基于神经网络的节水灌溉适宜技术模型——人机交互界面的设计与实现

计算机测量与控制．２０２１．２９（１）　犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾　·９７　·收稿日期：２０２０１０２２；　修回日期：２０２０１１１６。

基金项目：延安市科技计划项目（２０１９ＺＣＮＺ－００１）：陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室研究基金（ＩＰＢＥＤ１１、ＩＰＢＥＤ１６）；延安大学产学研合作项目（ＣＸＹ２０１９０２）；延安大学重点项目（ＹＤＪＧＺＤ１８－０４）。

作者简介：孙思敏（１９９７），男，陕西宝鸡人，本科，主要从事电子信息工程方向的研究。

引用格式：孙思敏，董宇欣，吕　杨．基于ＦＤＲＥ的节水灌溉智能控制系统的研究与设计［Ｊ］．计算机测量与控制，２０２１，２９（１）：９７１０１．文章编号：１６７１４５９８（２０２１）０１００９７０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２１．０１．０２０ 中图分类号：Ｓ２３７．５文献标识码：Ａ基于犉犇犚犈的节水灌溉智能控制系统的研究与设计孙思敏，董宇欣，吕　杨（延安大学物理与电子信息学院，陕西延安　７１６０００）摘要：针对当前节水灌溉智能控制系统灌溉效率低，灌溉后土壤湿度差的问题，提出了基于ＦＤＲＥ的节水灌溉智能控制系统；硬件由中央处理器模块、无线通信模块、传感器模块、电池模块、上位机模块以及下位机模块组成，中央处理器通过选用ＳＴＭ２４８６５Ｖ５８４８的单机片增强信息处理能力，无线通信模块负责传递灌溉信息，利用ＡＭＳ７５３电路增强供电稳定性，通过无线通信程序、上位机下位机调控程序实现软件操作；实验结果表明，基于ＦＤＲＥ的节水灌溉智能控制系统的灌溉后土壤湿度较高，能够有效提高系统灌溉效率。

关键词：ＦＤＲＥ；节水灌溉；智能控制；控制系统犚犲狊犲犪狉犮犺犪狀犱犇犲狊犻犵狀狅犳犠犪狋犲狉犛犪狏犻狀犵犐狉狉犻犵犪狋犻狅狀犐狀狋犲犾犾犻犵犲狀狋犆狅狀狋狉狅犾犛狔狊狋犲犿犅犪狊犲犱狅狀犉犇犚犈ＳｕｎＳｉｍｉｎ，ＤｏｎｇＹｕｘｉｎ，ＬüＹａｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｙａｎ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎ’ａｎ　７１６０００，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｗａｔｅｒ－ｓａｖｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｐｏｏｒｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｆｔｅｒｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ，ａｗａｔｅｒ－ｓａｖｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＦＤＲＥｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｈａｒｄｗａｒｅｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆａｃｅｎｔｒａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｕｎｉｔｍｏｄｕｌｅ，ａｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ，ａｓｅｎｓｏｒｍｏｄｕｌｅ，ａｂａｔｔｅｒｙｍｏｄｕｌｅ，ａｎｕｐｐｅｒｃｏｍｐｕｔ ｅｒｍｏｄｕｌｅａｎｄａｌｏｗｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒｍｏｄｕｌｅ．ＴｈｅｃｅｎｔｒａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｕｎｉｔｓｅｌｅｃｔｓＳＴＭ２４８６５Ｖ５８４８ｓｉｎｇｌｅｃｈｉｐｔｏｅｎｈａｎｃｅｉｔｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｉｓｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｕｓｉｎｇＡＭＳ７５３ｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｐｏｗｅｒｓｕｐｐｌｙ，ａｎｄｒｅａｌｉｚｅｓｓｏｆｔｗａｒｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ，ｕｐｐｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄｌｏｗｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｇｒａｍ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＦＤＲＥ－ｂａｓｅｄｗａｔｅｒ－ｓａｖｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｈａｓｈｉｇｈｅｒｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｆｔｅｒｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ＦＤＲＥ；ｗａｔｅｒ－ｓａｖｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌ；ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ０　引言我国作为农业生产大国，每一年的农作物产量高达上千万吨，在保证农作生长方面，灌溉辅助起到了决定性作用［１２］。

《基于物联网的水稻灌溉远程控制系统的设计与实现》一、引言随着科技的不断进步，物联网技术的应用已经逐渐深入到各个领域，包括农业。

本文针对水稻灌溉这一环节，设计和实现了一种基于物联网的水稻灌溉远程控制系统。

该系统旨在通过实时监测和远程控制的方式，优化水稻灌溉过程，提高水资源利用效率，降低农民的劳动强度，为现代农业的可持续发展提供技术支持。

二、系统设计（一）系统架构本系统采用物联网架构，主要由感知层、网络层和应用层三部分组成。

感知层负责数据采集，包括土壤湿度、温度等参数；网络层负责数据的传输和处理；应用层则负责将处理后的数据以图形化方式展示，并提供远程控制功能。

（二）硬件设计硬件部分主要包括传感器、执行器、通信设备等。

传感器用于采集土壤湿度、温度等参数；执行器用于根据系统指令控制灌溉设备的开关；通信设备则负责将数据传输到服务器端。

（三）软件设计软件部分主要包括数据采集、数据处理、远程控制等功能。

数据采集通过传感器实时获取土壤湿度、温度等参数；数据处理将采集到的数据进行分析处理，并将结果以图形化方式展示；远程控制则允许用户通过手机或电脑等设备对灌溉设备进行远程控制。

