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基于6LoWPAN技术的温室大棚监控系统的研究与设计

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-16页
    1.1 课题的背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 课题主要研究内容第14-15页
    1.4 本文主要创新之处第15页
    1.5 论文的章节安排第15-16页
2 基于 6LoWPAN协议的温室大棚硬件系统的设计第16-29页
    2.1 硬件系统的总体设计第16-17页
        2.1.1 概述第16页
        2.1.2 总体设计第16-17页
    2.2 传感器网络的设计第17-21页
        2.2.1 传感器节点硬件设计第17-18页
        2.2.2 传感器的选择第18-20页
        2.2.3 传感器节点的软件调试第20-21页
    2.3 通信系统第21-24页
        2.3.1 通信系统的发展现状第21-22页
        2.3.2 6LoWPAN技术的介绍第22-23页
        2.3.3 6LoWPAN技术的优势第23-24页
    2.4 6LoWPAN网关第24-27页
        2.4.1 网关硬件电路设计第24-26页
        2.4.2 网关软件结构第26-27页
    2.5 系统测试第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
3 温室大棚的建模第29-43页
    3.1 温室大棚的建模原理第29-34页
        3.1.1 温室大棚内在原理第29-32页
        3.1.2 温室大棚外在原理第32-34页
    3.2 温室大棚模型的建立第34-38页
        3.2.1 基于能量守恒的温室大棚的温度模型第34-36页
        3.2.2 基于质量守恒的温室大棚湿度模型第36-37页
        3.2.3 温室大棚中二氧化碳平衡模型第37-38页
        3.2.4 温室大棚光照强度模型第38页
    3.3 温室大棚模型的化简第38-41页
    3.4 状态方程的求解第41页
    3.5 本章小结第41-43页
4 温室大棚控制参数的优化算法第43-53页
    4.1 黄瓜的生长环境第43-45页
        4.1.1 几种环境参数对黄瓜生长影响第43-44页
        4.1.2 黄瓜最适生长参数统计第44-45页
    4.2 温室大棚控制参数优化第45-47页
        4.2.1 遗传算法介绍第45-46页
        4.2.2 基于遗传算法的温室大棚控制第46-47页
    4.3 系统仿真第47-52页
        4.3.1 参数设定第47-48页
        4.3.2 仿真结果第48-52页
    4.4 本章小结第52-53页
5 温室大棚的智能控制流程第53-60页
    5.1 传感器数据融合第53-54页
    5.2 智能控制流程第54-56页
        5.2.1 智能控制系统组成第54-55页
        5.2.2 智能控制系统流程第55-56页
    5.3 实时系统仿真第56-59页
        5.3.1 Simulink仿真第57页
        5.3.2 仿真结果分析第57-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-62页
参考文献第62-67页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第67-68页
致谢第68页

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