1、智能温室物联网应用系统技术方案智能温室物联网应用系统技术方案同方股份有限公司2012年3月目录 . 21、引言 . 32、建设方案及内容 . 52.1、系统概述 . 52.2、总体应用 . 62.3、应用场景 . 82.4、温室育苗及大棚种植智能感知与控制系统 . 102.5、智能感知与控制系统的布局设计 . 132.6、园区农用气象站建设 . 142.7、病虫害决策系统建设 . 153、系统构架 . 163.1、技术架构 . 163.2、网络拓扑 . 173.3、硬件组成 . 183.3.1数据采集部分 . 183.3.2数据传输部分 . 193.3.3数据处理部分 . 204、软件系统功能
2、 . 214.1通讯中间件 . 214.2后台数据库 . 224.3远程管理子系统 . 224.4远程运维子系统 . 234.5现场监控子系统 . 234.6短信报警子系统 . 245、项目建设规划(一期) . 256、项目进度安排 . 267、系统的特点 . 277.1、无线组网技术 . 277.2、传输模式广泛 . 287.3、联机数据比对 . 287.4、多种阀值报警 . 297.5、实时曲线图形 . 308、典型案例简介 . 317.1、申港三鲜物联网应用项目 . 317.2、九州果业物联网应用项目 . 32 1、引言 自20世纪90年代以来。我国工程技术人员在吸收发达国家高科技温控技
3、术的基础上。进行了温度、湿度和二氧化碳等单项环境因子控制技术的研究。希望通过改变植物生产的自然环境来创造适合职务最佳的生长条件、避免外界恶劣的气候、达到调节产期、促进生长发育、防治病虫害等目的。由此引发了环境监控技术在实际应用领域的长足发展。并向高层此的自动化、智能化方向发展。 随着计算机技术和公共Internet网络的普及和远程控制技术的完善。使得物联网RFID无线射频技术在实际应用中显示了其强大的生命力和广阔的应用前景。与传统的监控系统相比:基于物联网应用的远程控制系统克服了工业网络的弊端，使用户能够更准确地、有效地得到运行设备数据。不但大大降低了网络建设和维护的成本,而且提高了已有设备的
4、利用效率和联合生产能力。并广泛地延伸人类的工作空间。 从农业领域来讲,由于在地域上分散分布。想要总揽现场环境信息和作物生长状况进行状态监控。如果按照传统的人工温、湿度控制措施进行的话，将会浪费大量的人力物力。针对于与上述情况：我们提出了基于物联网技术的Any IOT（Any Internet of Things Plat form）智能温室物联网应用系统解决方案。它结合了最新的无线传感器技术，将传感器整合到无线传送网络中。通过在广域的环境内布置温度、湿度、光照等传感器，实现对环境指标进行检测，进而对环境内的温、湿度，光照等进行自动化控制。通过精细和动态监控的方式，来对农作物进行管理，更好的“感
5、知”到农作物的环境，达到“智慧”的状态，提高资源利用率和生产力水平。 实践证明，本系统的应用可以达到增产丰收的效果，相关资料表明，在可自动控制室内的温度、湿度、灌溉、通风、二氧化碳浓度和光照的环境下中，每平方米温室一季可产番茄30kg50kg，黄瓜40kg，相当于露地栽培产量10倍以上。其他各类作物在这种环境下的产量也会得到明显的提升。统计资料表明：智能温室的产量是普通温室的两倍以上。 图1：智能温室与普通温室及露地单位产量对比柱状图 同时，本系统的应用可以达到节约能源的效果，据统计资料表明：无线传感器网络可以准确采集室温、叶温、地温、湿度、土壤含水量、溶液浓度、二氧化碳浓度、风向、风速以及作
6、物生长状况等参数，并将室内温、光、水、肥、气等诸多因素综合直接协调到最佳状态，据计算，可有效节水、节肥和节药，使整体能耗降低15%50%。 图2：智能温室与普通温室及露地环境能量消耗对比柱状图 2、建设方案及内容 2.1、系统概述 智能温室物联网应用系统可以将数量众多的温室群进行统一的控制和集中的数据采集与处理。一套系统能同时监控100个温室，并将所有温室的环境数据显示在大屏幕数据屏上以及与之相联的计算机上。 图3：智能温室数据中心监控大屏幕示意图 集中监控所有温室的温度、湿度等参数：对于拥有众多温室的园区，采用人工方法定时检测并记录各个温室的温、湿度是非常麻烦的，管理人员很难即时了解各个温室