三、系统实现（一）传感器选择与配置传感器选择应考虑其精度、稳定性、抗干扰能力等因素。

本系统选用土壤湿度传感器和温度传感器，通过与单片机连接，实现数据的实时采集。

（二）网络通信实现网络通信采用无线通信方式，将传感器采集到的数据传输到服务器端。

为实现数据的安全传输，采用加密技术对数据进行加密处理。

（三）软件编程与调试软件部分采用模块化设计，便于后期维护和升级。

编程语言选用C++和Python等，通过编程实现对数据的采集、处理和远程控制等功能。

在调试过程中，对系统的各项功能进行测试，确保系统的稳定性和可靠性。

四、系统应用与效果（一）应用范围本系统可广泛应用于水稻种植区，通过实时监测土壤湿度、温度等参数，实现智能灌溉，提高水资源利用效率。

（二）应用效果经过实际应用，本系统能够有效地提高水稻的产量和质量，降低农民的劳动强度。

智能灌溉系统的设计与实施效果研究一、引言水是生命之源，对于农业生产来说，更是至关重要。

然而，传统的灌溉方式往往存在着水资源浪费、灌溉不均匀、效率低下等问题。

随着科技的不断进步，智能灌溉系统应运而生，为农业灌溉带来了新的变革。

二、智能灌溉系统的设计原理智能灌溉系统是一种基于传感器技术、自动控制技术和计算机通信技术的自动化灌溉系统。

其核心设计原理是通过传感器实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数，将这些数据传输到控制中心，控制中心根据预设的灌溉策略和算法，自动控制灌溉设备的开启和关闭，实现精准、高效的灌溉。

在传感器的选择上，常用的有土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等。

这些传感器能够准确地感知环境参数的变化，并将数据转化为电信号传输给控制中心。

控制中心通常由微控制器、计算机或专用的控制器组成，负责对传感器数据进行处理和分析，并根据预设的灌溉策略生成控制指令。

灌溉设备则包括喷头、滴灌管、喷灌机等，根据不同的灌溉需求和地形条件进行选择和安装。

三、智能灌溉系统的组成部分传感器网络是智能灌溉系统的“眼睛”，负责采集土壤和环境的相关数据。

这些传感器分布在农田的不同位置，能够实时监测土壤湿度、温度、酸碱度、电导率等参数，以及光照强度、风速、降雨量等气象信息。

（二）数据传输系统数据传输系统将传感器采集到的数据传输到控制中心。

传输方式可以是有线传输，如电缆、光缆等；也可以是无线传输，如WiFi、蓝牙、Zigbee 等。

无线传输方式具有安装方便、灵活性高的优点，在实际应用中更为广泛。

（三）控制中心控制中心是智能灌溉系统的“大脑”，负责对传感器数据进行分析和处理，并根据预设的灌溉策略生成控制指令。

控制中心通常配备有计算机软件和硬件系统，能够实现数据存储、分析、显示和远程控制等功能。

（四）执行机构执行机构是智能灌溉系统的“手脚”，负责根据控制中心的指令执行灌溉操作。

执行机构包括电磁阀、水泵、喷头等设备，它们能够精确地控制灌溉水量和灌溉时间，实现高效、精准的灌溉。

基于无线传感器网络的智能灌溉系统设计与优化智能灌溉系统是利用无线传感器网络技术实现对农田进行精准灌溉的一种技术手段。

本文将介绍基于无线传感器网络的智能灌溉系统的设计与优化。

1. 智能灌溉系统的设计无线传感器网络是智能灌溉系统的核心部件。

它由多个无线传感器节点组成，这些节点通过无线通信互联，用于采集环境数据，并将数据传输给控制中心进行处理。

在设计智能灌溉系统时，需要考虑以下几个关键问题：1.1 传感器节点的选择传感器节点应具有适当的数据采集能力，同时要具备较低的能耗和良好的通信性能。

例如，温度、湿度和土壤湿度传感器可用于采集环境数据。

气象传感器可用于获取气象数据，如降雨量和风向。

根据实际需求选择适合的传感器节点。

1.2 网络拓扑结构的设计无线传感器网络可以采用不同的拓扑结构，如星型、树型和网状等。

为了确保系统的稳定性和可靠性，应根据农田的大小、环境条件和灌溉需求选择合适的拓扑结构。

灌溉区域较大时，可采用网状结构，以提高数据传输效率和网络覆盖范围。

1.3 数据传输与处理传感器节点采集到的环境数据需要传输给控制中心进行处理。

数据传输可以通过无线通信技术实现，如Wi-Fi、蓝牙或Zigbee等。

控制中心负责对采集到的数据进行分析和处理，并根据数据的变化情况进行灌溉策略的调整。

2. 智能灌溉系统的优化为了提高智能灌溉系统的效率和水资源利用率，需要对系统进行优化。

以下是几个关键优化点：2.1 节能优化智能灌溉系统中的传感器节点应具备低功耗特性，以延长其续航时间。

此外，传感器节点还可以采用节能策略，如休眠模式、动态功率管理等。

通过优化传感器节点的功耗，可以使系统更加节能高效。

2.2 数据处理优化控制中心对传感器节点采集到的数据进行分析和处理，利用算法进行灌溉决策。

为了提高数据处理的效率和准确性，可以采用一些高效的算法和优化策略。

例如，使用数据挖掘算法对历史数据进行分析，预测土壤水分变化情况，从而调整灌溉策略。