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。     

海水养殖水质监测与分析系统设计与实现

为了提高水产养殖过程中的信息化与智能化，揭示养殖水环境动态变化与养殖生产效率间的关系，基于SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架研发了海水养殖环境监测与分析系统，实现了对养殖工厂内多监测点的pH、盐度和温度传感数据的实时采集、分析与存储，以及对养殖生产过程数据有效管理。该系统利用LoRa(Long Range Radio)低功耗物联网通信技术和Netty框架实现服务端与传感器的通信，将前端传感数据远距离传输至后端服务平台；采用SSM框架开发了Web后端服务器框架，前端使用Websocket技术推送数据，实现实时页面数据刷新。在此基础上，基于Pearson算法分析了监测传感指标数据之间的相关性，通过指数平滑算法预测传感数据变化趋势。验证结果表明该系统可以有效在线实时监测和预测养殖水质参数变化，为实现精准养殖提供重要支持。     

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。     

带有溶氧预测的水产养殖监测平台的研究

针对传统水产养殖水质监测系统不能提前预警和通信延迟高的问题,提出一种带有溶氧预测的低延迟无线传感水质监测平台。本研究搭建了4个水质监测节点,通过LoRa模块与汇聚模块进行通信,实现了水质数据的实时监测。应用边缘计算的策略,将云服务器的计算和系统控制任务卸载到上位机来降低系统延迟。上位机更新本地和云服务器的数据,同时基于小波变换和长短期记忆网络(WT-LSTM)模型实现溶氧预测功能。结果显示:与其他预测模型相比,WT-LSTM模型效果更好;pH、温度、溶氧、电导率和氨氮监测数据的相对误差,分别小于1.4%、0.7%、0.2%、12%、5%;基于评测系数分析,溶氧1 h的预测结果比较准确,可作为溶氧预警的参考。本平台可以在低成本、低延迟的情况下,实现水质数据的实时监控,并完成1 h内溶氧的预测,使得系统对增氧机的控制更加合理化、智能化。     

基于多传感器的牙鲆鱼养殖远程水质监测系统

为改善牙鲆(Paralichthys olivaceus)养殖中水质管理这一关键环节,基于多传感器技术,设计一种远程水质监测系统。系统底层硬件为STM32F103RCT6单片机模块,集合pH传感器、溶解氧传感器、温度传感器、浊度传感器等完成养殖池内的数据采集工作,采用LoRa技术作为无线传输模块,数据由传输模块到达上位机,实现水质数据的采集,系统可以完成实时监测和历史数据查询,为养殖户节省大量人工和时间成本。     

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。     

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。     

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 ...     

基于分布式无线网络的水质监控系统设计

为提高对水产养殖水质监控的实时性和测量精度,设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质参数监控系统。该系统由水质参数采集终端、分布式传感器网络、传输控制中心基站、远程在线监控系统组成。参数采集终端采集水质参数并传输到中心基站,再通过GPRS发送给远程在线监控中心,根据用户向监控中心输入的参数实现水温、pH、溶氧(DO)的调节。参数测量过程中引入数字滤波算法提高测量精度,使用经过改进粒子群优化算法(PSO)整定的PID控制器实现水质参数的调节。结果显示:测量精度达到要求,温度、pH和DO的测量误差分别为2.1%、1.3%和3.6%,系统对温度、pH和溶氧调节的最大误差分别为1.9%、2.6%和3.1%。整个系统工作稳定可靠。     

基于BP神经网络的养殖水质监控系统

基于BP神经网络的水产养殖水质监控系统以多个可编程控制器PLC和单片机系统作为下位机，检测现场数据；并用工业控制计算机实现现场监控和远程监控。软件方面，在现场监控计算机和远程计算机上设计了功能丰富的监控软件；并应用无线通信GPRS技术实现数据的传输。该系统对养殖水体溶解氧含量进行了自动监测和控制，性能稳定。     

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。     

网箱养殖实时监测系统设计

网箱养殖需要随时了解网箱内海水的温度、盐度、溶解氧、pH值等养殖参数,因此设计了网箱养殖实时监测系统。系统由主机与从机构成,主机由PC机实现集中管理,从机以单片机AT89C51为核心来实现数据的分散现场测量。整个系统具有网箱养殖参数的实时监测、采集、显示、存储、查询、打印等功能。     

基于小型无人船的海洋养殖环境监测系统设计

为实现大规模海水养殖过程中养殖环境的动态移动采集、数据无线传输及结果的远程监控,设计了一种基于第4代移动通信(4G)、长距离无线通信(Lora)、遗传算法的小型无人船海洋养殖环境监测系统。该系统以小型无人船为载体,以STM32为控制核心,以4G、Lora为数据无线传输手段,岸基电脑(PC机)或云平台为上位机,通过搭载遗传算法,依据上位机给出的巡检坐标,自动完成区域内海水养殖环境巡检及数据上传,用户可通过浏览器、手机等手段进行数据查看。结果显示:p H、溶氧传感器采集的数据与标定仪器测量数据具有较高的一致性,温度最高偏差为0.5℃,行驶距离较未优化前有大幅度下降。研究表明:该系统准确性、稳定性良好,方便易用,具有一定理论及应用价值。     

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。     

基于nRF905的水产养殖环境参数自动监控系统

根据现代化水产养殖的低耗高效的发展要求,设计了基于nRF905的水产养殖环境参数自动监控系统.该系统把监控中心PC机作为上位机,通过VB 6.0构建上位机监控软件,同时以单片机MSP430作为下位机,并通过nRFg05构建无线传感网络,从而实现自动监控系统的各项功能.经过试验,该自动监控系统能够对DO、pH进行实时的数据采集、显示和存储,并与增氧机结合对DO进行自动控制以及超限报警.养殖现场试验结果表明,该系统工作稳定、实时性好、能耗低,控制电路设计简单、成本低,有一定的应用推广价值和实际意义.     

养殖池水质参数自动监测系统

加利福尼亚大学农业工程系开发了一种养殖池水质参数自动监测系统。这套独立的微处理机系统主要包括:微电极自动记录仪、气象站以及特殊的水样采集浮箱。在正常工作的情况下,系统能监测和记录下列数据:(a)气象参数、包括太阳辐照度、有效光合照射能、风速、风向、气温、相对湿度和降雨量;(b)池塘环境数据,取深度175厘米以内的8个深度层,测量内容包括溶氧、温度、pH 值和有效光合照射能。本文介绍了该数据监测系统在水产养殖研究中的应用,将来进一步改进的可能以及改型用于其它有关水质的研究。     

基于LoRa的小龙虾生态养殖监控系统设计与实现

针对小龙虾传统养殖过程中环境污染严重的问题,设计了一套将生态调控和智能调控相结合的基于LoRa技术的小龙虾生态养殖监控系统。系统通过循环调水模式,并且依据养殖生物间的互补共生共存原理,设计了"稻、草、虾"混合生态养殖模式。通过LoRa技术实现水质数据信息采集,根据模糊控制算法智能处理溶氧量,向下位机发出控制指令,并且通过4G路由器和云服务器共同搭建VPN,实现系统的远程控制。结果显示,利用LoRa技术可克服广域网存在的低功耗、短距离问题,系统显示中心运行正常,数据传输稳定。该方案具有通信距离远、部署简单、成本低的特点,且坚持绿色生态养殖理念,为水产养殖与物联网相结合的应用研究提供有效参考。