7、的环境状况，经常造成温室内长时间的温度过低或湿度过高，对瓜果的品质产生影响。采用本系统能将所有温室的温湿度传到值班室的“大屏幕数据屏”一同显示，同时，在计算机上也能同步显示。 集中控制温室的基本设备：能集中对温室的基本设备进行自动控制，例如补光灯、水暖热水泵或通风扇等。能进行所有温室不间断的数据记录并生成报表和“ 趋势变化曲线”：历史数据和趋势曲线对分析瓜果生长过程，改进园艺技术，有着非常重要的作用和意义。 针对客户目前发展的现状，引入物联网技术，建设一期对单体面积100平方米的温室大棚进行空气和土壤的环境监控，并将监控信息实时地传输到信息处理平台，信息处理平台实时显示各个温室的环境状况，根据
8、系统预设的阈值，控制通风/加热/降温等设备，达到温室内环境可知、可控。在此基础上，建设农业病虫害决策系统和质量追溯系统，从而全面提升客户温室信息装备水平和信息服务水平，为客户的品牌辐射效应打下一个良好的基础。 2.2、总体应用 智能温室物联网应用系统通过利用以农业任务驱动的规模化自治组网技术、机器到机器通讯（M2M）的物联网上下文感知技术来实现与无线传感器网络的无缝融合。完成不同需求、不同条件的环境监控系统的自动部署、自组织传输以及环境的精细化控制。Any IOT物联网应用平台在实现网络化远程管理的同时充分发挥移动GPRS、3G等通信技术在推进农业生产智能化与信息化过程中的作用。 本系统按照应
9、用模式和架构可分为四个部分：智能感知平台、物联网运营支撑平台；无线传输平台及生产监控管理应用平台 未标题-5 拷贝.png图4 系统总体应用框图 1、智能感知平台：根据客户的需求不同。我们根据实际的需求将采用不同的传感器来实现对环境的监控，像无线温度传感器、无线湿度传感器、无线光照度传感器、无线CO2传感器等。智能感知平台负责收集上述设备状态等数据信息并将采集的信息发送。 以无线温度传感器为例，该传感器采用3部分组成：（温度传感器模块、单片机系统模块、无线发送模块）温度传感器模块检测到现场的温度数据后，将数据交由单片机处理，单片机通过模拟转数字-数字转模拟的处理，最终驱动无线发送模块将数据无线
10、发出。 2、物联网运营支撑平台：利用以农业任务驱动的规模化自治组网技术、无线射频标识RFID技术、机器到机器通讯（M2M）的物联网上下文感知技术实现与无线传感器网络的无缝融合。物联网运营支撑平台负责设备到控制机的数据传输，并将采集上来的数据进行处理、由现场监控计算机对温度、湿度等信息实时监控。若出现大棚节点丢失或者大棚温湿度超标。则根据系统设定手动或者自动进行调整和控制。 以无线温度传感器为例：当无线温度传感器将数据向外发送时，安装在室内的或室外的路由器就会接受该数据，并将数据整理后，发送给控制器，控制器会将数据整理并通过串口上传管理监控计算机，监控计算机即可根据现场的数据，与温度标准值进行比
11、较，如若超出标准值（阀值），电脑则控制生产环境内外的：天窗、侧窗、遮阳保温幕、风机等开启。同时，传感器实时检测现场数据，当现场温度达到标准值后，监控计算机即关闭控制。 3、无线传输平台：故名思议，它可以采用移动通讯网络技术（GPRS）或者联通3G网络技术或者ZIGBEE无线通讯技术为依托，通过电磁信号的传导。完成远距离的数据传输。 以无线温度传感器为例，该传感器采用3部分组成：（温度传感器模块、单片机系统模块、无线发送模块）温度传感器模块检测到现场的温度数据后，将数据交由单片机处理，单片机通过模拟转数字-数字转模拟的处理，最终驱动无线发送模块将数据无线发出。 4、生产监控管理应用平台 即系统后
