据采集 |
| 6.2.2 数据传输 |
| 6.2.3 远程监控平台 |
| 6.2.4 智能控制方法 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（5）设施栽培营养液自动调控系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 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 营养液调控模型研究现状 |
| 1.2.2 营养液调控控制技术研究现状 |
| 1.2.3 营养液调控系统研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 营养液自动调控系统基础试验研究 |
| 2.1 营养液配比试验研究 |
| 2.1.1 试验材料与设备 |
| 2.1.2 试验方法 |
| 2.1.3 试验结果与分析 |
| 2.2 传感器检测试验研究 |
| 2.2.1 试验材料与设备 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 2.2.3 试验结果与分析 |
| 2.3 营养液均匀混合特性试验研究 |
| 2.3.1 试验材料与设备 |
| 2.3.2 试验方法 |
| 2.3.3 试验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 营养液调控模型研究 |
| 3.1 多因子组合嵌套条件下的营养液指标值变化试验 |
| 3.1.1 试验材料与设备 |
| 3.1.2 试验方法 |
| 3.1.3 试验结果及初步趋势分析 |
| 3.2 多因子交互的营养液指标值预测模型构建 |
| 3.2.1 基于支持向量机回归算法的指标值预测模型构建 |
| 3.2.2 基于不同算法的营养液指标值预测模型对比分析 |
| 3.3 基于营养液指标值预测模型的最优目标值获取方法 |
| 3.3.1 最优目标值模型构建整体流程设计 |
| 3.3.2 基于导数的离散斜率获取过程分析 |
| 3.3.3 基于人工鱼群算法的最优目标值获取方法 |
| 3.3.4 最优目标值获取结果分析 |
| 3.4 营养液调控模型构建与验证 |
| 3.4.1 营养液调控模型构建 |
| 3.4.2 营养液调控模型验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 营养液自动调控系统方案设计与控制方法研究 |
| 4.1 营养液自动调控系统的功能与性能要求 |
| 4.2 营养液自动调控系统方案设计 |
| 4.2.1 营养液检测系统 |
| 4.2.2 营养液调配系统 |
| 4.2.3 营养液循环系统 |
| 4.2.4 间歇循环式营养液自动调控系统方案 |
| 4.3 营养液自动调控系统控制方法研究 |
| 4.3.1 控制系统设计 |
| 4.3.2 控制策略研究 |
| 4.3.3 控制方法研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 营养液自动调控系统设计与试验验证 |
| 5.1 营养液自动调控系统研发 |
| 5.1.1 系统整体设计 |
| 5.1.2 传感器检测子系统设计 |
| 5.1.3 智能决策子系统设计 |
| 5.1.4 协同调控子系统设计 |
| 5.2 营养液自动调控系统试制及调试 |
| 5.2.1 营养液自动调控系统试制 |
| 5.2.2 营养液自动调控系统调试 |
| 5.3 营养液自动调控系统验证试验 |
| 5.3.1 调控精度验证试验 |
| 5.3.2 控制精度验证试验 |
| 5.3.3 效益优化验证试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A SVR建模程序 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）基于物联网的智能温棚环境监测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外温棚环境监测系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2.系统整体架构设计和关键技术分析 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 信息需求 |
| 2.1.3 用户使用需求 |
| 2.2 系统整体架构设计 |
| 2.3 物联网技术 |
| 2.3.1 农业物联网技术 |
| 2.3.2 WSAN无线传感器和执行器网络技术 |
| 2.3.3 NB-IoT窄带物联网通信技术 |
| 2.3.4 智能控制 |
| 2.3.5 云服务 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.系统硬件分析与设计 |
| 3.1 系统硬件设计要求与总体架构设计 |
