基于ARM9及Android的水产养殖监控系统设计

为促进水产养殖的技术更新,提高生产过程的自动化水平,设计了一种基于ARM9处理器和Android操作系统的水产养殖自动监测控制系统。采用STM32微处理器实时采集养殖场水温、p H、溶氧、水位4项参数,用ZigBee节点技术进行综合,并以无线方式传输数据至Android终端,实现水质参数的自动调节与控制。当溶氧浓度和水位超出预定阈值时,系统根据检测结果自动控制增氧机与补排水泵的开启与关闭;当p H与水温超出阈值时,系统会通过终端及现场报警提醒人工干预,减少环境对水产养殖产量的影响。测试结果显示,可控制溶氧、水位在合理误差范围内(分别为±0.4 mg/L、±2 cm),可以满足水产养殖远程监控的要求。     

一种基于多点数据采集的水产养殖监控系统

为了实现对水产养殖池塘内水质参数的多点采集及实时监控,本文利用数字化数据采集技术、嵌入式系统技术以及无线传感器网络技术等,开发了一种水产养殖监控系统。此系统不仅可以利用基站采集到定点的水质参数,还能够利用机器鱼搭载无线传感器的方式采集到池塘内不定点的水质参数,实现了多点数据采集,并通过基站上的人机交互模块以及中心机房的上位机与用户进行交互。结果表明,该系统运行稳定,采集的数据符合所需的精度要求,监控范围大大提高,能够满足水产养殖监控的需要。     

基于模糊控制的水产养殖环境智能监控系统设计

为实时掌握水产养殖水质和气象环境信息,针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,以循环水流水槽养殖模式为基础,设计了水产养殖环境监测和控制系统。通过PLC对养殖环境中溶氧、pH、温度、湿度、风速、风向、大气压等参数进行信息采集与传输,上位机实时显示环境信息,用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。结果显示:该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。监控系统进行实地应用测试,达到预期效果,可在水产养殖中进行推广和应用。     

升降式水产养殖水质自动检测系统设计

水产养殖水质参数检测作为现代化水产养殖的重要特征正受到越来越多的关注。为满足水产养殖业对水质环境参数检测的迫切需求,研究设计了一种升降式水产养殖水质自动检测系统。该系统由无线传感模块和传感器保护模块构成,无线传感模块采用GPRS无线传感技术实现水质参数的采集和传送;传感器保护模块利用PIC16F877A型单片机作为控制器,通过ZigBee实现与服务器的远程通信,从而控制检测装置的升降和水质传感器的冲洗与保湿。通过PC或手机客户端,养殖户可以对检测系统进行实时监测和控制。结果显示,系统运行稳定,装配简易,操作方便,实现了对鱼塘水温、溶氧和p H的自动检测;远程控制反应时间在1 s以内,数据传输错误率基本为0;溶氧、p H和温度传感器的最大相对误差分别为0.55%、1.89%和1.32%。研究表明,升降式机械结构工作稳定,实现了传感器的冲洗、保湿功能,远程控制动作反应速度和测量精度达到水产养殖水质信息采集的要求,能够满足水产养殖水质检测的应用要求。     

边缘算力在智能水产养殖方面研究与应用

为了减少水产养殖污染,保证养殖生态系统的安全,提高生态环境质量,利用物联网技术设计并实现一种水产养殖智能监控系统。该系统通过智能传感器终端实现对养殖区域水质的溶氧、pH、水温、光照度、环境温度、环境湿度等参数的实时采集、远程显示和自动控制,实现远程智能养殖。同时,系统利用树莓派作为边缘算力设备,从感知层、传输层、边缘计算层、应用层四个主要方面对系统进行说明,通过智能算法实现实时精细化管理资源的目标,使数据可视、可信,进一步探究水产养殖方面进行智能化协同化的可行性。研究表明,该系统在实物模型上运行稳定、感知准确、控制及时和扩展性强等优点,可在水产养殖中进行推广和应用。     