12、台数据实时监控、数据分析展现、挖掘软件程序。它负责所有状态数据在数据库中作长期保存，并实时显示监测点的温度变化曲线，同时进行分析，一旦发现湿度过大、温度过热，或急剧升温到设置报警的温度和湿度就会立即报警，同时按系统设计预案发出排风机、给水装置的启动命令，执行对环境的调控，实现足不出户掌握整个系统的温湿度等状况，还可以定时收集大棚的的监测信息，一分钟收集一次或是半个小时收集2次等；真正的实现从人工化到智能化。 系统遵循TCP/IP协议（GPRS），通过GPRS无线网络将用户的设备数据传输到Internet中的任何一台主机上，实现数据远程加密传输。 2.3、应用场景 我们针对设施化农业生产环境下,
13、可调控因素多、经济附加值高、自动化信息化水平低的现状，基于同方农业物联网应用平台，充分利用物联网技术，实时了远程获取环境各种参数指标（空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度、光照、视频和室外小气候信息等），进而通过模型分析、自动调控系统环境、控制灌溉和施肥作业等功能、同时发布预警信息，实现生产环境的集约化、网络化远程管理，充分发挥移动GPRS通讯、联通3G通讯和物联网无线射频RFID技术等在推进农业生产智能化与信息化过程中的作用。 下图为系统应用场景模拟图，虚线部分为无线传感网络。系统通过在系统环境内外来部署具有自组网传输能力的无线传感网络，来实时采集农作物生长环境中的温湿度，土壤水分含量、光照度
14、、二氧化碳含量等重要参数，并根据系统提供的智能控制（自动阀值控制）功能来控制各种设备（如鼓风机，遮光板，通风扇等）协调工作。系统可记录历史数据，从而为研究农作物生长提供准确的数据资料。 图5系统应用场景图 （1）虚线部分为无线传感网络。我们通过在作物的生长区域部署具有自组网传输能力的无线传感网络采集每个大棚传感器检测的实时数据。 （2）主要的监测指标包括实时采集空气温度、水温、PH值，溶氧量（O2），CO2浓度、电导率等重要参数。辅助的监测指标为：光照、水位以及氨态氮、硝态氮、碳酸氢钠等水中微量元素的含量。 （3）传感器安装调试完成后，通过监控系统后台软件的设置将传感器的ID号、采集的数据、所
15、在位置等信息一并的传给数据采集器和GPRS模块。根据现场需求动态设置传感器检测和外发数据的周期，默认设置传感器外发数据的周期为1次/十分钟。 （4）实时数据通过采集器汇总到GPRS发送模块（汇总节点设计为25个采集器连一个GPRS发送模块）将模拟信号转换为数字信号发送到远端监控中心（后台）。 （5）现场监控站通过Web访问互联网或者VPN专网实时查看每个大棚监控运行曲线。 （6）对于远程管理用户可以通过移动MAS接口调用将“报警信息接口”以短信的方式迅速发到相关人员的手机或PDA上，不同的温室、不同的管理员手机号，均可以通过灵活的设定将他们组合关联起来。因此，任何一个区域出现报警都能迅速发到和
16、该温室相关的一人或多人的手机号。 图6组态化应用场景实例 2.4、温室育苗及大棚种植智能感知与控制系统 温室育苗及大棚种植智能感知与控制系统在温室内的测控点由各种传感器、电磁阀、配电控制柜及安装附件组成，通过无线WIFI或GPRS模块与数据中心综合管理平台连接。温室大棚内传感器检测空气温度、空气湿度、土壤水分、光照强度及二氧化碳等参数。控制设备包括内遮阳、外遮阳、风机、湿帘水泵、顶部通风、电磁阀等设备。并对温室构建测控点实现日光温室环境获取、自动灌溉、自动控制等功能。 图7 温室环境监控系统原理图 该系统利用嵌入式网络控制芯片对各种传感器采集的环境信息进行动态监测，以温室内的风机、空调、加湿器
