一、蛋鸡养殖的光照控制技术（论文文献综述）
徐书永,张霞,吴丹丹[1]（2021）在《桓台县蛋鸡标准化健康养殖技术推广分析报告》文中提出为提高全县规模化蛋鸡场标准化健康养殖水平,对有条件的规模化蛋鸡场推行精细化管理,从蛋鸡生产的光照、鸡舍内环境控制、蛋鸡疫病科学防控等多个细节进行量化管理,使蛋鸡生产的各项经济指标得到提高,满足广大人民群众对鲜蛋市场的需求,引导蛋鸡产业全面提档升级。
吴大华[2]（2021）在《蛋鸡的健康养殖及发展趋势探讨》文中进行了进一步梳理文章介绍了现代蛋鸡健康养殖的概念,从品种选育、疫病防控、环境控制、饲料配制方面分析蛋鸡健康养殖的技术途径,并对蛋鸡健康养殖的发展趋势进行了探讨。
傅饶[3]（2020）在《芦花鸡育雏舍环境的自动化控制设计》文中研究表明二十一世纪以来,我国的农业现代化进程逐步开始推进,在家禽养殖行业中,产业集约化、养殖规模化也是未来很长一段时间的发展方向。这就要求家禽养殖的技术和环境都要进行严格的把关,在对家禽养殖的环境控制上,运用现代化的技术对整个禽舍环境进行合理管理,就成为了保证家禽质量、提高养殖效益、增强市场竞争等不可或缺的重要环节,也为我国家禽养殖业的标准化生产提供了必要前提。本文在对现有芦花鸡育雏舍现状以及芦花鸡育雏养殖中对育雏舍环境的要求和特点进行了综合地分析,提出了基于自动化控制技术的芦花鸡育雏舍的整体设计方案。通过对芦花鸡育雏中各个环境影响因子的测量,再结合现代化的微电子技术、传感器技术等,以单片机为数据控制和处理的核心,实现软件硬件相互结合的环境控制体系,以用于芦花鸡育雏舍的自动化调节和控制,进而实现芦花鸡育雏的规模化健康养殖。芦花鸡育雏舍的控制系统采用自动控制系统理论中的比例积分微分控制思想。首先,利用温度、湿度、通风、光强等传感器采集芦花鸡育雏舍的各个环境参数;然后,这些参数作为系统的负反馈信号传送到控制模块,依照事先仿真确定的控制参数生成各通道的控制量;其次,控制量通过驱动算法的结算,生成风机、阀门、加热器等设备的驱动信号并传送给各设备;最后,由驱动模块控制相应执行设备,调控出舒适的禽舍环境。整个系统并非一个闭环的循环系统,而是一个能够实现实时人机交互的开放式系统,通过人机交互界面的设置,可实现对禽舍的实时监视,还可以通过人机交互界面设定和修改初始参数,来满足芦花鸡在各个生长时期对环境影响因子的不同要求。通过对芦花鸡育雏舍的温度、湿度、通风、光照等环境影响因子的调节,本文实现了芦花鸡育雏舍自动化控制系统,能够通过采集模块、控制模块、驱动模块以及控制面板的联动配合,完成对芦花鸡育雏舍各种环境影响因子的监测和控制。相比于传统的芦花鸡育雏舍,自动化控制系统响应更快速,测算更精确,控制更智能。通过对比传统的芦花鸡育雏舍,自动化系统控制的芦花鸡育雏舍能够加快芦花鸡的生长速度。
沈丰菊[4]（2020）在《基于气体原位监测的规模化蛋鸡舍氨排放通量分析》文中研究说明氨气（NH3）是大气细颗粒物（PM2.5）的重要前体物,是大气污染的“幕后推手”;也是公认的畜禽舍内最突出的有害气体之一。家禽具有较大的氨排放潜力,是我国农业源中畜禽养殖业氨排放的重要来源之一。我国蛋鸡养殖量稳居世界第一,蛋鸡养殖场的NH3排放量占畜牧业总排放量的比例达到17%～26%。针对目前养殖环境氨排放原位自动监测技术手段缺乏、鸡舍氨排放动态特征不清、氨排放通量估算方法粗放等问题,本研究首先构建了基于物联网的实时原位动态监测方法,研发了快速精准检测方法设备;并在此基础上,重点以中小规模标准化笼养蛋鸡舍为研究对象,开展了 2-3年的原位在线监测,获取了不同季节舍内主要环境参数数据信息,揭示了不同季节、不同时段和不同空间鸡舍内环境参数特征及NH3排放规律;最后通过NH3排放与舍内关键环境因子（温度、相对湿度、风速和CO2浓度等）的关联分析,构建了中小型蛋鸡舍NH3排放通量模型,并进行了模型的验证。主要的研究结果如下:（1）畜禽舍养殖环境空气污染快速检测方法的建立与多组分污染气体原位在线监测设备研发。基于高性传感器元件和自主知识产权的信号处理元件开发,建立了主要污染物吸入式气室快速检测方法,开发了广谱实用型畜禽养殖环境多组分原位在线监测设备,实现了主要污染物指标（NH3、CO2等）和H2S项和和常规养殖环境参数（温湿度、风速等）的一箱式数据实时采集,NH3和CO2的吸入式检测T90分别小于176 s和45 s,检测灵敏度分别小于0.135 μA·ppm-1和4μA·ppm-1,实现了在线的主要污染物零点自动标定,并开发了配套应用软件和部署了物联网系统,为我国养殖场环境长期定位监测提供了技术手段。（2）蛋鸡舍内NH3排放通量的环境影响因子具有明显的时空变化特征。一是环境影响因子季节变化性特征明显。中小规模标准化笼养蛋鸡舍夏季、冬季和春秋季的平均温度分别为27.9℃、8.2℃和21.1℃;夏季蛋鸡舍平均相对湿度最高,达到66.9%,冬季与春秋季的平均相对湿度类似,分别为47.8%和48.3%;而鸡舍内产生的CO2平均浓度在夏季最低,仅为727 ppm,而在冬季和春秋季较高,其平均浓度分别为2550 ppm和2395 ppm;鸡舍内NH3浓度则是在冬季最高,其平均浓度达到36.22 ppm,其次是春秋季（3.27 ppm）和夏季（0.72 ppm）。二是蛋鸡舍内环境影响因子的空间变化性明显。