带有水质监测的增氧机远程控制系统研究

针对水产养殖中增氧机远程控制困难、水质送检烦琐等问题，基于无线传感器网络(WSN)及物联网技术，开发了一种带有水质监测功能的增氧机远程控制系统。该系统由监测设备和远程控制小程序组成，布设在现场的溶氧、pH传感器、环境监测变送器等设备由4G-DTU内置的微处理器负责数据采集，采用无线网络通信方式，摆脱传统监测系统通信距离短的困扰；小程序具备实时监测水质、查询历史数据、远程启停增氧机等功能。为验证系统实用性，在实际水域布置节点测试。结果显示：各项指标均达到要求，设备远程启停响应延迟低于100 ms, pH测量精度达到±0.02,溶氧控制精度在±0.4 mg/L以内，温度测量精度达到0.5℃,气压测量精度达到0.1 kPa,能够满足水产养殖需求。证明了所研究的系统具有实际应用意义。     

基于异构网的野外池塘水产养殖云端水质监控系统

池塘养殖对水质的实时状况较为敏感,因此对水质监控系统提出了严格要求.针对池塘养殖所面对的野外复杂环境,设计了一种基于LoRa协议与ZigBee协议的异构传感网络水质监控系统.该系统利用水质监测传感器与异构无线传感网络对溶氧、pH及水温等参数进行采集与传输,并通过云端服务器平台实现了远端数据的存储、监控.在通信距离达5 ...     

基于无线网桥与ZigBee技术的深海网箱养殖环境监测系统

为解决传统网箱养殖水质检测周期长、实时性差、数据误差大、维修成本高等问题,设计了一种基于无线网桥与ZigBee进行数据传输的深海网箱养殖水质与环境监测系统。该系统主要通过水质传感器获取网箱内海水的温度、盐度、浊度、pH以及溶氧等水质参数,同时利用水下摄像机采集水中鱼群状况、水面环境信息等图像信息,并通过无线网桥将监测的水质参数与图像信息实时传输至岸基数据监控中心,由监控系统实时监测养殖环境参数变化,并且可以通过无线接入点向设备发送控制指令来进行相关操作,如通过控制图像采集设备的云台来实现对网箱水面或水下环境的监控。结果显示:采用该检测系统后,能实时传输图像信息和水质参数,并能实现实时远程控制;操控中心具有数据显示、历史数据查看、水质异常时声光报警等功能。该系统具有操作简便、响应快速、成本较低、可靠性高等优点,具有较好的推广应用价值。     

基于物联网的水质传感器监控及自清洗装置设计

为实现水产养殖水体环境的远程实时监控,保证水质传感器数据采集的准确性,设计了一种水质传感器监控及自清洗装置。该装置设计为监测传输层、综合控制层和远程管理层的3层物联网结构,采用STM32作为控制核心,通过ZigBee技术,对各种水质参数进行实时监控,并利用LabVIEW设计上位机监控界面,实现远程智能监控。自清洗装置的传感器支架设计为可变形可移动结构,根据水质参数监测要求自动调节支架变形状态,完成水质参数采集和传感器探头的自动或手动清洗。通过养殖环境下使用自清洗装置,将水质参数监测结果与标准仪器对比分析,结果显示,定期自动清洗的传感器能准确监测水产养殖各种水质参数,提高了监测精度。研究表明,该装置运行稳定可靠,数据准确,探头清洗干净,具有良好的推广和应用价值。     

基于物联网和GIS的水产养殖测控系统平台设计

针对水产养殖水质多参数监测的需求和现有水质环境监测系统存在的问题,设计了一种基于物联网和地理信息系统(GIS)的水产养殖测控系统。通过整体性能的研究分析,设计了测控系统平台的3层体系架构(传感控制层、传输层和应用层),提出了自顶向下、逐步求精以及模块化、结构化的设计方法;根据采集数据传输的可靠性、稳定性等要求,提出WiFi网状组网的配置方法,设计了系统硬件的供电模块;研究了本地服务器、中心服务器和控制模块软件系统;通过网络丢包率测试和水质溶氧量分析,验证了系统数据传输的可靠性,并在溶氧超出范围后自动控制增氧机,有效地调节池塘溶氧量。相比于传统的水产养殖远程监控系统,该系统通过物联网和GIS技术的融合,实现了水质环境的远程无线测控和区域化水产养殖管理,因此能够大大推进水产养殖智能化、自动化系统建设的发展,适应水产养殖的需要。     

