基于SSH和模糊控制的精準農業大棚智能監控平臺

王杰+管濤+李玉玲

摘要：針對農業大棚作物生長環境參數精確控制和信息化管理的需求，基于SSH框架和模糊控制，設計并實現了精準農業大棚智能監控平臺。采用B/S體系結構模型，設計了系統框架，采用Socket和多線程技術，實現了與多個大棚的數據通信。提出了一種基于溫度、濕度、CO2濃度和光照度4個參數的模糊控制器，實現大棚內環境參數的自動調節。試驗結果表明，溫度、濕度、CO2濃度、光照度的變化均控制在合適的范圍內，保證了作物的生長環境需求。平臺運行穩定，執行設備控制響應時間在800 ms以內，采集時間在300 ms以內，具有一定的實用性、安全性和可維護性，有效實現了農業大棚環境參數的精準控制和遠程操作，為精準農業實施提供了保障。

關鍵詞：SSH；Socket通信；多線程技術；模糊控制；精準農業大棚；智能監控

中圖分類號：TP273+.4；S126 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）15-3650-05

Intelligent Monitoring Platform of Precision Agriculture Greenhouse

Based on SSH and Fuzzy Control

WANG Jie，GUAN Tao，LI Yu-Ling

（Department of Computer Science and Application， Zhengzhou Institute of Aeronautical

Industry Management， Zhengzhou 450015，China）

Abstract： Based on crop growth environment and information management need of the agriculture greenhouse， an intelligent monitoring platform of precision agriculture greenhouse based on SSH and fuzzy control was designed. Based on B/S system structure model， in which socket and multithread technologies were used to realize data communication with a plurality of greenhouse. Based on the temperature， humidity， light intensity， CO2 concentration a fuzzy controller was proposed to automatically adjust the greenhouse crop growth environment. Results showed that temperature variation， humidity， CO2 concentration and light intensity was controlled in a reasonable range， ensuring a better environment for the growth of crops. Platform had good interactivity and stability. Equipment control response time was within 800 ms. The acquisition time was within 300 ms. Platform had a certain practicality， safety and maintainability. The precise control and remote operation of agricultural greenhouse were realized. It will provid guarantee for precision agriculture.

Key words： SSH； Socket communication； multithread technology； fuzzy control； precision agriculture greenhouse； intelligent monitoring

收稿日期：2014-03-18

基金項目：國家自然科學基金項目（41001235）；河南省科技廳科技攻關項目（122102110208）；河南省教育廳科學技術研究重點項目

（12B520061）

作者簡介：王 杰（1978-），男，河南潢川人，講師，碩士，主要從事信息處理、信息安全、計算機網絡研究，（電話）15838283539（電子信箱）

wangjiew@126.com。

精準農業是綜合運用現代信息技術和智能裝備技術，對農業生產進行定量決策、變量投入、定位實施的現代農業操作技術系統[1]。它通過采用現代農業裝備技術改變作物自然生長環境，為作物生長提供適宜的溫度、濕度、光照等環境條件和農業生長要素組合，從而實現農產品工廠化生產，而農業大棚是精準農業實施的重要途徑[2]。

國外對農業大棚環境控制技術研究，最早采用模擬式組合儀表采集現場信息并進行指示、記錄和控制，然后開始了計算機在溫室氣候控制中的研究和應用，后來出現了分布式控制系統。目前，正開發研制計算機數據采集的多因子綜合控制系統[3]。國內自主開發了一些研究性質的環境控制系統，如中國農業大學研制成功了實驗溫室環境監控計算機管理系統；中國農業工程設計研究院和北京工業大學在溫室群環境參數分級監控方面做了一些研究，該系統中的PC機用于存儲測量數據及一些簡單的管理工作[4]。endprint