中小规模标准化笼养蛋鸡舍的纵向尺度上,从湿帘端至风机端的环境影响因子存在空间差异性。夏季温度、相对湿度、风速和NH3、CO2浓度呈现递增趋势;冬季温度无显着差异,风速呈现递增趋势,相对湿度湿帘端最高,NH3和CO2浓度舍中间最高;春秋季舍温度亦无显着差异,相对湿度呈现递减趋势,舍中间NH3浓度最高,风机端CO2浓度最高。研究表明,不同季节、不同时段蛋鸡舍的氨排放量差异明显。（3）不同季节温度、湿度、风速、NH3浓度和C02浓度对NH3排放通量具有不同的影响作用,并且作用大小也不同。总体来说,夏季风速对NH3排放通量起直接作用,NH3浓度起间接作用,影响因素的作用大小顺序为:风速>NH3浓度>C02浓度>湿度>温度;冬季也是风速对NH3排放通量起直接作用,但是NH3浓度的作用不再显着,影响因素的作用大小顺序为:NH3浓度>湿度>CO2浓度>风速>温度;春秋季与夏季和冬季相同的是风速依然对NH3排放通量起到极显着的直接作用,但不同的是温度对NH3排放通量的影响有所增加,影响因素的作用大小顺序为:风速>NH3浓度>湿度)≈CO2浓度>温度。总的来说,NH3浓度和风速是影响蛋鸡舍氨排放通量主要因素。（4）构建了夏季、冬季和春秋季节的蛋鸡舍NH3排放通量预测模型,依次为Y=72.941WS+34.495 CNH3-71.580（R2=0.9710,P<0.01）,Y=54.233 WS+1.295 CNH3-9.504（R2=0.9920,P<0.01）和Y=1.194 CNH3+0.709（R2=0.8975,P<0.01）,Y=60.888 WS+3.921 CNH3-9.565（R2=0.9440,P<0.01）和 Y=58.24 WS-0.69（R2=0.7476,P<0.01）,并对模型进行了验证,预测值与实测值吻合度高,为精准评估该类养殖场NH3排放量提供了估算方法。规模化蛋鸡养殖引起的NH3排放问题已经引起学术界广泛关注。本研究构建的畜禽舍养殖环境空气污染快速检测方法和原位在线监测设备,识别的NH3排放关键环境影响因子,以及构建的蛋鸡舍NH3排放通量预测模型。论文的研究结果对于指导养殖场NH3排放的监测、评估和减排具有重要的理论和现实意义。
李华龙,李淼,詹凯,刘先旺,杨选将,胡泽林,郭盼盼[5]（2020）在《蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试》文中指出蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络（CS-BP）预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）、粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP） 3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明:改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MAPE）和决定系数（R2）分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。
杨凌,韩昆鹏,卞红春,陈静华,顾海洋,周姬[6]（2020）在《蛋鸡舍环境控制技术探讨》文中提出蛋鸡舍环境优劣严重影响鸡群健康和生产性能。近年来,随着蛋鸡规模设施养殖快速发展,规模蛋鸡场鸡舍环境控制技术水平不断提升。文章结合江苏省蛋鸡中小规模养殖户以半开放式鸡舍为主,大型规模养殖场（户）以密闭式鸡舍为主的实际,根据现代蛋鸡规模设施养殖发展趋势和影响鸡舍环境的主要因素与要求,总结了半开放式和密闭式蛋鸡舍环境控制技术要点。
杨磊[7]（2020）在《基于ZigBee技术的鸡舍环境监控系统设计》文中研究表明养殖场所的环境监控具有广泛的需求和必要性,本文拟针对鸡舍环境监控系统进行研究。随着我国养鸡产业的发展,养殖规模也逐渐扩大,规模化养殖已经成为主流,在提高整体生产效率的同时,在鸡舍管理等方面等也暴露出问题。比如过多的人员走动,不仅影响鸡群休息,也不利于鸡舍内保温,同时工作人员工作量大,造成劳动力成本高等问题;另外,人们对食品安全极为关注,如何科学、有效地监控鸡场环境等,成为人们在养殖实践中急需解决的问题。本文利用物联网技术、计算机技术、电子技术等搭建起鸡舍监控系统,在很大程度上使养殖生产中的信息能够及时被养殖管理者获取,并能及时调节鸡舍环境,改善鸡舍内的生长环境条件,保证蛋鸡的健康成长,提升生产效率,进而提高经济效率。该系统使用当前主流的、低成本、低功耗的ZigBee、窄带NB-IOT、多功能网关、云平台、MQTT等技术来设计和搭建鸡舍环境监控系统,并对数据进行分析,发出控制指令,以达到对鸡舍环境的最佳控制。本系统主要包括使用传感器采集数据的采集层、实现数据收发的网络传输层和对数据进行处理的应用层,从总体设计、硬件设计、软件设计等方面分析存在的问题,并提出解决办法,并对系统的开发工作进行测试和总结,对未来系统更新和扩展进行了展望。
