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。     

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。     

不同池型结构循环水养殖池水动力特性研究

为构建兼具良好水动力性能和高空间利用率的循环水养殖池,对比研究了正方形、六边形、八边形、圆形、方形切角、方形圆弧角6种池型养殖池的水动力特性及综合性能。在试验数据验证计算方法有效的基础上,研究了池型结构对流动均匀性、流速分布、涡量分布、水体混合均匀性及自净化效能的影响作用,并从适渔性、循环水的利用率、空间利用率等方面分析了养殖池的综合效能。研究表明：随着养殖池的切角距离和圆角半径增大,底流速度增大,水流均匀性、涡流强度和二次流强度增强,有利于提高循环水养殖池的水体混合与自净化效能,但养殖池的空间利用率降低;随着切角距离和圆角半径减小,水体平均速度降低,要维持适宜的速度范围就要增大射流速度,产生更多废水,降低循环水利用效率;正六边形、0.439 61<0.585 8的方形切角养殖池、0.666 72<0.833 3的方形圆角养殖池具有更高的综合性能。     

采用改进长短时记忆神经网络的水产养殖溶解氧预测模型

为了精确预测水产养殖溶解氧变化趋势,该研究提出了基于K-means聚类和改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)神经网络预测模型。根据环境因子间的相似度,应用改进的K-means聚类算法将环境数据划分为若干类。在此基础上,基于LSTM神经网络算法构建改进的水产养殖溶解氧预测模型,并引入改进粒子群优化算法对模型参数进行优化,以减少经验选取参数的盲目性。在不同天气状况下利用该模型对溶解氧进行预测。试验结果表明,在良好天气情况下,该模型预测误差曲线波动较小,预测精度更高。当天气发生突变时,溶解氧预测模型评价指标平均绝对百分误差、均方根误差、平均绝对误差和纳什系数分别为0.129 5、0.645 3、0.461 3和0.902 2。该模型一定程度改善了天气突变状况下的数据缺失、鲁棒性差等问题。     

一种新型振荡浮子式海洋波浪能发电装置的设计

针对目前出现的全球能源短缺危机,设计并研制了一种新型的运用海洋波浪能进行发电的振荡浮子式波浪能发电装置。简要介绍该装置的基本组成和确定转换装置的方案,完成转换装置的结构设计,并对装置的工作过程进行了说明。结合海浪理论与计算原理、海洋波浪能转换以及机械设计等知识并运用MATLAB软件编程计算装置的整机理论效率。假设装置在规则线性波浪的作用下,通过理论计算,该装置在波浪周期为5 s,波浪高度为1.5 m,浮子直径为0.2 m,长度为0.3 m的条件下,整机理论效率可达0.393。该装置具有很好的发电效率,并且装置的结构可靠性高,具有广阔的发展前景。     

面向大面积渔业环境监测的长距离低功耗LoRa传感器网络

该文针对近海渔业和大面积水产养殖环境监测应用周期长,覆盖面积大等特点,设计了基于LoRa技术的长距离低功耗无线传感网络系统。该系统设计了低成本的双信道LoRa网关,并在此基础之上提出了一种新颖的速率自适应的双信道同步调度无线通信策略。该策略充分利用LoRa技术多扩频因子多数据率的特点,对网关不同距离范围内的终端节点自动分配不同的扩频因子以确保网络连通性,并通过MAC层同步调度,在保证监测网络大面积覆盖的同时,大大降低了无线信道碰撞的概率,提高了异常数据上传的实时性和终端节点的平均网络寿命。通过仿真和现场试验验证了本方案的有效性,系统可有效覆盖半径3 km的监测区域,100个终端节点的网络规模;对于视距通信,该策略的投递率从单一扩频因子的0.8提升到0.99,对于数据上传周期为10 s的快速通信,投递率从单一扩频因子的0.4提升到0.95以上;如采用3 600 mA·h锂电池,数据上传周期为10 min,终端节点寿命可达1 a。     

