环境监察协调环境监测论文提纲

2022-10-04

论文题目:基于多传感器的鸡舍环境监测系统研究

摘要:近年来,家禽养殖业作为农业中的重要组成部分催生了众多养殖基地,其相关公共卫生问题也日益凸显。禽流感作为特别重大突发公共卫生事件,它的出现让人类清醒的认识到家禽养殖不仅仅是经济利益,同时也事关生态环境与人类健康。鸡类作为家禽养殖业的主力军、禽流感的重要载体,其养殖环境愈发引人关注。因此,鸡舍监测系统的不断地完善仍然刻不容缓。要想实现精准地调控禽舍环境,最重要的就是获取到尽可能贴近实际环境的参数值,而目前鸡舍监测系统多来依靠单个传感器采集的原始数据。一方面,这类数据的精确性过于依赖传感器本身,而精度越高、误差越小的传感器成本太高;另一方面,单个传感器系统中唯一的传感器出现问题时不仅会造成整个系统的瘫痪,也会导致系统的误控,从而造成损失。而系统单纯地增加传感器数量会带来数据冗余、网络拥挤和能量消耗的问题,所以,本文拟针对基于多传感器的鸡舍环境监测系统进行研究。首先搭建无线传感网络采集鸡舍环境参数,在汇聚节点转发传感器数据之前,对采集到的数据先进行数据融合处理,去掉冗余信息,然后将处理结果上传至云平台+APP进行远程监测。该系统根据物联网体系结构可以划分为感知层、网络层和应用层三个部分。(1)感知层对应鸡舍环境参数的监测,通过多个同质温湿度传感器、环境光强度传感器、二氧化碳传感器、硫化氢传感器和氨气传感器采集相关的环境参数。(2)网络层对应整个系统的数据传输,使用Zig Bee技术将所有终端数据通过协调器汇集,在协调器转发传感数据之前通过自适应加权融合算法对数据进行优化处理,然后将结果从串口输送到ESP8266无线收发模块,通过热点(路由器网关Wi-Fi或手机热点均可)发送到One NET云平台。整个传输过程均为无线传输。(3)应用层作为整个系统的上层,对应One NET云平台。为了提升用户的体验感,丰富人机交互界面,本系统还开发了与云平台相连的配套手机APP,支持数据动态化、图像化展示以及设置各参数阈值,当实时数据不在阈值范围内时通过推送消息向用户发出提示。目前,本系统在鸡舍真实环境下调试成功,实现了对鸡舍环境的实时监测与准确判断,解决了当前鸡舍内环境因子难以精准、稳定监测的问题。本系统采用自组网技术,全程无线传输,使系统安装简便、维护简单、可操作性强;同时,本系统功耗较低、成本较低、使用便捷,因而具有现实意义和推广价值。

关键词:鸡舍环境;多传感器;ZigBee技术;自适应加权融合;云平台

学科专业:农业工程与信息技术(专业学位)

摘要

abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 鸡舍环境监测系统的研究现状

1.2.2 多传感器数据融合技术的研究现状

1.3 影响鸡生长的环境因素

1.3.1 温度

1.3.2 湿度

1.3.3 光照强度

1.3.4 二氧化碳

1.3.5 硫化氢

1.3.6 氨气

1.4 主要研究内容

1.5 论文内容安排

第2章 系统总体设计

2.1 需求分析

2.2 设计原则

2.3 系统结构设计

2.3.1 系统整体结构设计

2.3.2 系统感知层结构设计

2.3.3 系统网络层结构设计

2.3.4 系统应用层结构设计

2.4 本章小结

第3章 系统感知层设计

3.1 需求分析

3.2 主控芯片选型

3.3 传感器选型

3.3.1 温湿度传感器

3.3.2 光照强度传感器

3.3.3 二氧化碳传感器

3.3.4 硫化氢传感器

3.3.5 氨气传感器

3.4 终端节点设计

3.4.1 电源电路设计

3.4.2 复位电路设计

3.4.3 USB转串口电路设计

3.4.4 程序设计

3.5 本章小结

第4章 系统网络层设计

4.1 需求分析

4.2 技术选择

4.2.1 无线传输网络技术选择

4.2.2 多传感器数据融合技术选择

4.3 无线传感网络搭建

4.3.1 ZigBee协议栈应用

4.3.2 ZigBee网络结构应用

4.3.3 通信协议格式制定

4.3.4 ESP8266模块设计

4.3.5 协调器节点设计

4.4 多传感器数据融合算法应用

4.4.1 自适应加权融合算法过程

4.4.2 自适应加权融合算法实现

4.4.3 自适应加权融合算法验证

4.5 本章小结

第5章 系统应用层设计

5.1 需求分析

5.2 云平台搭建

5.2.1 OneNET云平台部署

5.2.2 云平台获取数据

5.3 手机APP设计

5.3.1 功能概述

5.3.2 数据库设计

5.3.3 界面功能设计

5.4 本章小结

第6章 系统测试与结果分析

6.1 硬件部分

6.2 软件部分

6.2.1 云平台

6.2.2 手机APP

6.3 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢

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