王云奇[8]（2020）在《禽舍环境监测控制系统的研究》文中认为随着人们生活水平的提高,消费者对于禽畜产品的需求量日益剧增,禽畜副产品的质量安全与人们的生活息息相关。但是由于禽畜养殖管理不规范等因素,使禽畜副产品质量安全问题不断涌现,例如瘦肉精、非洲猪瘟、禽流感等,因此,提高养殖户养殖产品的质量,改善禽畜养殖环境迫在眉睫。本文以家禽中具有代表性的蛋鸡为研究对象,通过分析国内外养殖业的发展现状以及我国养殖业存在的问题,基于禽舍内部外环境影响机理,设计了一套集单片机技术、PID控制、传感器技术和无线通信技术以及养殖技术于一体的低成本、易操作的禽舍智能化环境控制系统。禽舍环境监测控制系统主要由环境信息采集模块、环境控制模块、上位机监测控制模块和无线通信模块组成。由于禽舍环境信息采集节点和控制对象较多,本文选择AT89S52单片机为微控器衔接系统的硬件和软件。根据禽舍环境控制要求,硬件系统主要采用DS18B20温度传感器、HS1101湿度传感器、BH1750FVI光照传感器、ME4-NH3等为检测元件实时监测禽舍内环境信息,利用Zig Bee技术实现禽舍信息的采集传输。为了提高控制系统的可靠性,本文结合禽舍温湿度数学模型,利用神经网络PID控制器控制风机、加湿器等模块对温度湿度等环境参数进行有效的控制,构建基于BP神经网络的多变量PID解耦控制器,利用MATLAB对系统进行建模与仿真并验证控制效果。上位机显示模块利用Delphi软件实现对禽舍环境的实时显示与监测控制,利用C语言进行编程实现环境监测数据的采集、整理和控制。由于RS-485总线具有抗干扰能力强、价格便宜和可靠性高的优点,本文选择RS-485作为单片机与控制器之间的现场总线。本文实验部分在潍坊A养鸡场选择三个鸡舍作为控制对象验证系统的实用价值,实验结果表明,禽舍环境监测控制系统提高了测控过程的稳定性,提高了环境温度湿度等信息控制的精确度和效率,适应了现代化畜禽养殖业科学生产和自动化管理的要求,具有较好的实用价值和应用前景。
王艾伦[9]（2020）在《H型笼养蛋鸡舍内颗粒物特征研究》文中进行了进一步梳理颗粒物是畜禽舍内主要的环境空气污染物之一,蛋鸡舍内的颗粒物污染对人畜健康、蛋鸡生产性能等影响严重,不利于蛋鸡的健康与福利,排到环境中则影响周边环境空气质量。本研究于2019年冬季对浙江省宁波市某商业养殖场一个典型H型笼养蛋鸡舍内的颗粒物污染情况进行了监测与分析。通过对实验蛋鸡舍内的温湿度及颗粒物进行多点实时监测,以及对鸡舍中部和尾部的颗粒物进行非生物8级采样和微生物6级采样,分析了蛋鸡舍内粗颗粒物的理化生特征,并对颗粒物进行源解析。主要研究结果有:（1）通过温湿度和颗粒物的多点实时监测,得到蛋鸡舍内日平均PM2.5与PM10浓度分别为107.2±13.4μg/m3和513.0±213.8μg/m3,一天中6-7时和下午17时浓度最高,夜晚浓度最低;鸡舍中后部与上层的颗粒物浓度更高,浓度与温湿度有关,同时与光照、动物活动水平有关;（2）通过鸡舍中部和尾部风机端两点的非生物8级采样,发现颗粒物主要分布在粗膜态,水溶性离子在PM2.1和PM10中浓度分别为17.19±0.88μg/m3～18.37±2.51μg/m3和56.86±3.63μg/m3～67.67±11.89μg/m3,并以Na+和PO43-为主要成分,离子平衡计算表明两处的粗细颗粒物均偏碱性;两点OC/EC组分在PM2.1和PM10中分别占比14.54～17.25%和43.18～42.64%,且OC在碳组分中占比均高于90%,表明有机质是颗粒物中的主要成分,估算得到两处PM10中SOC对OC的贡献率分别为47.4%和39.1%;重金属元素中,Fe元素在PM2.1和PM10中占比均大于50%,Al和Zn其次,鸡舍中部重金属元素占比高于尾部;（3）通过鸡舍中部和尾部风机端两点的微生物6级采样,发现蛋鸡舍内可培养革兰氏阴性菌气溶胶浓度在清粪前、中、后分别为0.351～0.704×103CFU/m3,2.764～2.883×103 CFU/m3和2.104～2.544×103 CFU/m3,可吸入微生物气溶胶在清粪三个阶段所占比例分别为48.14%、22.07%和36.41%。Pseudomonas、Escherichia-Shigella和Comamonas是微生物气溶胶中的优势菌属,粒径1.1-2.1μm的可培养革兰氏阴性菌微生物气溶胶物种最为丰富,并检测出Acinetobacter,Enterobacter,Escherichia,Pseudomonas等主要潜在致病菌属。该研究为蛋鸡舍内颗粒物的基础研究提供更多数据,为蛋禽场健康风险评估等提供参考依据。
董丽媛[10]（2020）在《基于AGA和ELM的蛋鸡舍环境参数多目标优化研究》文中指出近年来,我国养鸡业不断发展,我国蛋鸡养殖的规模化和集约化程度不断加强,密闭式鸡舍类型和层叠式蛋鸡笼养技术得到普遍推广和使用。密闭式鸡舍类型虽然摆脱了外界环境对蛋鸡的干扰,但蛋鸡的高密度饲养使得舍内暴露出的环境问题依然层出不穷,严重影响着蛋鸡的健康水平和生产性能。本文主要针对密闭式笼养蛋鸡舍的特点,利用鸡舍中环境因子对蛋鸡生产的影响关系建模并对环境参数的优化进行了研究,用于明确鸡舍环境因子与蛋鸡生产存在的关系,进而为蛋鸡舍环境参数控制标准提出指导性意见。其主要研究内容与结论如下:（1）为探寻鸡舍环境因子与蛋鸡生产之间存在的关系,本文选取鸡舍中主要环境影响因子:温度、湿度、风速、二氧化碳、氨气和光照作为自变量,主要生产指标:产蛋量和采食量作为因变量,由于其间存在复杂的非线性关系,采用ELM算法构建了环境因子对蛋鸡生产影响的关系模型,并利用AGA算法对ELM初始权值和阈值进行优化,提升了 ELM网络性能。