| 3.1.1 系统硬件开发要求和开发工具 |
| 3.1.2 系统硬件总体设计架构 |
| 3.2 控制核心设计 |
| 3.2.1 控制核心选型与 MCU 最小系统电路 |
| 3.3 无线通信模块硬件设计 |
| 3.3.1 NB-IoT通信硬件设计 |
| 3.3.2 ZigBee通信硬件设计 |
| 3.4 传感器模块选型与接口电路设计 |
| 3.4.1 土壤温湿度传感器 |
| 3.4.2 二氧化碳浓度传感器 |
| 3.4.3 土壤氮磷钾浓度传感器 |
| 3.4.4 光照强度传感器 |
| 3.4.5 其他传感器 |
| 3.5 智能控制设备设计 |
| 3.5.1 喷淋灌溉设备 |
| 3.5.2 温度调控设备 |
| 3.5.3 调控模块硬件电路设计 |
| 3.6 其他模块设计 |
| 3.6.1 串口通信模块 |
| 3.6.2 电源电路模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 4.系统软件分析与设计 |
| 4.1 系统软件要求和开发工具 |
| 4.2 传感器采集软件设计 |
| 4.3 数据采集通信过程 |
| 4.3.1 IIC协议通信设计 |
| 4.3.2 One-Wire协议通信设计 |
| 4.4 无线网络传输软件设计 |
| 4.4.1 ZigBee无线传感网络软件设计 |
| 4.4.2 NB-IoT无线蜂窝网络软件设计 |
| 4.4.3 终端上云数据收发软件设计 |
| 4.5 控制理论软件分析与设计 |
| 4.5.1 控制理论分析 |
| 4.5.2 模糊PID设计及Simulink仿真 |
| 4.6 云平台远程监控设计 |
| 4.6.1 远程云监控平台设计 |
| 4.6.2 数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5.系统调试 |
| 5.1 原型系统调试 |
| 5.2 农业种植基地现场环境测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）农业温室远程监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 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 温室监控系统的发展趋势 |
| 1.4 主要工作和论文结构 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 数据采集需求 |
| 2.1.2 数据传输需求 |
| 2.1.3 远程监控需求 |
| 2.1.4 控制功能需求 |
| 2.2 系统总体设计方案 |
| 2.3 系统技术分析 |
| 2.3.1 ZigBee无线通信技术 |
| 2.3.2 NB-IoT通信技术 |
| 2.3.3 云平台 |
| 2.4 温室环境的控制方法和控制策略 |
| 2.4.1 控制方法 |
| 2.4.2 控制策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计 |
| 3.2 系统硬件选型 |
| 3.2.1 微控制器 |
| 3.2.2 传感器 |
| 3.2.3 继电器控制模块 |
| 3.2.4 ZigBee模块 |
| 3.2.5 NB-IoT模块 |
| 3.3 系统硬件电路设计 |
| 3.3.1 主控制器电路 |
| 3.3.2 数据采集电路 |
| 3.3.3 继电器电路 |
| 3.3.4 ZigBee模块电路 |
| 3.3.5 NB-IoT模块电路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 数据采集和控制软件开发 |
| 4.2.1 温湿度采集 |
| 4.2.2 CO_2浓度采集 |
| 4.2.3 土壤湿度采集 |
| 4.2.4 光照强度采集 |
| 4.2.5 继电器控制 |
| 4.3 Zig Bee模块软件开发 |
| 4.3.1 Z-Stack协议栈 |
| 4.3.2 协调器节点 |
| 4.3.3 路由器节点 |
| 4.3.4 终端节点 |
| 4.4 NB-IoT模块软件开发 |
| 4.4.1 NB-IoT参数配置 |
| 4.4.2 NB-IoT通信 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温室系统智能控制算法研究 |
| 5.1 控制方案设计 |
| 5.2 基本控制算法原理 |
| 5.2.1 模糊控制 |
| 5.2.2 PID控制 |
| 5.2.3 Smith预估控制 |
| 5.3 模糊PID控制器 |
| 5.4 改进的Smith预估模糊PID控制器 |
| 5.5 温室温度模型 |
| 5.6 仿真结果分析 |
| 5.6.1 正常工况 |
| 5.6.2 加入扰动 |
| 5.6.3 复杂工况 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 云平台设计与系统功能测试 |