從目前研究來看，農業大棚監控還不支持基于Internet的遠程操作，且對多大棚集中監控能力差，針對大棚的環境控制也僅局限在溫度和濕度兩個參數上。平臺開發采用ExtJS技術和SSH框架，實現了平臺業務邏輯層與持久層的分離，提高了系統的可移植性、可復用性和可靠性，且支持遠程操作。采用Socket和多線程技術，實現了多個大棚的集中監控。針對溫度、濕度、CO2濃度和光照度4個參數的模糊控制，對大棚內環境參數的自動調節更加全面，為作物生長提供了精準的環境條件，有利于精準農業的實施。

1 平臺開發關鍵技術

1.1 ExtJS技術

ExtJS為構建RIA（Rich Internet Applications）應用提供一套完整、成熟的JavaScript基礎庫，利用ExtJS構建的RIA Web應用具有與桌面程序一樣的標準用戶界面和操作方式，并且能夠跨不同瀏覽器平臺使用[5]。ExtJS基于AJAX來創建與后臺技術無關的前端用戶界面，其完全基于“HTML/CSS+ Javascript”技術。ExtJS除了包含豐富的跨瀏覽器用戶界面組件外，還提供了一套專門用來處理用戶動作、控件狀態及與服務器交互的強大事務處理機制。ExtJS采用以JSON/XML為數據源的開發技術，大大減輕了服務器與表現層異步數據通信負荷。

1.2 SSH框架

SSH框架即Structs+Spring+Hibernate，是一種基于MVC模式的輕量級框架。SSH集成框架生成的頁面和代碼符合J2EE標準，可開發出更具特色的應用系統[3]。SSH框架分為表示層、業務層和數據訪問層。表示層采用Structs技術，主要用來處理用戶的頁面請求，并將請求信息發送給業務層處理。業務層采用Spring技術，完成對表示層提交的請求信息處理，并將處理結果交給視圖顯示。在數據訪問層采用的Hibernate框架是一種Java語言下的關系數據庫持久化框架，它是一種強大的可提供對象-關系持久化和查詢服務的中間件，可以使程序員依據面向對象的原理開發持久化類，實現對象之間的關聯、繼承、多態、組合、集合等[6]。

2 平臺總體設計

監控平臺采用通信與業務分離、業務與數據交換分離的設計思想，分成數據通信層、業務處理層和數據訪問層。數據通信層主要完成與現場的數據采集單元、設備控制單元的通信功能；業務處理層根據用戶角色來確定一組相關功能的業務處理；數據訪問層主要完成系統的數據持久化操作等。

2.1 平臺運行環境

平臺運行環境如圖1所示，監控現場的環境數據通過ZigBee網絡將農業大棚內各傳感器采集的數據傳送到網關節點，網關節點接入交換機，再通過以太網連上服務器。運行在服務器上的智能監控平臺通過TCP/IP協議，完成現場數據的采集和設備的控制，并實現視頻遠程監控、LED顯示控制等。由于平臺采用的B/S架構，普通用戶根據系統權限可以通過連入Internet的計算機或移動終端等訪問平臺，實現遠程的監控和管理。

2.2 平臺工作業務流程

平臺工作業務流程如圖2所示。進入系統之前，首先需要登錄驗證，通過后，底層數據采集單元開始工作，根據用戶的訪問權限，可以進行大棚信息、作物信息、設備信息的基本操作。在控制中心功能中，選擇手動控制，當啟動某個設備，則可按照相應協議發送控制指令，如果在自動控制模式下，根據所設置的參數和實際采集的數值之間的關系，根據專家模糊控制的策略，自動完成相應的操作。

3 平臺實現

3.1 ExtJS技術在平臺中的應用

平臺界面使用了ExtJS UI庫的FormPanel、Button、GridPanel和Tree等組件來編寫，通過layout屬性來設置顯示風格。在ExtJS中對于請求主要通過request對象的url屬性進行設置，ExtJS通過store提供record對象的存儲，使用proxy對象和JsonReader對象進行數據的存儲和交互。Extjs頁面數據通過JSON與后臺進行交互[7，8]。以下是在手動控制功能中，ExtJS與后臺之間通過異步方式通信實例：