（2）利用冬季密闭式蛋鸡舍实测数据对已构建的AGA-ELM环境因子对蛋鸡生产影响关系模型进行验证,并与ELM模型、GA-ELM模型的效果进行比较,结果表明AGA-ELM模型的预测精度高、泛化能力强,预测结果能发现蛋鸡实际生产的趋势走向,可作为进一步求取理想化蛋鸡生产环境参数的基础模型研究。（3）以产蛋量和采食量作为优化目标,采用加权法将2个目标转化为单目标,并采用AGA算法确定鸡舍最佳环境参数组合:温度21℃、湿度55%、风速0.4 m/s、二氧化碳浓度1542 mg/m3、氨气浓度2 mg/m3和光照强度25 1x。绘制出了各环境因子与产蛋量目标、采食量目标、综合目标的关系曲线,通过对曲线变化的综合性分析,为试验鸡舍环境参数控制范围标准提出如下建议:温度建议控制在16℃21℃之间,空气湿度建议控制在50%～65%之间,风速建议控制在0.2 m/s～0.6 m/s,二氧化碳浓度建议控制在3500 mg/m3以下,氨气浓度建议控制在10mg/m3以下,光照强度建议控制在10 lx～50 lx。
二、蛋鸡养殖的光照控制技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、蛋鸡养殖的光照控制技术（论文提纲范文）
（1）桓台县蛋鸡标准化健康养殖技术推广分析报告（论文提纲范文）
| 1 蛋鸡标准化健康养殖技术 |
| 2 示范场户 |
| 3 技术示范应用 |
| 3.1 蛋鸡产蛋期光照技术的推广应用 |
| 3.1.1 蛋鸡产蛋期光照技术依据 |
| 3.1.2 蛋鸡产蛋期光照技术要点 |
| 3.1.3 蛋鸡产蛋期光照技术应用效果 |
| 3.2 鸡舍环境管理与控制技术的推广应用 |
| 3.2.1 鸡舍环境管理与控制技术依据 |
| 3.2.2 鸡舍环境管理与控制技术要点 |
| 3.2.3 应用效果 |
| 3.3 蛋鸡重要疫病防控技术的推广应用 |
| 3.3.1 蛋鸡重要疫病防控技术依据 |
| 3.3.2 蛋鸡重要疫病防控技术要点 |
| 3.3.2. 1 禽流感和新城疫的免疫接种 |
| 3.3.2. 2 免疫程序制定 |
| 3.3.3 应用效果 |
| 4 项目实施情况 |
| 4.1 制定计划，实行规范管理 |
| 4.2 抓示范场建设，做好技术服务 |
| 4.3 搞好宣传、技术培训 |
| 5 项目成效 |
| 5.1 经济效益 |
| 5.2 生态效益 |
| 5.3 社会效益 |
（2）蛋鸡的健康养殖及发展趋势探讨（论文提纲范文）
| 1 蛋鸡健康养殖的基本概念及意义 |
| 2 蛋鸡健康养殖技术措施 |
| 2.1 优质蛋鸡品种的选择与培育 |
| 2.2 提高蛋鸡疫病防控能力 |
| 2.3 改善蛋鸡饲养环境 |
| 2.4 生产配制优质蛋鸡饲料 |
| 3 蛋鸡健康养殖趋势 |
| 3.1 生产特色鸡蛋 |
| 3.2 经营模式的转变 |
| 3.3 鸡场规范化管理 |
| 3.4 关注蛋鸡健康福利 |
| 4 小结 |
（3）芦花鸡育雏舍环境的自动化控制设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 预期目标 |
| 第2章 芦花鸡育雏舍环境控制策略分析 |
| 2.1 育雏舍环境对育雏的影响分析 |
| 2.1.1 温度对育雏的影响分析 |
| 2.1.2 湿度对育雏的影响分析 |
| 2.1.3 光照强度对育雏的影响分析 |
| 2.1.4 通风对育雏的影响分析 |
| 2.2 控制策略分析 |
| 2.2.1 光照的控制 |
| 2.2.2 温度和湿度的控制 |
| 2.2.3 通风的控制 |
| 第3章 育雏舍环境自动控制系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.1.1 理论分析 |
| 3.1.2 温度控制回路设计 |
| 3.1.3 湿度控制回路设计 |
| 3.1.4 光照控制回路设计 |
| 3.1.5 通风控制回路设计 |
| 3.2 控制系统MATLAB仿真模型建立 |
| 3.2.1 芦花鸡育雏舍的布置方案设计 |
| 3.2.2 温度控制回路设计 |
| 3.2.3 湿度控制回路设计 |
| 3.3 系统方案设计 |
| 3.3.1 系统设计原则 |
| 3.3.2 系统整体结构 |
| 3.4 系统具体方案确定 |
| 3.4.1 设备选型 |
| 3.4.2 芦花鸡育雏舍参数的确定 |
| 3.4.3 芦花鸡育雏舍光照系统的设计 |
| 3.4.4 芦花鸡育雏舍通风系统的设计 |
| 3.5 硬件电路设计 |
| 3.5.1 温湿度传感器电路设计 |
| 3.5.2 按键电路设计 |
| 3.5.3 声光报警电路设计 |
| 3.5.4 电源电路设计 |
| 第4章 软件程序的设计 |
| 4.1 交互软件界面介绍 |
| 4.2 串口通信程序设计 |
| 4.3 温湿度数据采集程序设计 |
| 4.4 控制程序架构 |
| 4.5 主控编程语言选择 |
| 4.6 软件开发环境 |