17、、CO2供气设备等为执行机构进行加热、制冷、加湿、除湿、调气、通风、遮阳的反馈控制。 布置传感器监测土壤温度、水分，空气温湿度、光照和CO2，并进行以上参数的实时采集与无线传输，系统实时调整控制喷雾申设备、湿帘风机、滴灌设备、内遮阳设备、侧窗、加温补光、施肥等设备。 说明: 示意图(1) 图8 温室信息智能感知与控制系统 监测的技术指标 接入传感器类型：温度、湿度、光照、CO2浓度、地温、土壤水分、土壤盐分、土壤水势、养液温度、养液酸碱度、养液电导度。 控制的设备种类：风机、空调、加湿器、除湿机、电磁阀、供液泵、电机、风阀等 土壤参数检测 无线气象站无线采集节点中继节点无线传感网络监控中心 图
18、像与视频信息检测汇聚节点空气环境参数检测 图9 土壤温度、水分等各类传感器监控设备 图10 空气环境信息传感器 农田信息远程动态监控装置2.5、智能感知与控制系统的布局设计 在育苗大棚配有传感器类型：温度、湿度、光照、CO2浓度、气流、营养液温度、营养液酸碱度。控制设备：风机、热风机、CO2发生器、LED补光灯、加湿器、滴灌设备、电磁阀、供液泵、电机、风阀等。 在温室大棚配有传感器类型：温度、湿度、光照、CO2浓度、土壤温度、土壤水分。控制设备：热风机、CO2发生器、LED补光灯、滴灌设备、电磁阀、供液泵、电机、风阀等。同时根据大棚的布局一对一设置后台软件应用场景。使计算机监控界面与实际环境布
19、局保持一致。 图11应用场景样例图 2.6、园区农用气象站建设 图12 设施外部气象信息感知装置 在客户园区建立农用气象站，该气象站集成温度、湿度、风向、风力等监测功能，并具有将以上信息以无线方式实时传输到信息平台的功能。 图13气象信息感知应用页面 2.7、病虫害决策系统建设 设施农业病虫害决策系统是依托设施农业物联网应用服务平台，将温室中有关病虫害的预测预报数据，通过系统分析和统计处理发布预处理结果，实现基于GIS、GPS技术的设施农业病虫害发生期发生量等的预警分析、田间虫情实时监测数据空间分布展示与分析、病虫害蔓延范围时空叠加分析；对病虫害疫情进行防控预案管理、捕杀方案辅助决策、防控指令
20、与虫情信息上传下达等功能。 因此系统包括三个部分：病虫害实时数据采集模块、病虫害预测预报监控与发布模块、病虫害联防联控指挥决策模块； 系统模块说明： (1) 病虫害实时数据采集模块：通过通信服务器将各基地的病虫害预测预报信息，以及基础数据实时采集，存储在控制中心数据库中，为疫情监控提供基础数据； (2) 病虫害预测预报监控与发布模块：统计分析收集的温室病虫害预测预警数据及基础数据，将统计分析结果实时显示在监控大屏上，专家和管理人员也可通过终端浏览和查询病虫害状况信息； (3) 病虫害指挥决策模块：通过实时监控的病虫害疫情状况及其变化，实施疫情区域预案制定、远程防控会商决策、防控方案制定与下发、
21、远程防控指挥命令实时下达、疫情防控情况汇报与汇总；实现监控区域内的联防联控。 数据库设计： 系统中包括三大数据库：病虫害实时采集数据库、病虫害预测预报数据库、病虫害疫情应急预案数据库。 3、系统构架 3.1、技术架构 整体技术架构以DCM三层架构来建立集成的智能管理系统，每层架构应用最先进的物联网技术，并始终体现 “软件即服务”的思想，并实现效果和设计理念上体现“可视化、泛在化、智能化、个性化、一体化的特点。技术架构如图6所示。 图14系统技术架构示意图 3.2、网络拓扑 系统网络拓扑包括两部分组成：无线传输层 和 物联网感知传输层 系统网络拓扑结构图 无线传输层负责：实现现场设备采集养殖信息到物联网基础平台的传输、健康养殖信息和养殖技术信息到移动终端等的传输。 GPRS网络层负责：感知、控制设备无线传感网络和具有GPRS/GSM通信功能的中心服务器与远程监控中心实现现场及远程的数据获取、系统组态、系统报警、系统预警、等功能，系统网络结构图如下所示。 GPRS远程数据采集传输网络结构图 3.3、硬件组成 系统硬件按照控制的流程可分为三大部分：数据采集部分、数据传输部分、数据处理部分。 系统硬件组成示意图 数据采集控制及数据处理数据传输内外拉幕顶开窗循环风机湿帘泵排风机二氧化碳施肥灌溉阀感知设备WIFI通
