基于物联网技术的水肥一体化监控系统设计
这是一篇关于物联网,水肥一体化,灌溉控制模型,施肥控制模型,Web云平台的论文, 主要内容为传统的农田灌溉施肥技术无法充分考虑现代化农业生产过程需求,随着物联网技术的发展,将其与水肥一体化技术相结合是实现农业现代化的一项重要手段。本文以物联网技术和水肥一体化技术为研究切入点,设计了一种基于物联网技术的水肥一体化监控系统。主要研究内容如下:(1)水肥一体化系统总体方案设计。根据物联网技术感知层、网络层和应用层中针对数据采集、数据传输、信息决策和应用控制的分层设计,结合系统的功能需求和性能要求对水肥一体化系统进行设计。(2)基于复合控制器的灌溉控制模型设计。首先通过预测算法和作物系数搭建降雨量和作物蒸腾量模型,其预测结果相对误差均值小于5%;其次将预测的气候因素和采集到的土壤湿度结合,基于模糊算法、滑模控制器和故障干扰器构建灌溉量决策模型和控制模型,实现智能灌溉控制,其控制精度和平稳性相对于传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器性能更好,可实现快速误差收敛。(3)基于粒子群优化模糊PID控制的施肥控制模型设计。以水肥溶液EC(Electrical Conductivity)值为评价指标,基于粒子群优化算法和模糊PID控制方法构建施肥控制模型,实现智能水肥溶液浓度控制,其控制性能相对于模糊PID控制、PID控制器得到显著提升,稳定时间均值相对缩短了20.38s和62.48s,且在4～5分钟内实现设定值的水肥溶液配置,实现高效稳定的实时控制。(4)水肥一体化系统开发。首先根据灌溉施肥控制需求进行选型和匹配水肥一体化系统的关键部件;其次根据实际灌溉需求,设计了基于Java语言的水肥一体化软件系统,该系统包含信息展示页面、用户管理以及灌溉施肥控制等软件模块,实现远程数据监测、农田管理和水、肥一体化控制;最后田间实验结果表明:精准灌溉后的土壤湿度始终保持在19%～25%,适宜作物生长,配置得到的水肥溶液EC值和设定值之间的误差在±0.016之间,系统平台运行稳定。
基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发
这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。
基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发
这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。
基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发
这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。
基于物联网技术的水肥一体化监控系统设计
这是一篇关于物联网,水肥一体化,灌溉控制模型,施肥控制模型,Web云平台的论文, 主要内容为传统的农田灌溉施肥技术无法充分考虑现代化农业生产过程需求,随着物联网技术的发展,将其与水肥一体化技术相结合是实现农业现代化的一项重要手段。本文以物联网技术和水肥一体化技术为研究切入点,设计了一种基于物联网技术的水肥一体化监控系统。主要研究内容如下:(1)水肥一体化系统总体方案设计。根据物联网技术感知层、网络层和应用层中针对数据采集、数据传输、信息决策和应用控制的分层设计,结合系统的功能需求和性能要求对水肥一体化系统进行设计。(2)基于复合控制器的灌溉控制模型设计。首先通过预测算法和作物系数搭建降雨量和作物蒸腾量模型,其预测结果相对误差均值小于5%;其次将预测的气候因素和采集到的土壤湿度结合,基于模糊算法、滑模控制器和故障干扰器构建灌溉量决策模型和控制模型,实现智能灌溉控制,其控制精度和平稳性相对于传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器性能更好,可实现快速误差收敛。(3)基于粒子群优化模糊PID控制的施肥控制模型设计。以水肥溶液EC(Electrical Conductivity)值为评价指标,基于粒子群优化算法和模糊PID控制方法构建施肥控制模型,实现智能水肥溶液浓度控制,其控制性能相对于模糊PID控制、PID控制器得到显著提升,稳定时间均值相对缩短了20.38s和62.48s,且在4～5分钟内实现设定值的水肥溶液配置,实现高效稳定的实时控制。(4)水肥一体化系统开发。首先根据灌溉施肥控制需求进行选型和匹配水肥一体化系统的关键部件;其次根据实际灌溉需求,设计了基于Java语言的水肥一体化软件系统,该系统包含信息展示页面、用户管理以及灌溉施肥控制等软件模块,实现远程数据监测、农田管理和水、肥一体化控制;最后田间实验结果表明:精准灌溉后的土壤湿度始终保持在19%～25%,适宜作物生长,配置得到的水肥溶液EC值和设定值之间的误差在±0.016之间,系统平台运行稳定。
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