| 第5章 系统调试和试验 |
| 5.1 育雏舍总体结构 |
| 5.2 系统硬件信号调试 |
| 5.3 系统调试方案 |
| 5.4 生长速度试验结果对比 |
| 第6章 系统优化 |
| 6.1 传感器布置优化 |
| 6.2 反馈控制参数优化 |
| 6.3 模型优化和通信参数优化 |
| 6.4 功能性优化 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研宄成果 |
| 致谢 |
（4）基于气体原位监测的规模化蛋鸡舍氨排放通量分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 我国畜牧业标准化规模养殖突飞猛进 |
| 1.1.2 家禽养殖是畜牧业NH_3排放的重要来源 |
| 1.2 国内外畜禽舍NH_3排放原位监测方法研究进展 |
| 1.2.1 畜禽舍NH_3排放的测定方法 |
| 1.2.2 畜禽舍通风率测定技术方法 |
| 1.2.3 畜禽舍NH_3排放原位监测方法研究进展 |
| 1.2.4 影响畜禽舍NH_3排放数据准确获取的因素分析 |
| 1.3 畜禽舍NH_3排放通量研究进展 |
| 1.3.1 畜禽舍NH_3来源分析 |
| 1.3.2 国内外畜禽舍NH_3排放通量特征研究 |
| 1.3.3 国内外畜禽舍NH_3排放通量影响因素研究 |
| 1.4 畜禽舍NH_3排放通量预测模型研究现状及进展分析 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 1.6 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.6.1 研究内容和方法 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 畜禽舍养殖环境多组分原位在线监测和技术方法建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工艺技术研发 |
| 2.3 主要污染物快速检测方法建立 |
| 2.3.1 NH_3快速检测方法的建立检测方法建立 |
| 2.3.2 CO_2快速检测方法的建立检测方法建立 |
| 2.4 多组分原位在线监测设备的集成开发 |
| 2.4.1 吸入式气室检测结构的构建与有效性分析 |
| 2.4.2 其他检测结构构建 |
| 2.4.3 多组分原位在线监测设备的传感器集成与整体设计 |
| 2.4.4 软件设计 |
| 2.4.5 物联网平台设计 |
| 2.5 监测设备主要污染物检测结果的有效性分析 |
| 2.5.1 检验方法 |
| 2.5.2 工况标定检验 |
| 2.5.3 现场取样检验 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 蛋鸡舍NH_3排放通量变化特征及其影响因素分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试验鸡舍概况 |
| 3.2.2 主要仪器设备 |
| 3.2.3 测试点位布设 |
| 3.2.4 主要测试指标 |
| 3.2.5 测试时间 |
| 3.2.6 数据处理方法 |
| 3.2.7 NH_3排放通量测算方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 夏季蛋鸡舍NH_3排放特征及其影响因素分析 |
| 3.3.2 冬季养蛋鸡舍NH_3排放特征及其影响因素分析 |
| 3.3.3 春秋季蛋鸡舍NH_3排放特征及其影响因素分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 蛋鸡舍NH_3排放通量变化特征 |
| 3.4.2 蛋鸡舍环境参数时空变化特征 |
| 3.4.3 蛋鸡舍NH_3浓度与环境参数相关性 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 蛋鸡舍NH_3排放通量预测模型构建及验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验鸡舍概况 |
| 4.2.2 主要仪器设备 |
| 4.2.3 测试点位布设 |
| 4.2.4 主要测试指标 |
| 4.2.5 测试时间 |
| 4.2.6 数据处理方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 夏季蛋鸡舍NH_3排放通量预测模型 |
| 4.3.2 冬季蛋鸡舍NH_3排放通量预测模型 |
| 4.3.3 春秋季蛋鸡舍NH_3排放通量预测模型 |
| 4.3.4 蛋鸡舍NH_3排放通量预测模型验证 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 全文结论 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 蛋鸡设施环境质量评价预测模型构建方法 |
| 2.1 基于CS-BP预测模型构建 |
| 2.2 基于改进CS-BP预测模型构建 |