Design of water quality monitoring system for aquaculture ponds based on NB-IoT

In order to promote the development of aquaculture informatization and monitor aquaculture ponds more accurately and conveniently, this article has developed a water quality monitoring system for aquaculture ponds based on the narrow band internet of things (NB-IoT) technology. This system realizes remote collection and data storage of multi-sensor processor information (temperature, pH, dissolved oxygen (DO) and other environmental parameters), as well as intelligent control and centralized management of breeding ponds. The system uses STM32L151C8 microcontroller and sensor terminal real-time acquisition, such as temperature, pH value, dissolved oxygen. It realizes data aggregation and transmission over a long distance to the Internet of things (IoT) telecom cloud platform through the technology of NB-IoT. The software called Keil implement the data format design of wireless communication module and data transmission. Java is used to develop background monitoring applications for accessing cloud platform, controlling underlying devices and local data processing. It can not only send hypertext transfer protocol (HTTP) requests to monitor cloud platform data, but also issue commands to the underlying control module to control the startup and shutdown of equipment such as aerator. The system was implemented and tested in ChangZhou, JiangSu Province, China. The experimental results showed that the system can obtain water quality parameters in time. The temperature control accuracy is maintained at ±0.12℃, the average relative error is 0.15 %, the dissolved oxygen control accuracy is maintained within ±0.55mg/L, the average relative error is 2.48 %, the pH control accuracy is maintained at ±0.09, and the average relative error is 0.21 %. The system has stable overall operation, real-time and accurate data transmission, which can meet the actual production needs and provide strong data and technical support for further water quality regulation and aquaculture production management.     

工厂化水产养殖水质监测系统

工厂化水产养殖的密度高、风险大,养殖对象对pH、溶解氧、温度、氨氮、亚硝酸盐等水质参数的变化敏感,受影响严重,监测水质参数极为重要。本文针对工厂化水产养殖水质监测特点和需求,研发了工厂化水产养殖水质监测系统。分析研究pH、溶解氧、温度、亚硝酸盐等水质参数的阈值,设计水质监测数据无线采集节点和基于Zigbee的无线监测网络,建立水质监测系统软件平台。结果表明,该系统能够实现工厂化水产养殖水质实时监测,保证生产安全,提高水产养殖生产效率。     

基于ZigBee的水产养殖水环境无线监控系统设计

设计了一种基于ZigBee协议的水产养殖水环境无线监控系统,实现了对溶解氧、pH值、温度等多参数的采集、处理和显示,并通过无线网络实现了传感器检测节点和协调器节点之间数据快速、准确的传输,进而对多参数进行实时远程监测。该系统适用于工厂化水产养殖、水环境、智能温室等诸多领域。     

基于Zigbee和GPRS的水质监测系统节能设计

针对无线化的水产养殖水质监测系统耗能大、电池寿命短的问题,设计了基于Zigbee和GPRS的节能型水质监测系统。通过采用低功耗器件,在电源与传感器、信号调理电路之间添加选通芯片ADG1414控制各模块分时分区工作,减少各模块的供电时间来降低硬件能耗;通过设置阈值对采集的数据进行判断,对阈值范围内的数据不发送,减少数据发送量,从而减少系统数据发送能耗。以CC2530为核心构建无线传感网络,将传感器采集到的温度、p H、溶氧等水质参数传输至监测中心,构建实时监测平台,并在此基础上建立数据管理系统,实现对水产养殖水质环境的实时监测。系统测试与实验结果表明,该系统节能效果显著,能有效延长无线水质监测系统电池的工作时间。     

