智慧农业项目中智能控制系统技术发展研究

引言

面对土地资源约束、气候变化与劳动力紧缺等多重挑战，构建集环境感知、数据分析与自动控制于一体的智能控制系统成为行业共识。杰非立（CEIIN）集团联合在湖北仙桃启动智慧农业项目，聚焦信息融合、智能决策与精准作业技术，力求打造集科研、示范、推广于一体的现代农业集成平台，探索农业高质量发展的系统化解决方案。

1 智能控制系统的关键构成与技术演进

1.1 农业环境感知与传感器融合技术

杰非立仙桃项目引入多种类型的传感器，包括土壤湿度、空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度及风速风向传感器，构建多维度环境监测网络 [1]。研究基于不同作物生长环境对气候因子的敏感程度，采用传感器融合方法，将多源数据实时集成至中央控制平台，并通过滤波与冗余校验算法提升数据准确性。

1.2 数据采集与无线通信模块设计

本项目采用低功耗 通信模块和 4G 无线网关实现前端节点与后台平台的数据互联，支持远距离、大范围、低带宽场景下的稳定通信。数据采集终端具备断点续传、缓存冗余与异常上报功能，可实时获取作物生长数据、环境状态与设备工况。为提升系统鲁棒性，通信架构中引入双通道冗余机制与自适应频段跳变协议，有效降低了信号丢包率。

1.3 控制执行单元与决策逻辑优化模型

在控制逻辑层，系统集成模糊控制算法与专家知识规则库，构建自适应控制模型，对灌溉频率、肥料浓度、通风时段等参数进行动态调整。优化后的控制模型在实际运行中表现出良好的自适应性与能耗控制能力，在不影响作物生长质量的前提下，实现灌溉水量减少 15% ，肥料施用量减少 12% ，提升了系统的资源利用效率与作业精度。

2 智能控制系统在杰非立仙桃项目中的集成应用

2.1 智能温室与大田作物联动控制架构设计

在杰非立仙桃智慧农业项目中，智能控制系统采用“温室—大田”联动式管控架构，构建起以智能温室为核心调节中枢、大田种植为数据反馈终端的双向反馈体系 [2]。项目依据不同作物类型的生态需求与耕作模式差异，将温室中的环境调控、育苗阶段的作业条件参数作为大田管理策略的重要输入变量，实现跨场景的信息映射与资源调配。系统基于物联网与边缘计算框架，将节点控制逻辑前移至局部智能终端，降低数据延迟风险，提升控制响应效率。

2.2 控制系统与大数据平台互联机制

项目中构建了集数据采集、实时分析、历史建模、可视化展示于一体的农业大数据平台，与前端智能控制系统实现无缝对接。平台接入多类型传感器及作业设备数据流，利用 Kafka 与 HDFS 技术实现数据流与存储流的解耦处理，通过 Spark 分析框架进行流式数据处理与模型训练。系统中嵌入作物生长曲线匹配引擎与环境因子异常监测模型，可动态识别生长异常并反馈至控制逻辑模块进行调参。

2.3 系统运行中的反馈优化与远程诊断实践

各控制模块均配置反馈通道与数据回流协议，实时将执行结果与期望值进行对比分析，借助 PID 与神经网络双模算法进行误差修正。同时，构建了远程诊断平台，通过VPN 加密通道实现专家远程接入，对系统运行状态、硬件故障、电源波动、通信延迟等问题开展在线诊断与参数调优。在一次作物灌溉控制异常中，系统识别阀门响应迟缓并自主切换备用控制通道完成任务，诊断平台快速定位主控器接口异常并完成远程重构，避免了作业中断与资源浪费。

3 控制系统应用成效与发展趋势分析

3.1 作物管理效率与资源节约对比分析

杰非立仙桃项目在引入智能控制系统后，通过传感感知、智能决策与精准执行的协同机制，有效提升了农业管理效率 [3]。作物周期中的水肥调控、温光调节与病虫害预警等作业环节，由传统人工巡检转变为系统自适应调控模式。在对比分析中，系统投入运行后单作物管理所需人工工时下降 42% ，单位面积平均灌溉水量减少 18.5% ，肥料用量降低 12% ，农药喷施次数减少 9% ，实现了资源投入显著优化。具体效益对比见下表：

为检验系统长期运行稳定性与未来拓展潜力，项目对控制系统在不同气候条件、作物类型与通信场景下进行了连续 12 个月的运行测试。在稳定性方面，系统模块平均故障间隔时间（MTBF）超过 4200 小时，节点掉线率控制在 1% 以内，主要受极端天气与供电波动影响。核心算法升级后，对传感误差、通信丢包与执行器延迟具备较强鲁棒性，远程故障处理响应时间平均控制在 3 分钟以内。在扩展性方面，系统支持新增子系统按需挂载与分布式数据节点管理，能覆盖超百亩复合耕作场景。

3.3 典型工况下的控制流程图与数据流逻辑图

在典型温室育苗至定植场景中，系统控制流程涵盖“环境数据采集—边缘节点初判—中心平台策略调整—设备控制指令执行—执行反馈回流”五大环节。数据流采用 MQTT 协议进行低延迟通信，控制指令经中心调度层优化后发送至执行层，反馈数据同步回传平台模型库，参与实时迭代优化。系统运行中引入动态优先级机制，针对突发异常工况如温度突升、风速骤变等，实现数据流调度优先级切换与执行策略压缩响应，确保控制行为与作物安全一致性。

4 结论

杰非立仙桃智慧农业项目实践表明，集成环境感知、数据传输、智能决策与远程诊断的控制系统在提升作物管理效率、资源利用率与系统稳定性方面具有显著成效。通过构建温室与大田联动的协同控制架构，配合大数据平台与反馈机制，实现了农业生产全过程的智能化升级。系统具备良好的拓展能力与应用适配性，为智慧农业在更大规模和多元场景中的推广提供了可复制的技术范式与工程示范基础。

参考文献

[1] 胡美富 ， 杜瑾 . 基于 IoT 的智慧农业环境控制管理系统设计与实现 [J].电脑知识与技术 ，2024，20（31）：134-139.

[2] 郗艳华 ， 张娜 ， 张芊睿 . 基于物联网的智慧农业智能温室控制系统 [J]. 电脑知识与技术 ，2024，20（03）：8-10.

[3] 赵琳 ， 刘钰洁 ， 张楠 . 街道步行环境感知特征对青年压力缓解效益影响研究——以青岛市生活性历史街道为例 [J]. 华中建筑 ，2025，43（05）：78-82.