| 6.1 云平台设计 |
| 6.1.1 云平台总体架构 |
| 6.1.2 OneNET云平台 |
| 6.1.3 Web服务器搭建 |
| 6.1.4 数据库设计 |
| 6.1.5 监控界面设计 |
| 6.2 系统硬件测试 |
| 6.2.1 数据采集测试 |
| 6.2.2 远程通信测试 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于FNN和Django的智能家庭温室系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关技术的国内外发展现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容及结构安排 |
| 第二章 相关技术和理论基础 |
| 2.1 神经网络基本理论 |
| 2.1.1 人工神经网络结构 |
| 2.1.2 BP神经网络概述 |
| 2.1.3 FNN概述 |
| 2.2 无线通信技术简介 |
| 2.2.1 无线通信原理 |
| 2.2.2 无线通信技术分类 |
| 2.2.3 LoRa无线通信技术概述 |
| 2.3 Django框架 |
| 2.4 Nginx服务器 |
| 2.5 Redis数据库 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统软硬件设计与搭建 |
| 3.1 温室系统的整体结构 |
| 3.2 微控制器模块的设计 |
| 3.3 温室数据采集子节点的设计 |
| 3.3.1 传感器的选型 |
| 3.3.2 采集子节点部署方案设计 |
| 3.4 温室系统通信模块的设计 |
| 3.4.1 LoRa通信模块的设计与工作流程 |
| 3.4.2 计算机端通信模块设计 |
| 3.5 远程测控中心软件设计 |
| 3.5.1 远程测控中心的总体结构 |
| 3.5.2 Web网站前台功能设计 |
| 3.5.3 网站后台管理系统功能设计 |
| 3.5.4 数据库设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 FNN智能控制算法研究 |
| 4.1 模糊控制系统的组成与分类 |
| 4.2 FNN控制原理 |
| 4.2.1 FNN中的模糊化原理 |
| 4.2.2 神经网络原理 |
| 4.2.3 PID控制器原理 |
| 4.3 FNN控制器设计 |
| 4.4 FNN控制器仿真 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 系统功能测试 |
| 5.1 通信测试 |
| 5.1.1 LoRa模块通信测试 |
| 5.1.2 计算机端通信测试 |
| 5.2 远程测控平台测试 |
| 5.2.1 用户注册和登录测试 |
| 5.2.2 数据显示测试 |
| 5.2.3 灌溉控制测试 |
| 5.2.4 论坛发帖测试 |
| 5.2.5 论坛帖子评论测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（9）基于Flask的智能家庭种植系统设计（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 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 全文的组织结构 |
| 第二章 系统开发相关技术 |
| 2.1 Flask框架 |
| 2.2 Linux |
| 2.3 MySQL |
| 2.4 Rides数据库 |
| 2.6 Nginx服务器 |
| 2.7 MQTT协议 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 家庭智能种植系统的设计 |
| 3.1 系统的总体设计 |
| 3.2 系统的硬件组成 |
| 3.3 系统的软件框架设计 |
| 3.4 系统的功能模块设计 |
| 3.4.1 各模块主要功能性需求 |
| 3.4.2 用户中心模块的设计 |
| 3.4.3 数据管理模块的设计 |
| 3.4.4 设备管理模块的设计 |
| 3.4.5 用户交流模块的设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 数据库分析 |
| 3.5.2 数据表设计 |
| 3.5.3 数据库访问设计 |
| 3.6 Rides缓存设计 |
| 3.7 MQTT通信设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统智能控制算法设计 |
| 4.1 模糊控制理论概述 |
| 4.1.1 模糊控制系统的结构 |
| 4.1.2 Mamdani型模糊控制器 |
| 4.1.3 模糊化过程 |
| 4.1.4 模糊逻辑推理 |
| 4.1.5 清晰化过程 |