Ext.Ajax.request（{

url：'enviro！loadRelayData'，

params：{

relay_id ： id，

relay_type ： type，

relay_status ： status，

shedId：shedId}，

success：function（response）{

var msg = Ext.util.JSON.decode（response.responseText）；

if（'success' == msg.rs）{

Ext.ux.Toast.msg（'系統提示'，'設備開啟完成！'）；

}else if（'close' == msg.rs）{

Ext.ux.Toast.msg（'系統提示'，'請打開網口！'）；

}else if（'fail' == msg.rs）{

Ext.ux.Toast.msg（'系統提示'，'控制器無響應！'）；

}

3.2 SSH框架在平臺中的應用

平臺基于SSH框架的業務流程為：在表示層中，首先通過JSP頁面實現交互界面，負責傳送請求（Request）和接收響應（Response），然后Struts根據配置文件（struts-config.xml）將ActionServlet接收到的Request委派給相應的Action處理。在業務層中，管理服務組件的Spring IoC容器負責向Action提供業務模型（Model）組件和該組件的協作對象數據處理（DAO）組件完成業務邏輯，并提供事務處理、緩沖池等容器組件以提升系統性能和保證數據的完整性。而在持久層中，則依賴于Hibernate的對象化映射和數據庫交互，處理DAO組件請求的數據，并返回處理結果。endprint

系統平臺軟件SSH的配置文件有web.xml、struts-config.xml和beans.xml，以下是beans.xml中對數據源的配置：

<！-- 配置數據源 -->

value="${jdbc.driverClassName}" />

<！-- 創建sessionFactory -->

class="org.springframework.orm.hibernate3.annotation.AnnotationSessionFactoryBean">

<！-- 引入數據源 -->

<！--掃描包，尋找實體 -->

pams.model

3.3 數據采集及控制通信實現

由于平臺支持多個大棚的集中控制，涉及多個終端的數據采集與控制，因此采用了基于多線程的Socket通信來完成。設置完大棚信息后，需要為每個大棚添加設備信息，包括采集端口和控制端口信息。系統工作時，運行平臺軟件的計算機服務器作為服務器端，并為每個大棚啟動兩個工作線程，在工作線程中基于設置的端口信息創建相應的ServerSocket對象來監聽大棚內網關和控制器的連接。大棚內的設備啟動后作為客戶端與服務器端建立連接，雙方連接后完成數據的采集和控制工作。

數據采集采用查詢的工作模式，服務器端按周期給下位機網關發送傳送指令，下位機網關回送所采集的ZigBee網絡回傳數據。服務器給下位機網關發送的指令格式示例如表1所示。其中1為從機地址，2為功能代碼，表示讀實時數據，3為第1個寄存器的高位地址，4為第1個寄存器的低位地址，5為寄存器數量的高位，6為寄存器數量的低位，7為CRC校驗的高位，8為CRC校驗的低位。

設備控制在控制工作線程中完成，服務器按照設定的指令給下位機網關，再發送給控制繼電器，去完成相應設備的開關操作。控制指令格式如表2所示。其中D7至D0對應8路控制設備，對應位字段值設置為0則關閉此設備，設置為1則打開此設備。

3.4 模糊控制器實現

作物管理模塊針對每個大棚內的作物輸入其適宜的生長環境參數，模糊控制器根據實時數據和設定參數的差值及大棚內環境參數變化情況，控制相應的設備動作，使大棚內環境數據控制在設定參數合理范圍內，有利于作物的生長。作物生長的環境因素很多，溫度、濕度、CO2濃度和光照度是作物生長的4個主要因素，模糊控制器的輸入設定為溫度變化率、溫度差，濕度變化率、濕度差，CO2濃度變化率、CO2濃度差，光照度變化率、光照度差。

