摘 要： 以带有ARM11处理器的智能模块为监控端，以PC为远程管理中心，开发了一套农业大棚环境远程监控系统。该系统监控端基于Linux系统实现对大棚环境的视频和参数采集；远程管理中心通过3G网络远程查看植物生长状况，并对采集的环境参数经模糊控制器分析后，将控制信息通过3G网络发给监控端对相关设备进行控制。本系统实现了远程监控农业大棚的功能，对国内农业走智能化发展道路具有一定的参考价值。
关键词： 农业大棚; 远程监控; 模糊控制
我国是人口大国，利用高新技术改造传统农业无疑是我国农业发展的必由之路[1]。目前国内自主研制的农业大棚控制系统主要存在功能单一、智能化程度低、缺乏远程监控[2]等缺点。而智能化和远程控制是未来高新农业发展的必然趋势。
模糊控制是利用专家的经验来控制不确定系统的一种控制策略[3]。农业大棚的环境参数具有非线性、滞后性和多耦合性的特点[4]，利用模糊控制法可以得到良好的控制效果。本文设计了基于模糊控制的农业大棚远程监控系统，该系统将采集到的农业大棚环境参数(温度、照度、湿度等)和视频数据通过3G网络传输到PC终端，经模糊控制法[5-6]实现对农业大棚环境参数的控制，进而实现智能化远程监管农业大棚植物生长的目的。
1 系统架构
本系统的结构如图1所示，该系统主要包括监控端和远程管理中心两个部分。监控端以ARM11处理器S3C6410为硬件核心，以高度可裁剪的Linux为操作系统，其主要实现视频和环境数据的采集、加湿器和加热器等设备的控制。远程管理中心(PC)通过3G网络接收大棚视频数据和环境参数并予以显示，同时通过模糊控制规则给出设备控制方案。本文主要阐述Linux下系统对视频数据的采集和远程管理中心对环境参数的模糊控制。
2 Linux下视频采集编码设计
视频采集前，系统在Linux上加载USB摄像头驱动，即分别为insmod(加载命令)uvcvideo.ko(编译好的万能驱动)。驱动加载成功之后，开发板插上USB摄像头，Linux系统给其分配了一个设备号。视频数据采集通过调用V4L2的相关函数完成，其具体流程如图2所示。用open()打开视频设备，随后在Linux编程中，使用ioctl函数对设备的I/O通道进行管理，如用ioctl(fd,VIDIOC_S_FMT, &fmt)设置视频捕获格式，用ioctl (fd,VIDIOC_DQBUF, &buf)将采集的数据出队列。视频数据采集采用内存映射方式mmap()来完成。视频数据采集完成后用close()关闭设备。
DeInit（）完成硬件编码设备的打开、内存映射和初始化硬件编码设备并将参数传到内核中。通过SsbSipH264EncodeGetInBuf（）获取缓冲区的地址，通过SsbSipH264EncodeExe（）对视频数据进行编码，获取编码输出的缓冲地址SsbSipH264EncodeGetOutBuf（）与编码包，然后进行RTP分包发送。Linux下的视频采集编码采用多线程方式，交叉编译时要动态链接多线程库-lpthread。
视频数据经压缩后以NAL包形式存在，接着该包经过RTP编码，以RTP包的形式通过3G网络发送到PC端。PC端将接收到的RTP数据重新整合成H.264的视频数据，利用FFmpeg视频编解码库对H.264数据包进行解码，得到YUV视频数据后，通过DirectDraw技术将视频数据图像渲染到图形界面窗口中。
3 环境参数的模糊控制
3.1环境数据预处理
由于农业大棚面积大，单一的传感器不能保证采集数据(大棚参数)的合理性和准确性。所以，本文对于同一环境量在不同地点放置6个传感器进行测量。大棚参数在采集过程中，由于人为等因素有可能使系统采集到过高或过低的异常数据。这就需要在系统控制前对数据进行预处理，将错误的数据剔除，以免发生误控制。
3.2 模糊控制
本文的模糊控制器采用的是3输入6输出结构。即输入为：温度误差、湿度误差和光照误差；输出为：草帘、加热器、加湿器、LED、风机和天窗。模糊控制整体流程如图4所示，对于模糊控制器的设计主要包括输入模糊化、知识库（规则库）、模糊推理和解模糊化。
3.2.1 模糊化
根据农业大棚环境特点确定各参数误差范围、论域和量化因子，如表1所示。
环境参数e1、e2、e3的模糊语言变量分别为E1、E2、E3。执行机构的模糊语言变量为:草帘U1、加热器U2、加湿器U3、LED U4、风机U5、天窗U6。将E1划分为{NB,NS,ZO,PS,PB}5个等级，即分别为：负大、负中、中、正中、正大；E2、E3分为{NB,ZO,PB}3个等级。
本文采用三角形隶属度函数对E1、E2和E3进行赋值。如表2和表3分别是E1和E2/E3的隶属度赋值表。
3.2.2 规则库
通过农业专家的经验和调查研究，制定相应的控制规则。表4所示是本系统的部分控制规则(0:关;1:开)。
3.2.3 模糊推理
本文中的输出控制量只有开、关和保持三种状态，不可调节。针对这种情况,推理模型可采用0阶 T-S 模型。
经模糊规则的计算得U1=0.25<0.5，这时按照控制规则应取0,所以相应的执行机构其状态应该为 OFF。也就是说,温度、光照和湿度误差量化等级是-2、-1和1 时，执行机构草帘是关闭的。按照以上步骤可以计算出其他控制执行机构的输出结果。然后制成一张access表格，利用ADO链接access数据表，查询表格即可得出控制结果,将得到的结果通过3G网络发回监控端控制相应设备。
本系统实现了农业大棚远程监控功能，其PC远程管理中心界面如图5所示。此系统采用Linux系统通过对大棚环境的视频和参数的采集,实现了通过3G网络远程监看和设定农业大棚的环境与参数的目的。PC远程管理中心通过模糊控制给出了设备控制信息，并通过3G网络发送给监控端，实现相关设备的控制。本系统对国内农业走智能化发展道路具有一定的参考价值。
参考文献
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[2] 马玉泉,卢卫娜,蔺志鹏.主从分布式温室环境参数测控系统[J].农机化研究,2011,3(3):84-86.
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[4] 姚爱华.温室栽培环境因子调控技术[J].现代农业科技,2010(13)：277-278,282.
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[6] Pan Haipeng，Xing Wei，Xu Sen，et al, A new intelligent fuzzy control system of greenhouse temperature[C].Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, Chongqing, China, 2008.