| 3 CS-BP预测模型性能试验设计 |
| 3.1 试验数据采集 |
| 3.2 监测点布置 |
| 3.3 环境质量等级划分 |
| 3.4 评价模型对比 |
| 4 预测模型性能参数对比测试 |
| 4.1 基于改进CS-BP的预测模型与其他预测模型性能参数对比 |
| 4.1.1 基于CS-BP的预测模型 |
| 4.1.2 基于BP、GA-BP、PSO-BP的预测模型 |
| 4.2 基于改进CS-BP的预测模型的分类评价准确率测试 |
| 5 结论 |
（6）蛋鸡舍环境控制技术探讨（论文提纲范文）
| 1 鸡场选址与布局 |
| 1.1 场址选择 |
| 1.2 鸡场布局 |
| 2 鸡舍设计与建造 |
| 2.1 鸡舍设计 |
| 2.1.1 半开放式鸡舍 |
| 2.1.2 密闭式鸡舍 |
| 2.2 鸡舍建筑 |
| 2.2.1 建造原则 |
| 2.2.2 鸡舍结构 |
| 3 环控设备选型与设计 |
| 3.1 通风降温设备 |
| 3.1.1 通风方式 |
| 3.1.2 通风降温设备设施 |
| 3.1.3 通风降温设备选型与设计 |
| 3.2 照明设备 |
| 3.2.1 照明设备选型 |
| 3.2.2 照明设计 |
| 4 鸡舍环境控制与光照管理 |
| 4.1 鸡舍环境控制 |
| 4.2 光照 |
（7）基于ZigBee技术的鸡舍环境监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 鸡舍环境监测控制的研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 影响鸡生长的环境因素 |
| 1.3.1 温度 |
| 1.3.2 湿度 |
| 1.3.3 光照 |
| 1.3.4 有害气体 |
| 1.4 主要技术发展现状 |
| 1.4.1 ZigBee技术发展现状 |
| 1.4.2 NB-IOT技术现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 论文的组织架构 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 技术选择 |
| 2.2.1 ZigBee技术 |
| 2.2.2 NB-IOT技术 |
| 2.2.3 接入技术的选择 |
| 2.2.4 MQTT协议 |
| 2.3 系统总体架构设计 |
| 2.4 采集部分选型 |
| 2.4.1 温湿度传感器 |
| 2.4.2 光照传感器 |
| 2.4.3 氨气传感器 |
| 2.5 传输部分选型 |
| 2.5.1 ZigBee选型 |
| 2.5.2 NB-IOT选型 |
| 2.6 开发环境选型 |
| 2.6.1 ZigBee开发软件 |
| 2.6.2 网关开发软件 |
| 2.6.3 云平台 |
| 2.7 .本章总结 |
| 第3章 鸡舍环境监控系统硬件设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 采集节点设计 |
| 3.2.1 ZigBee模块设计 |
| 3.2.2 采集部分设计 |
| 3.2.3 电源部分设计 |
| 3.3 网关设计 |
| 3.3.1 网关核心设计 |
| 3.3.2 NB-IOT模块设计 |
| 3.4 设备控制节点 |
| 3.4.1 继电器选型 |
| 3.4.2 继电器的通讯协议 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 鸡舍环境监控系统软件设计 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 传感器部分设计 |
| 4.3 ZigBee部分设计 |
| 4.3.1 ZigBee协议栈 |
| 4.3.2 ZigBee网络应用 |
| 4.3.3 ZigBee模块软件设计 |
| 4.4 NB-IOT部分设计 |
| 4.4.1 NB-IOT架构 |
| 4.4.2 NB-IOT指令 |
| 4.5 网关部分设计 |
| 4.6 总结 |
| 第5章 鸡舍监控系统测试 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 硬件部分 |
| 5.3 云平台部分 |
| 5.4 数据分析 |
| 5.4.1 采集点节点布设 |
| 5.4.2 系统数据测试方案 |
| 5.4.3 数据分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）禽舍环境监测控制系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 禽舍环境监测控制系统的发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 第2章 禽舍环境影响因素研究与结构设计 |
| 2.1 禽舍外部环境分析 |
| 2.2 禽舍内部环境分析 |
| 2.2.1 禽舍温度因素分析 |
| 2.2.2 禽舍湿度因素分析 |
| 2.2.3 禽舍光照因素分析 |
| 2.2.4 禽舍通风因素分析 |
