Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Масштабируемая архитектура и структура модулей распределенной системы управления процессами промышленных тепличных комплексов

https://doi.org/10.17587/mau.22.527-536

Полный текст:

Аннотация

С ростом населения становится актуальным вопрос продовольственного снабжения городов качественными сельскохозяйственными культурами. Возникающие при этом проблемы снабжения могут быть решены с применением промышленных тепличных комплексов с искусственным освещением и беспочвенными технологиями. Развитие этих комплексов делает актуальной задачу разработки системы управления, позволяющей автоматизировать процессы выращивания. Имеющиеся промышленные тепличные комплексы используют значительное число операций с непосредственным участием персонала, которые возможно автоматизировать: контроль микроклимата теплицы, освещение, полив и подготовка состава питательного раствора. В данной работе представлена архитектура распределенной системы управления для промышленных тепличных комплексов. Система построена по модульному принципу и разделена на три уровня. Разработанная архитектура базируется на использовании типовых модулей, что позволяет сделать систему управления гибкой и масштабируемой. В работе также приведены основные расчетные соотношения, с помощью которых можно определить необходимое число модулей для трех уровней предложенной архитектуры. Использование беспроводной передачи данных между модулями на основе технологии LoRa позволяет отказаться от прокладки информационной шины и при этом разворачивать систему на больших площадях. Контроль системы и ее параметров возможен при непосредственном взаимодействии человека с интерфейсом модуля управления или при удаленном взаимодействии через облако. В состав архитектуры входят три вида исполнительных модулей, один комбинированный сенсорный модуль и модуль управления. Каждый из исполнительных модулей функционирует по заданному алгоритму, а его параметры контролирует модуль управления исходя из заданной программы выращивания и информации с датчиков. Данная особенность позволяет повысить надежность работы системы и продолжить работу в случае потери связи с облаком, а также исключить аварийные ситуации в случае потери связи между модулями. Разработанные решения позволяют адаптировать предложенную систему управления под тепличные комплексы различной конфигурации и для разных принципов выращивания.

Об авторах

К. Д. Крестовников
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук" (СПб ФИЦ РАН), Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия

мл. науч. сотр.



А. А. Ерашов
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук" (СПб ФИЦ РАН), Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия

мл. науч. сотр.



А. Н. Быков
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук" (СПб ФИЦ РАН), Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук
Россия

мл. науч. сотр.



Список литературы

1. Rodríguez F., Berenguel M., Guzmán J. L., RamírezArias A. Modeling and control of greenhouse crop growth. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. 250 p. DOI: 10.1007/978-3-319-11134-6.

2. Birkby J. Vertical farming. ATTRA Sustainable Agriculture. National Centre for Appropriate Technology, 2016.

3. Shamshiri R., Kalantari F., Ting K. C., Thorp K. R., Hameed I. A., Weltzien C., Shad Z. M. Advances in greenhouse automation and controlled environment agriculture: A transition to plant factories and urban agriculture. 2018. DOI: 10.25165/j.ijabe.20181101.3210C.

4. Андреев В. П., Плетенев П. Ф. Метод информационного взаимодействия для систем распределенного управления в роботах с модульной архитектурой // Труды СПИИРАН. 2018. Т. 57, № 2. С. 134—160. DOI: 10.15622/sp.57.6.

5. D’Autilia R., D’Ambrosi I. Is there enough fertile soil to feed a planet of growing cities? // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2015. N. 419. P. 668—674. DOI: 10.1016/j.physa.2014.10.048.

6. Sivagami A., Hareeshvare U., Maheshwar S., Venkatachalapathy V. S. K. Automated irrigation system for greenhouse monitoring // Journal of The Institution of Engineers (India): Series A. 2018. Vol. 99, N. 2. P. 183—191. DOI: 10.1007/s40030-018-0264-0.

7. Akkaş M. A., Sokullu R. An IoT-based greenhouse monitoring system with Micaz motes // Procedia computer science. 2017. N. 113. P. 603—608. DOI: 10.1016/j.procs.2017.08.300.

8. Chen F., Qin L., Li X., Wu G., Shi C. Design and implementation of ZigBee wireless sensor and control network system in greenhouse // 2017 36th Chinese Control Conference (CCC) IEEE. 2017, July. P. 8982—8986. DOI: 10.23919/ChiCC.2017.8028786.

9. Li Z., Wang J., Higgs R., Zhou L., Yuan W. Design of an intelligent management system for agricultural greenhouses based on the internet of things // 2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC). 2017, July. Vol. 2. P. 154—160. DOI: 10.1109/CSE-EUC. 2017.212.

10. Xiao J., Li J. T. Design and implementation of intelligent temperature and humidity monitoring system based on ZigBee and WiFi // Procedia Computer Science. 2020. N. 166. P. 419—422. DOI: 10.1016/j.procs.2020.02.072.

11. Ullah M. W., Mortuza M. G., Kabir M. H., Ahmed Z. U., Supta S. K. D., Das P., Hossain S. M. D. Internet of Things Based Smart Greenhouse: Remote Monitoring and Automatic Control // DEStech Transactions on Environment, Energy and Earth Sciences. 2018. DOI: 10.12783/dteees/iceee2018/27803.

12. Pop A. I., Raza U., Kulkarni P., Sooriyabandara M. Does bidirectional traffic do more harm than good in LoRaWAN based LPWA networks? In GLOBECOM 2017-2017 IEEE Global Communications Conference. 2017, December. P. 1—6. IEEE. DOI: 10.1109/GLOCOM.2017.8254509.

13. Wu J., Tang X., Lei J. Design of wireless monitoring system for greenhouse based on LoRa. In Journal of Physics: Conference Series. 2020, October. Vol. 1650, N. 2. P. 022075. IOP Publishing. DOI: 10.1088/1742-6596/1650/2/022075.

14. Petajajarvi J., Mikhaylov K., Roivainen A., Hanninen T., Pettissalo M. On the coverage of LPWANs: range evaluation and channel attenuation model for LoRa technology. In 2015 14th International Conference on ITS Telecommunications (ITST). 2015, December. P. 55—59. IEEE. DOI: 10.1109/ITST.2015.7377400.

15. Denisov A., Shabanova A., Sivchenko O. Data Exchange Method for Wireless UAV-Aided Communication in Sensor Systems and Robotic Devices. In International Conference on Interactive Collaborative Robotics. Springer, Cham. 2020, October. P. 45—54. DOI: 10.1007/978-3-030-60337-3_5.

16. Давыдов Д. С., Кашевник А. М., Косицын Д. П., Шабаев А. И., Шабалина И. М. Разработка платформы планирования производства с использованием технологий "облачных вычислений" // Тр. СПИИРАН. 2012. Т. 23. С. 416—430. DOI: 10.15622/sp.23.23.

17. Левоневский Д. К., Ватаманюк И. В., Савельев А. И. Многомодальная информационно-навигационная облачная система МИНОС для корпоративного киберфизического интеллектуального пространства // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 3. С. 120—128.


Для цитирования:


Крестовников К.Д., Ерашов А.А., Быков А.Н. Масштабируемая архитектура и структура модулей распределенной системы управления процессами промышленных тепличных комплексов. Мехатроника, автоматизация, управление. 2021;22(10):527-536. https://doi.org/10.17587/mau.22.527-536

For citation:


Krestovnikov K.D., Erashov A.A., Bykov A.N. Scalable Architecture and Structure of Modules for Distributed Process Control System in Industrial Greenhouse Comp. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2021;22(10):527-536. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.22.527-536

Просмотров: 89


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)