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番茄作为日常蔬菜,需求量越来越大,我国的番茄生产主要以日光温室种植为主。但长期以来,我国日光温室番茄种植主要以人工管理为主,管理方式存在劳动强度大、劳动效率低、管理水平差异大等突出问题。近几年我国出现的智能温室系统在一定程度上解决了人工管理的弊端,为温室番茄生长环境自动调控提供了技术支持。但是,当前的环境自动调控系统大多基于连动温室设计,系统的通用性、控制精度、简便易用及可靠性等方面,还存在不少突出问题。针对当前突出问题,拟通过控制模型构建及控制系统优化设计,研发实用可靠的温室番茄生长环境智能测控系统。在对日光温室番茄生长环境及水肥需求规律研究的基础上,利用物联网、NBIoT等关键技术,研发了日光温室番茄生长环境智能测控系统。系统实现了温室番茄生长环境数据的实时获取,并通过温室番茄控制模型研究,实现了对温室番茄的实时信息监测、最佳生长环境调控以及温室番茄生长的远程监管。具体研究内容如下:(1)在系统分析温室自动控制模型及算法的基础上,将径向基神经网络引入PID控制器利用其非线性变换能力来在线辨识,建立具有自调节能力的RBF-PID控制算法,结合温室番茄不同生长期的生长特点以及天气等外部环境因素,设计了温室番茄生长环境智能控制模型,为进一步实现温室的精准化控制奠定了基础。(2)通过分析日光温室番茄生长需求,利用物联网透彻感知、可靠传输及智能控制技术,结合番茄温室的实际情况,研发了日光温室番茄生长环境智能测控系统。系统实现了对日光温室番茄生长环境的实时监测功能和基于最佳生长条件的智能调控功能,同时,对采集的温室环境信息进行处理,并将数据发送服务器上。(3)为了达到实时远程监管日光温室番茄生长环境的目的,根据NB-IoT模块的通讯方式,利用MFC进行UDP协议的上位机开发,设计了上位机系统。用户可通过手机APP实现对温室番茄生长环境的实时信息的远程监测和调控。试验验证,所研发番茄温室智能测控系统稳定可靠性高,显著降低了劳动力成本,节肥节水效果显著,智能温室番茄产量提高了9.72%,系统具有很强的实用性和推广应用价值。