随着智能家居在实际生活中的应用普及,使用智能浇灌系统养殖花草成为众多居家养花养草人群的新需求。本文通过系统调研,分析总结了现有自动浇灌系统的不足,设计实现了个性化家居植物浇灌系统。本文的主要内容包括:一、研究了机器学习回归算法的原理,在Linux操作系统环境训练得到预测植物土壤湿度模型,并应用在ESP8266单片机,支撑边缘侧浇灌电子设备的离线自治。二、提出在家居植物自动浇灌系统运用边缘计算与云计算协同的计算模型,降低了系统对通信的要求,使浇灌设备更适合在家庭Wi-Fi的网络环境下使用。三、分析用户需求,设计实现了个性化家居植物浇灌系统,满足用户实际使用系统浇灌植物的要求。四、从植物网站爬取了大量植物百科信息,并通过文本分析提取出了植物的生态特征,保存在数据库中,供用户查询搜索,进行个性化浇灌信息的设置。本论文工作设计实现了个性化家居植物浇灌系统,其软件部分采用了 MQTT消息服务、Springboot框架、Nginx代理服务、Redis服务、FTP服务、微信小程序、Arduino平台等技术并设计和实现了个性化家居植物浇灌系统。组合的浇灌设备使用了 ESP8266模组、电磁阀、水泵、光照传感器等器件。本论文使用边缘计算模式改造了个性化浇灌的控制结构。在预测算法训练实验中,设计实现了数据自动采集系统,使用了机器学习回归算法和数据归一化技术设计实现了预测土壤湿度模型。在植物百科信息收集实验中,使用了 Scrapy框架爬取数据,Jieba工具做中文的分词。本论文中数据存储主要使用的数据库是MySQL。本文在需求分析阶段,分析了系统的总体功能需求和划分用户角色,分析了系统的几部分功能需求,通过流程图阐述了用户使用系统的流程。并通过用例图和用例规约详细分析和阐述了每个功能需求。其中功能需求分为设备初始化、浇灌管理、个性化自动化浇灌、信息管控、系统监测和开机启动六部分。在系统概要设计阶段,对系统架构、部署结构、功能模块划分和数据库做了总体设计。在系统架构介绍中,配合系统架构图,阐述了系统各层之间的协同关系。通过系统部署图和功能模块划分图分别介绍了系统的系统部署结构和功能模块设计。在概要设计中绘制了数据库E-R图并在详细设计与实现中说明了数据库各表的字段设计。在详细设计与实现阶段,通过类图阐述了各模块数据结构定义和功能实现的处理流程,通过活动图、类图和状态图阐述了分散式浇灌控制的具体处理流程。本文还阐述了详细设计与实现阶段的两个实验:预测土壤湿度算法模型训练实验和植物百科信息采集实验,两个实验分别训练得到了预测土壤湿度模型和大量植物百科信息。在部署与测试阶段,介绍了部署与测试工作的软硬件环境和测试工作,本文测试工作测试了离线浇灌,分模块测试了系统的功能,阐述了测试用例。最后,本文总结了课题的工作内容和成果,并展望了改进的方向。