工厂化水产养殖中的水体参数监测和控制

在工厂化水产养殖中,有许多水体参数需要检测和控制。本文对使用物理手段准确控制的参数,即温度,溶解氧,pH值进行研究,说明控制的意义,提出控制方法,并建立组态工程,方便对重要参数进行在线监测和控制。     

基于STM32的溶氧监测仪设计

为解决海上浮标溶氧传感器存在功耗大、标定复杂等问题,研究设计了一种基于STM32的低功耗、高性能溶氧监测仪,并针对海上浮标提出红外标定设计,实现溶氧传感器的自动标定。利用单电源数据采集电路结合STM32多通道ADC,精确计算出溶氧值;利用STM32的输入捕获功能解码红外遥控信号,实现电压-溶氧曲线的斜率标定,最大程度避免因溶氧标定而频繁拆卸,造成浮标体内部密封性变差的风险;省电模式满足低功耗的要求,可以提高蓄电池的供电时长;集成MODBUS协议的RS485端口可实现远程通信,为远程监测打下基础。结果表明,溶氧监测仪采集精度较高,能在无光照情况下连续运行5~6 d。该设计可以提高海上浮标的稳定性和密封性,为工作人员提供了极大的便利,具有成本低、体积小、便于安装等优点。     

基于NB-IoT和无人船巡检的水产养殖场物联网系统研究

针对养殖水质检测与调控的实际需求,提出了一种基于NB-IoT(Narrow Band-Internet of things,窄带物联网)和无人船巡检技术的水质检测与调节物联网系统.通过将无人船作为移动水质感知节点采集养殖水质信息,然后通过NB-IoT无线通信技术将数据上传至OneNET云平台,最终将水质信息可视化呈现在...     

基于栈式自编码BP神经网络预测水体亚硝态氮浓度模型

亚硝态氮对于水产养殖动物具有毒性,对于其含量的及时监控非常重要。基于光谱法和电极法设计的亚硝态氮传感器价格昂贵,难以大面积推广,因此急需研发一种能快速预测养殖水体亚硝态氮的模型。实验通过实验室构建的水质在线检测系统测定水体中温度、pH、溶解氧、氧化还原电位4个参数,同时用α-萘胺比色法测定水体中亚硝态氮的浓度,从4种参数中选取与亚硝态氮浓度相关的参数作为预测模型的关联变量。水质参数数据及亚硝态氮浓度数据分别经预处理后作为原始数据用于SAE神经网络的训练,训练方法采用无监督逐层贪婪训练法,用学习到的特征监督训练SAE-BP神经网络,利用反向传播算法(BP)优化模型。训练得到结构为4-5-4-3-1的SAE-BP神经网络模型,建立的神经网络模型对实验数据预测的拟合优度R²为0.95,预测结果的均方根误差RMSEP为0.099 71。研究表明,亚硝态氮预测模型可以较为精准地预测水体中亚硝态氮的浓度。本模型将为开发在线快速监测养殖水体亚硝态氮浓度提供新的思路。     

偏最小二乘回归法在海洋初级生产力影响因子分析中的应用

叶绿素a浓度是浮游植物生物量的重要指标,能反映出海洋初级生产力的状况。从海洋监测数据中,分析影响叶绿素a浓度的理化环境因子,尝试找出海洋初级生产力的主导因子。将数据标准化,运用变量投影重要性分析和T2椭圆图等辅助分析技术进行成分提取,进行偏最小二乘回归分析。实验结果表明,在贫营养化的川岛外水域,对叶绿素a影响能力最大的因子为磷酸盐和无机氮,其次为酸碱度、盐度和水温,溶解氧影响能力最小。但在富营养化的沙堤口水域,影响能力最大的因子为化学需氧量和溶解氧,水温也成为影响海洋初级生产力的重要因子,而无机氮却成为非重要因子。从以上结果可见,运用偏最小二乘回归法对叶绿素a影响因子进行探讨,既能在监测数据较少的条件下建立数学模型,又能解决多元回归分析时各理化环境因子之间存在多重相关性的问题,具有较高的相关分析精度。