面向渔业物联网的GPS相对定位策略

现代渔业养殖朝着精细化的方向发展,渔业物联网的应用越来越广泛。对于部署的终端节点,除了需要获取环境感知信息,还必需获取节点的位置信息,这样采集数据才有应用价值。该研究提出了一种面向渔业物联网应用的基于LoRa(LongRange)网络的低成本GPS(GlobalPositioningSystem)相对定位方法。首先通过误差分析建立相对定位策略数据模型,然后设计了基于LoRa网络的相对定位方法和改进的时分多址(Time Division Multiple Access, TDMA)传输策略,实现了高精度定位和高能效数据传输,最后设计了LoRa物联网硬件节点并在近海渔场进行了部署测试,试验数据表明了该文提出方法的有效性与可靠性。在采用低成本GPS商用模块的情况下,距离网关1 000和499 m的终端节点的平均定位精度由10 m分别提高到4.8和2.4 m,数据投递率由80%提高到95%以上。     

基于物联网的螃蟹养殖基地监控系统设计及应用

为了促进中国智能渔业的发展,该文开发了一种基于物联网三层体系架构的螃蟹养殖基地监控系统,由水质监控、气象监控、视频监控、智能控制和远程服务中心组成,实现了对螃蟹养殖基地的本地和远程全方位智能监控。该系统采用STC15F2K60S2嵌入式单片机作为底层控制器芯片,通过RS485协议采集传感器数据,实现水质多参数(溶解氧、p H值、温度),气象多参数(温度、湿度、风向、风速、气压、雨量、光照)的监测;视频监控采用萤石云平台,实现养殖基的安防和养殖池塘水上、水下摄像;养殖设备采用PLC控制,实现投饵机、增氧机的智能控制。整个系统组网采用ESP8266 WIFI模块,接入AP基站,通过搭建的服务器管理程序,用户可以通过电脑浏览器或者手机APP在任何具备网络覆盖的地方远程浏览养殖基地数据。该系统应用于上海海洋大学崇明蟹种养殖基地,并对其通信稳定性、数据准确性和Android客户端进行测试,整个系统通信成功率为98%以上,溶解氧平均相对测量误差为0.016 mg/L,温度为0.031℃,p H值为0.023,其他各项指标均达到要求。系统运行到今,稳定可靠,能够满足水产养殖的需要,并可作为示范进行推广应用。     

基于物联网的浮标水质监测系统与溶解氧浓度预测模型

为促进近海养殖业信息化发展,更好地实现对近海养殖环境的监控,设计了基于浮标平台的环境监测系统。利用STM32L475微控制器定时采集光照、温度、pH值、溶解氧浓度等信息,通过物联网技术将数据传输至云监测平台,实现了多区域环境信息远程监测和多终端访问。提出了改进遗传算法BP神经网络的溶解氧浓度预测模型,实现对近海养殖环境的预测;根据所采集的数据,利用改进遗传算法对初始权重和阈值进行优化得到最优参数,在此基础上构建BP神经网络溶解氧浓度预测模型。通过试验验证了该系统海洋环境信息采集的准确性与可靠性,以及溶解氧浓度预测模型的有效性;与传统遗传算法BP神经网络预测模型相比,平均误差由0.0778mg/L降至0.0178mg/L,能够满足近海养殖的实际需求。     

物联网智慧服务系统架构及在远洋渔船中的应用

计算环境的变化使得服务化正成为当今信息社会各类资源共享的主要商业模式,信息系统也完成了从以企业自身为中心专注内部管理的管理信息系统向以客户为中心关注整个供应链的ERP系统的演变,物联网时代的到来,使得新型的基于物联网的信息系统呼之欲出。从远洋渔船及其作业系统需求出发,以面向服务的架构SOA为指导,提出并构建了远洋渔船物联网智慧服务系统,探讨基于新型物联网智慧服务系统的开放式服务构件架构模型及系统功能;由于实际应用中,系统的服务构件关系的表达和管理往往比较复杂,服务构件间的冗余及整体关系难于掌握,论述了基于Petri网的系统中各构件服务关系动态表达方法,该方法能增强使用者对服务构件库的整体掌握能力,便于发现服务构件间的求解冲突与冗余,并提供了直观的服务构件的组合配置图示机制,提高了系统智能,发挥了SOA架构的优势。同时进行了实验仿真,证明了方法的可靠性。