| 4.2 种植系统模糊控制器的设计 |
| 4.2.1 作物生长的参数标准 |
| 4.2.2 定义输入、输出量的模糊分布 |
| 4.2.3 模糊规则的建立 |
| 4.2.4 模糊推理与清晰化操作 |
| 4.3 模糊控制器的仿真设计 |
| 4.4 模糊控制器的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统的实现与测试 |
| 5.1 系统的实现 |
| 5.1.1 界面的实现 |
| 5.1.2 用户模块的实现 |
| 5.1.3 数据管理模块的实现 |
| 5.1.4 设备控制模块的实现 |
| 5.1.5 用户交流模块的实现 |
| 5.1.6 数据库模型模块的实现 |
| 5.2 系统的测试 |
| 5.2.1 功能性测试 |
| 5.2.2 非功能性测试 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）基于Pyramid的家庭智能温棚系统设计（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 温棚发展现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究目的及内容 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 关键技术概述 |
| 2.1 NB-IOT技术 |
| 2.1.1 NB-IoT优势 |
| 2.1.2 NB-IoT应用架构基本要素 |
| 2.1.3 NB-IoT通信过程 |
| 2.2 PYRAMID框架 |
| 2.2.1 Paste Deploy系统 |
| 2.2.2 Pyramid特点 |
| 2.2.3 Pyramid请求处理原理 |
| 2.3 AMQP协议原理 |
| 2.3.1 AMQP服务端订阅优势 |
| 2.3.2 AMQP通用组件 |
| 2.3.3 协议协商 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 温棚智能控制算法研究 |
| 3.1 PID控制系统 |
| 3.1.1 PID控制器优点 |
| 3.1.2 PID控制器组成 |
| 3.1.3 PID控制器原理 |
| 3.2 经典模糊控制 |
| 3.2.1 模糊数学 |
| 3.2.2 模糊关系 |
| 3.2.3 模糊推理 |
| 3.2.4 Mamdani推理法 |
| 3.2.5 温棚模糊控制原理 |
| 3.2.6 模糊规则建立 |
| 3.3 家庭温棚湿度模糊PID控制设计 |
| 3.3.1 输入模糊化 |
| 3.3.2 模糊规则的建立 |
| 3.3.3 模糊推理 |
| 3.3.4 反模糊化及仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 家庭智能温棚系统设计 |
| 4.1 家庭智能温棚种植系统方案设计 |
| 4.2 温室大棚硬件总体结构设计 |
| 4.2.1 数据采集过程和方法 |
| 4.2.2 系统数据传输 |
| 4.3 智能温棚软件平台功能设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 家庭智能温棚系统功能实现 |
| 5.1 控制方式及控制效果分析 |
| 5.2 家庭智能温棚平台实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
四、温室计算机智能控制系统设计（论文参考文献）
- [1]基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计[D]. 李寒. 河北大学, 2021(09)
- [2]水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现[D]. 姚闯. 黑龙江八一农垦大学, 2021(10)
- [3]基于边缘计算的温室控制系统研究[D]. 米合日阿依·阿卜力克木. 塔里木大学, 2021(08)
- [4]基于物联网的温室大棚智能监控系统研究[D]. 陈慧. 浙江科技学院, 2021(01)
- [5]设施栽培营养液自动调控系统设计与研究[D]. 王明辉. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [6]基于物联网的智能温棚环境监测系统研制[D]. 罗洋. 重庆三峡学院, 2021(01)
- [7]农业温室远程监控系统的研究与实现[D]. 李言. 天津工业大学, 2021(01)
- [8]基于FNN和Django的智能家庭温室系统的设计[D]. 张硕. 北方民族大学, 2021(08)
- [9]基于Flask的智能家庭种植系统设计[D]. 胡永乐. 北方民族大学, 2021(08)
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