无线环境远程监控系统
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对温室环境中温度参数、湿度参数和光照的控制的主要思路是将传感器采集到的温度值、湿度值和光照信息与系统设定值进行比较计算，求得温度偏差T和湿度偏差H，根据温度偏差T和湿度偏差H以及温度和湿度的耦合关系制定控制规则，由系统经过运算决策，得到系统控制量温度补偿值TB和湿度补偿值HB。如果实时温度超过设定最佳温度，最佳湿度的允许范围，此时声光报警，告知操作人员要进行适当的人工干预来消除报警。系统控制要求和目标：
(1)系统共有3个参数，即温度、湿度、光照。
(2)自动控制温室内的温度和湿度，温度的控制误差不大于±0．5℃。
(3)系统具有自动控制，控制室遥控两种工作方式。
(4)系统具有报警以及参数设置，自主训练和学习功能。
(5)系统具有表格、图形、曲线等显示和存储功能。
通过传感器可以获得大量的有关温度、湿度、光强度和时间的样本数据，这些数据与时间并不是线性关系。基于这些数据，如果能够找到运用某种算法使温室温度逼近于给定的温度，从而使温室的环境保持在适宜作物生长的状态之下。
对温度控制运用加热器，湿度采用通风和喷灌装置，光照主要运用遮阳幕。早期温室的控制多采用常规的PI或PID来控制，这种控制方法简单，易于实现。
随着对非线性、时变性、不确定性的难以建立数学模型的控制对象，就难以实现。随着智能控制的发展，特别是神经网络控制技术的出现，给这类难以解决的问题开辟了一条新的途径，它能够处理好时变性、大滞后和耦合性等的复杂系统控制问题。
BP网络训练过程及算法流程如图3所示。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/157310.htm
神经网络的一个突出特点就是自学习功能，设微机的基准信号和实际信号的误差为e(k)，则：
神经网络通过自己的学习功能，即相应的算法使e逐渐减小，最后达到理想的值。这里的控制对象应为温室里的环境因子。模糊神经网络模型在收敛速度和收敛精度方面远远超过传统PID或PD控制器。与传统的控制方法相比超调量和控制时间都大大减少，系统稳定性明显增强。
3．3 PC机软件设计
由于无线模块选用的是RS 232接口，因此虚拟仪器中的串口通讯通过VISA实现。VISA实质上是I／O接口软件库及其规范的总称。其本身不具备编程能力，它通过调用低层驱动程序来实现对仪器的控制。运用自身带的网络发布功能就可以完成网页的发布，通过参数的设置就可以让远程的计算机来访问，不需要再做成网页的形式进行发布。发布后的控制面板如图4所示。
4 结语
利用单片机采集温室、粮仓、大棚中的环境因素，并显示和控制环境因素的变化，同时以无线方式将实时信息上传到下位PC机；下位机对采集的数据进行适当处理，采用可视化编程语言LabVIEW将各种信息以界面的形式在终端上显示，还可以利用软件自身的网络发布功能将界面以网页的形式发布，远程的PC机只要得到操作许可就可以操作整个界面，这样工作人员不必到现场就可以解决运行过程中出现的错误，从而实现管理的自动化、智能化。测控方式的网络化是未来测控技术发展的必然趋势，能够充分利用现有资源和网络带来的种种好处，实现各种资源有效合理的配置，同时还可以实现真正意义上的VI。
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