| 2.3 新型禽舍的结构设计 |
| 第3章 禽舍环境监测控制系统的控制策略研究 |
| 3.1 禽舍环境特点分析 |
| 3.2 禽舍环境控制方式分析 |
| 3.3 禽舍环境控制策略研究 |
| 3.4 禽舍环境控制系统数学模型分析 |
| 3.4.1 禽舍环境温度模型的建立 |
| 3.4.2 禽舍环境湿度模型的建立 |
| 3.4.3 禽舍光照控制分析 |
| 3.4.4 禽舍氨气浓度模型分析 |
| 3.5 BP神经网络PID控制器的原理及设计 |
| 3.5.1 禽舍神经网络PID控制器的结构 |
| 3.5.2 禽舍神经网络PID控制器算法的实现 |
| 3.6 禽舍PID神经网络解耦控制器的设计 |
| 3.6.1 禽舍解耦控制器的结构 |
| 3.6.2 禽舍温湿度解耦方案的设计 |
| 3.7 禽舍环境控制系统仿真 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 禽舍环境监测控制系统的硬件设计 |
| 4.1 禽舍环境监测控制系统设计原则 |
| 4.2 禽舍环境监测控制系统设计总体思路 |
| 4.3 禽舍环境监测控制系统信息采集节点方案设计 |
| 4.4 禽舍环境监测控制系统的硬件设计 |
| 4.4.1 单片机的选择 |
| 4.4.2 传感器的选择 |
| 4.4.2.1 温度传感器 |
| 4.4.2.2 湿度传感器 |
| 4.4.2.3 光照传感器 |
| 4.4.2.4 氨气传感器 |
| 4.4.3 禽舍通信方式的选择 |
| 4.4.4 禽舍环境监测控制系统辅助单元设计 |
| 4.4.4.1 继电器驱动电路 |
| 4.4.4.2 单片机I/O口扩展 |
| 4.5 禽舍环境监测控制系统的硬件维护 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 禽舍环境监测控制系统的软件设计 |
| 5.1 禽舍环境监测控制系统主程序设计 |
| 5.1.1 AT89S52单片机主程序设计 |
| 5.1.2 神经网络PID控制程序设计 |
| 5.2 信息采集与控制程序设计 |
| 5.2.1 温度模块程序设计 |
| 5.2.2 湿度模块程序设计 |
| 5.2.3 光照模块程序设计 |
| 5.2.4 氨气模块程序设计 |
| 5.2.5 通风模块程序设计 |
| 5.3 无线通信模块程序设计 |
| 5.4 液晶显示程序设计 |
| 5.5 上位机界面设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 禽舍环境监测控制系统实验与分析 |
| 6.1 环境监测控制系统硬件调试 |
| 6.2 环境监测控制系统软件调试 |
| 6.3 系统应用结果分析 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
| 致谢 |
（9）H型笼养蛋鸡舍内颗粒物特征研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 畜禽舍颗粒物的特征及危害 |
| 1.3 国内外相关研究现状与进展 |
| 1.3.1 禽舍颗粒物来源及特征 |
| 1.3.2 我国畜禽颗粒物相关的立法与标准 |
| 1.4 目前研究存在的主要问题 |
| 1.5 研究目标与意义 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究目标 |
| 1.6 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 实验蛋鸡舍概况 |
| 2.2 现场监测与采样 |
| 2.3 样品采集与分析 |
| 2.3.1 质量浓度测定 |
| 2.3.2 水溶性无机离子分析 |
| 2.3.3 有机碳/元素碳(OC/EC)分析 |
| 2.3.4 重金属元素分析 |
| 2.3.5 细菌浓度与多样性分析 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 离子平衡计算 |
| 2.4.2 二次有机气溶胶(SOC)估算 |
| 2.4.3 数据统计与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 蛋鸡舍内颗粒物质量浓度监测与分析 |
| 3.1 颗粒物浓度时空分布特征 |
| 3.1.1 蛋鸡舍内温湿度及颗粒物时间分布规律 |
| 3.1.2 蛋鸡舍内温湿度及颗粒物空间分布规律 |
| 3.2 颗粒物分级采样浓度及粒径分布特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 蛋鸡舍内颗粒物化学特性分析 |
| 4.1 水溶性离子 |
| 4.1.1 质量浓度 |
| 4.1.2 离子平衡分析 |
| 4.1.3 水溶性离子粒径分布 |
| 4.2 有机碳/元素碳(OC/EC) |
| 4.2.1 OC/EC的质量浓度及SOC估算 |
| 4.2.2 OC/EC的粒径分布 |
| 4.3 重金属元素分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 蛋鸡舍内微生物气溶胶特性分析 |
