基于STM32及云平台的智能温室大棚控制系统设计与开发
第一章 绪论
传统温室大棚管理依赖人工巡检与经验调控，存在环境参数监测滞后、水肥灌溉时机不准确、能耗高、无法远程管控等问题，难以满足现代农业精准种植、规模化生产的需求。STM32单片机凭借低功耗、多传感器集成能力强、外设拓展灵活的特性，结合云平台的远程数据管理与智能决策能力，可构建一体化的温室大棚智能管控体系。本研究设计基于STM32及云平台的智能温室大棚控制系统，核心目标是实现温湿度、光照、土壤墒情等环境参数的实时监测，以及自动通风、水肥灌溉、补光等设备的智能调控；系统需具备本地化控制与云平台远程管理双重能力，适配太阳能+市电双供电，解决传统大棚管理效率低、精准度差的痛点，为现代农业提供高效、智能的管控方案，符合智慧农业数字化发展趋势。
第二章 系统设计原理与核心架构
本系统核心架构分为“本地感知控制层”与“云端管理层”，基于STM32F103ZET6单片机与阿里云IoT平台实现全流程管控。本地感知控制层围绕“环境感知-数据处理-设备驱动”闭环构建：STM32通过多类传感器采集温湿度、光照、土壤温湿度/EC值等数据，与预设阈值对比后，驱动继电器模块控制风机、水泵、补光灯等执行设备；云端管理层依托MQTT通信协议，实现本地数据上传、远程指令下发、数据存储与智能分析。核心原理为“本地实时控制+云端远程管控”：STM32完成大棚环境的本地化精准调控，保障断网时系统正常运行；云平台存储历史数据、生成生长环境分析报告，支持手机/电脑端远程查看与参数设置，兼顾管控的实时性与便捷性。
第三章 系统设计与实现
系统硬件以STM32F103ZET6为核心，采用模块化设计：感知单元集成DHT11温湿度传感器、BH1750光照传感器、土壤温湿度/EC传感器，覆盖大棚核心环境参数，模拟量信号经ADC采集转换为数字信号；控制执行单元通过STM32 GPIO口驱动继电器模块，连接风机、卷膜器、水肥灌溉泵、补光灯等设备，实现通风、调温、灌溉、补光等动作；通信单元选用ESP8266 Wi-Fi模块，基于MQTT协议与阿里云IoT平台通信，完成数据上传与指令接收；供电单元采用太阳能板+锂电池+220V市电互补供电，经DC-DC转换为3.3V/5V，保障户外长期稳定供电；人机交互单元配备2.4寸触摸屏，支持本地参数设置、设备状态查看。
软件层面分为本地与云端两部分：本地程序基于STM32 HAL库开发，核心逻辑包括：初始化传感器与通信模块，预设不同作物的环境阈值（如蔬菜生长适宜温度20-28℃、土壤湿度60-80%）；以10秒为间隔采集环境数据，超出阈值时立即驱动对应设备（如温度过高启动风机、光照不足开启补光灯）；通过ESP8266将实时数据按JSON格式上传至云平台，同时接收云平台下发的远程调控指令，修改本地阈值或手动控制设备。云端基于阿里云IoT Studio搭建管理界面，实现数据可视化展示、历史曲线查询、阈值远程设置、异常短信预警；开发手机APP，适配移动场景下的大棚状态查看与设备控制。系统优化策略：本地缓存最近1小时数据，断网恢复后自动补传；非采集时段将STM32切换至低功耗模式，降低能耗。
第四章 系统测试与总结展望
选取蔬菜种植大棚开展系统测试，结果显示：环境参数监测误差≤±0.5℃（温度）、±3%RH（湿度）、±50lx（光照），满足精准种植需求；设备调控响应时间≤2秒，阈值超标时可自动触发设备动作，断网状态下本地控制功能正常；云平台数据上传成功率≥99%，远程指令下发延迟≤3秒，异常预警短信推送及时；太阳能供电模式下，连续阴雨天锂电池可保障系统运行72小时。误差分析表明，土壤传感器数据偏差源于探头埋深不一致，可通过标准化安装流程优化。
综上，本系统基于STM32与云平台实现了温室大棚的智能化管控，解决了传统管理方式效率低、精准度差的痛点。后续优化方向包括：引入AI算法，结合作物生长周期与环境数据，实现水肥灌溉、温光调控的自适应决策；增加视频监控模块，融合图像识别技术监测作物病虫害；适配LoRa网关，拓展多大棚组网管控能力，进一步提升系统在规模化农业生产中的应用价值。
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