以溫度為例，模糊控制器把溫度差按大小分成5個等級，分別為ΔT[1]、ΔT[2]、ΔT[3]、ΔT[4]、ΔT[5]，溫度變化率根據百分比的范圍也分為5個等級，分別為T′1、T′2、T′3、T′4、T′5，根據這些參數，設置模糊矩陣，對應輸出T[1]至T[25]，如表3所示。

同樣對濕度，濕度差對應5個等級，濕度變化率也分為5個等級，模糊矩陣輸出H[1]至H[25]，CO2濃度模糊矩陣輸出C[1]至C[25]，光照度模糊矩陣輸出L[1]至L[25]。

大棚的輸入量有風機、側窗、外光簾、內光簾、濕簾、噴灌、滴灌、補光燈等。這些輸入量都能夠改變溫度、濕度、CO2濃度和光照度這些影響作物生長的環境參數，但不同設備對不同環境參數的影響是不同的，根據其影響程度的大小，給不同執行機構分配不同的權值、閾值。

模糊控制過程如下：

首先根據所采集的各參數的差值和變化率，通過模糊矩陣得出溫度、濕度、CO2和光照度的輸出量T、H、C、L。

然后，每個執行設備根據對每個環境參數的權值W1、W2、W3和W4乘以模糊矩陣輸出的加權值，如公式（1）：

Y=W1×T+W2×H+W3×C+W4×L （1）

如果Y≥閾值，則開啟執行設備，否則關閉。

為了保證平臺的通用性，各執行設備模糊控制中的等級策略、模糊矩陣設置、權值和閾值都支持文件中進行配置，系統可以根據不同大棚的環境模型加以調節，以便尋找更適合大棚控制的決策方案。

4 平臺測試及分析

系統在河南新鄭有機蔬菜基地大棚試運行，結合大棚內的環境模型，通過實驗參數的調整設置，測試過程如下：設置溫度差、濕度差、CO2濃度差和光照強度差的5個等級如表4、表5、表6和表7所示。

5個參數的變化率都設置為：<-10%，[-10%， -5%]，[-5%，5%]，[5%，10%]，﹥10% 5個的等級，變化率每10 min計算1次。endprint

其中T、H、C、L均取5個值分別為-2，-1，0，1，2，設置T[1]至T[25]，H[1]至H[25]，C[1]至C[25]，L[1]至L[25]如表8所示。

各執行設備的權值和閾值如表9所示。

平臺運行24 h，實時數據和設定數據的關系曲線如圖3所示。由圖3中可見，溫度變化控制在±5 ℃以內，濕度變化控制在±50%RH以內，CO2濃度控制在±300 mg/L以內，光照度控制在±2 000 lx以內，較好地保證了作物的生長環境。

平臺在試運行時同時監控8個農業大棚，運行穩定，執行設備控制響應時間在800 ms以內，采集時間最快在300 ms以內，采集頻率可以在軟件中設置。設備運行狀態在界面上以動畫顯示，界面交互性好。

5 小結

精準農業大棚智能監控平臺在河南新鄭有機蔬菜大棚基地試運行半年，系統運行穩定、交互性好。平臺的開發對大棚作物環境參數設置、控制決策、環境參數獲取及分析存儲等提供了良好的軟件支撐環境，能夠實現用戶進行精準農業信息獲取、分析決策和精準實施的全過程網絡化、智能化。隨著對農業大棚要求集中監控的數量增多，對服務器的性能要求較高。在對大量終端監控時，服務器端平臺軟件的并行處理能力和大數據分析能力是下一步要處理的問題。另外在模糊控制過程中，結合神經網絡、遺傳算法等實現自主學習也是平臺要擴展的內容。

參考文獻：

[1] 趙春江，薛緒掌，王 秀.精準農業技術體系的研究進展與展望[J].農業工程學報，2003，19（14）：7-12.

[2] 趙春江.精準農業研究與實踐[M].北京：科學出版社，2009.

[3] CORWIN D L， LESCH S M. Apparent soil electrical conductivity measurements in agricultue[J]. .Computers and Electronics in Agriculture，2005，46：11-43.