| 5.1 微生物气溶胶浓度特征 |
| 5.1.1 微生物气溶胶浓度 |
| 5.1.2 微生物气溶胶粒径分布 |
| 5.2 微生物气溶胶多样性测序 |
| 5.2.1 样本测序质控与OTU聚类分析 |
| 5.2.2 生物分布情况分析 |
| 5.2.3 Alpha多样性分析 |
| 5.2.4 组间差异分析 |
| 5.2.5 潜在致病菌属 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本研究创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（10）基于AGA和ELM的蛋鸡舍环境参数多目标优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 环境因子对蛋鸡生产影响的研究现状 |
| 1.2.1 温热环境对蛋鸡生产的影响 |
| 1.2.2 有害气体对蛋鸡生产的影响 |
| 1.2.3 光照对蛋鸡生产的影响 |
| 1.3 环境与蛋鸡生产关系模型及环境参数优化研究现状 |
| 1.3.1 环境与蛋鸡生产关系模型研究 |
| 1.3.2 蛋鸡舍环境参数优化研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 规模化蛋鸡养殖生产效益 |
| 2.1 蛋鸡养殖生产效益构成 |
| 2.2 蛋鸡养殖生产效益占比 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于AGA-ELM的环境因子对蛋鸡生产影响模型 |
| 3.1 极限学习机 |
| 3.1.1 人工神经网络概述 |
| 3.1.2 极限学习机网络原理 |
| 3.2 自适应遗传算法 |
| 3.2.1 遗传算法的原理 |
| 3.2.2 遗传算法的主要操作 |
| 3.2.3 遗传算法的执行步骤 |
| 3.2.4 遗传算法的缺点 |
| 3.2.5 自适应遗传算法 |
| 3.3 自适应遗传算法优化极限学习机 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 环境因子对蛋鸡生产影响模型的实证分析 |
| 4.1 试验数据的获取 |
| 4.2 试验数据的可行性分析及整理 |
| 4.2.1 试验数据的可行性分析 |
| 4.2.2 试验数据的整理 |
| 4.3 网络结构和参数的确定 |
| 4.4 模刑预测效果及比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 最优环境参数及各环境因子对蛋鸡生产影响关系分析 |
| 5.1 多目标优化问题 |
| 5.2 最优环境参数的计算 |
| 5.3 环境因子对蛋鸡生产指标影响关系 |
| 5.3.1 温度对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.3.2 湿度对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.3.3 风速对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.3.4 二氧化碳对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.3.5 氨气对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.3.6 光照对蛋鸡生产指标的影响关系 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、蛋鸡养殖的光照控制技术（论文参考文献）
- [1]桓台县蛋鸡标准化健康养殖技术推广分析报告[J]. 徐书永,张霞,吴丹丹. 家禽科学, 2021(12)
- [2]蛋鸡的健康养殖及发展趋势探讨[J]. 吴大华. 贵州畜牧兽医, 2021(02)
- [3]芦花鸡育雏舍环境的自动化控制设计[D]. 傅饶. 扬州大学, 2020(04)
- [4]基于气体原位监测的规模化蛋鸡舍氨排放通量分析[D]. 沈丰菊. 中国农业科学院, 2020
- [5]蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试[J]. 李华龙,李淼,詹凯,刘先旺,杨选将,胡泽林,郭盼盼. 智慧农业(中英文), 2020(03)
- [6]蛋鸡舍环境控制技术探讨[J]. 杨凌,韩昆鹏,卞红春,陈静华,顾海洋,周姬. 山东畜牧兽医, 2020(06)
- [7]基于ZigBee技术的鸡舍环境监控系统设计[D]. 杨磊. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [8]禽舍环境监测控制系统的研究[D]. 王云奇. 青岛理工大学, 2020(02)
- [9]H型笼养蛋鸡舍内颗粒物特征研究[D]. 王艾伦. 浙江大学, 2020(02)
- [10]基于AGA和ELM的蛋鸡舍环境参数多目标优化研究[D]. 董丽媛. 河北农业大学, 2020(01)