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              發布時間:2020-08-14 05:24  






              物聯網控制系統具有的特點:

              1、預測性:通過對氣候參數的分析,可以預測控制設備的運行情況,提高設備的利用率,降低能耗。

              2、強大的擴展功能:通過選用不同的外圍設備,可以控制溫室環境及灌溉、施肥等。

              3、完善的資料處理功能:通過中央控制軟件,可以不問斷地記錄各種傳感器的信息以及各種控制設備的動作記錄等。

              4、遠程監控功能:即使工作人員不在現場,也可以通過遠程監控系統對溫室內的設備參數進行監視和控制。

              5、數據聯網功能:通過GPRS,可將各種數據聯入局域網或INTERNET,真正實現數據共享。






              智能溫室控制柜如何實現自動控制

              智能溫室現場的檢測元件:包括溫度檢測、濕度檢測、二氧化碳濃度等檢測元件。這些裝置相當于整個控制系統的眼睛,實時檢測大棚的狀況,以便實施控制。執行結構:如各種泵,加熱器,二氧化碳發生裝置,照明控制裝置等執行機構。這些裝置相當于整個控制系統的手,自動控制系統的指令通過這些設備的到執行,以達到控制目標。

              因為自動控制系統不能識別各種電信號,必須轉換成標準的數字信號才能為計算機所識別,同樣計算機發出的也是標準的數字信號。智能溫室這些設備如同人的神經系統,把各個信號傳遞到大腦,并把控制信號傳遞到各執行機構。向下放到底或向上卷至離棚頂30厘米時,必須停機。在使用前和使用期間,離合系統必須上油。如略有走偏,屬正常現象。可兩個月左右調整一次。使用人必須接受安裝人在安裝時的培訓。用戶自行購買安裝時需試棚長及草苦的重量,智能溫室選用適當的材料及良好的焊接工藝。

              安徽國川專業從事溫室控制系統、灌溉控制系統、物聯網控制系統、溫室控制柜等,公司擁有研發中心、生產制作車間和市場和技術服務人員,在保障產品質量同時,為客戶提供完備的售前、售中、售后服務。






              灌溉控制系統一個噴灌系統,特別是大面積自壓噴灌系統,能否發揮噴灌效果,不僅決定于正確、合理的規劃設計和精準的施工,還必須有完善的運用管理制度和嚴格的操作程序要求,以保證噴灌系統安全運轉。

              本溫室的用途為蔬菜種苗培育,采用上噴灌溉。微噴灌是在植物上方布置噴頭,通過供水管道將水噴向空中,水滴落下后灌溉植物。微噴灌有節水、灌溉均勻、加濕、除塵的優點,此外還可促進夏季降溫。本溫室采用固定式噴灌系統。溫室每跨為一個區。各區采用手動控制。灌溉系統包括:過濾器、噴灌管、連接管、給水支管、控制閥門。

              噴頭選用以色列DAN公司生產的倒掛式噴頭,該噴頭工作壓力為2一3.5kg/cm2,流量為104L/h,噴頭噴灑半徑為4m。該噴頭配有專用的防滴裝置,在壓力低時自動關閉,不會產生滴水現象。噴灌系統的室內管道采用國產的PE主管和支管。用壓托幕線固定在溫室的空中。每跨布置三條噴灌管道,管道兩端噴頭間距為3.2m,采用手動閥門控制其工作。噴灌系統一般采用輪作方式工作。






              溫室大棚用上物聯網控制系統,智慧種植開啟農業發展新時代

              互聯網是新一代信息技術,物聯網融合了互聯網、傳感網、傳感元件和智能信息處理相關方面的內容。物聯網源于網絡化無線射頻識別系統,隨后,慢慢發展成熟。我們普遍認可的一種說法是物聯網是一種基于有線和無線通信方式,通過傳感器、定位、射頻識別等采集物體信息,并把這些信息上傳至互聯網,實現對現實生活中物品的精準定位識別以及監控和管理。物聯網技術在農業生產中的廣泛應用主要體現于農業服務、農業管理和農業生產經營等環節,從物聯網技術特點角度,可以把物聯網技術分成傳輸層、感知層和應用層。每一個技術層都發揮著各自的功能。

              一,感知層。感知層常作為農業物聯網的基礎,為應用層和傳輸層提供了更加可靠的數據支撐,具體來講,感知層通過定位、遙感技術、智能傳感器等來采集日常生活中的物品信息,如農作物長勢信息、土壤信息、環境信息、產品物流信息等。

              二,傳輸層。農業物聯網中間環節傳輸層利用互聯網、移動通信網、局域網等來實現對感知層采集物體數據信息的傳輸,把數據安全穩定地傳輸至應用層。同樣的,對于應用層處理后的數據,也經過傳輸層來回饋至感知層設備終端,為農業生產提供指導。

              三,應用層。應用層可以說是整個農業物聯網的頂層環節,具體包括農產品追溯領域、大田種植領域、設施養殖領域、設施園藝領域、農產品物流領域等。在應用層,實現了數據融合、數據管理、數據預警、智能控制、診斷推理等,助推農業生產過程更加智能化、集約化的實現。

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