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[5] 張 婷.基于Extjs+Spring MVC的Web系統開發架構的研究與實現[J].計算機技術與發展，2013，23（1）：147-149.

[6] 劉 倩，孫玉坤，黃永紅.基于SSH框架神經網絡建模在發酵過程中的應用[J].傳感器與微系統，2010，29（8）：135-139.

[7] 王寶龍，李子揚，李曉輝.基于SSH框架和DWR技術的減災衛星運行管理系統建設[J].計算機工程與設計，2010，23（31）： 5096-5099.

[8] 王建文，張俊明，韓李鵬.基于ExtJS的物資管理系統的設計與實現[J].計算機工程與設計，2010，23（31）：5012-5014.endprint

其中T、H、C、L均取5個值分別為-2，-1，0，1，2，設置T[1]至T[25]，H[1]至H[25]，C[1]至C[25]，L[1]至L[25]如表8所示。

各執行設備的權值和閾值如表9所示。

平臺運行24 h，實時數據和設定數據的關系曲線如圖3所示。由圖3中可見，溫度變化控制在±5 ℃以內，濕度變化控制在±50%RH以內，CO2濃度控制在±300 mg/L以內，光照度控制在±2 000 lx以內，較好地保證了作物的生長環境。

平臺在試運行時同時監控8個農業大棚，運行穩定，執行設備控制響應時間在800 ms以內，采集時間最快在300 ms以內，采集頻率可以在軟件中設置。設備運行狀態在界面上以動畫顯示，界面交互性好。

5 小結

精準農業大棚智能監控平臺在河南新鄭有機蔬菜大棚基地試運行半年，系統運行穩定、交互性好。平臺的開發對大棚作物環境參數設置、控制決策、環境參數獲取及分析存儲等提供了良好的軟件支撐環境，能夠實現用戶進行精準農業信息獲取、分析決策和精準實施的全過程網絡化、智能化。隨著對農業大棚要求集中監控的數量增多，對服務器的性能要求較高。在對大量終端監控時，服務器端平臺軟件的并行處理能力和大數據分析能力是下一步要處理的問題。另外在模糊控制過程中，結合神經網絡、遺傳算法等實現自主學習也是平臺要擴展的內容。

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其中T、H、C、L均取5個值分別為-2，-1，0，1，2，設置T[1]至T[25]，H[1]至H[25]，C[1]至C[25]，L[1]至L[25]如表8所示。

各執行設備的權值和閾值如表9所示。

平臺運行24 h，實時數據和設定數據的關系曲線如圖3所示。由圖3中可見，溫度變化控制在±5 ℃以內，濕度變化控制在±50%RH以內，CO2濃度控制在±300 mg/L以內，光照度控制在±2 000 lx以內，較好地保證了作物的生長環境。

平臺在試運行時同時監控8個農業大棚，運行穩定，執行設備控制響應時間在800 ms以內，采集時間最快在300 ms以內，采集頻率可以在軟件中設置。設備運行狀態在界面上以動畫顯示，界面交互性好。

5 小結

精準農業大棚智能監控平臺在河南新鄭有機蔬菜大棚基地試運行半年，系統運行穩定、交互性好。平臺的開發對大棚作物環境參數設置、控制決策、環境參數獲取及分析存儲等提供了良好的軟件支撐環境，能夠實現用戶進行精準農業信息獲取、分析決策和精準實施的全過程網絡化、智能化。隨著對農業大棚要求集中監控的數量增多，對服務器的性能要求較高。在對大量終端監控時，服務器端平臺軟件的并行處理能力和大數據分析能力是下一步要處理的問題。另外在模糊控制過程中，結合神經網絡、遺傳算法等實現自主學習也是平臺要擴展的內容。

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[8] 王建文，張俊明，韓李鵬.基于ExtJS的物資管理系統的設計與實現[J].計算機工程與設計，2010，23（31）：5012-5014.endprint