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可溯源与无线传感网技术在工厂化水产养殖中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现工厂化水产养殖中环境因子准确测控和水产品质量有效保障的目的,研发了一种基于无线传感网和可溯源技术相结合的智能系统在工厂化水产养殖中的应用方案系统利用无线射频识别技术(RFID)实现了可溯源功能,利用无线传感网技术实现了数据的采集与传输,利用计算机技术实现了对数据的处理分析,并得到控制信号.通过试验,溶解氧、温度、酸碱度(pH)等水环境因子参数控制范围达到了设计要求,可溯源信息写入与读取正确,能够满足工厂化水产养殖智能化的需要. 相似文献
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根据网箱水产养殖特点,分析了养殖过程各种因素对水环境的影响。就实现淡水网箱养殖健康发展,降低水产养殖对水环境的污染,提出了相应对策。 相似文献
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基于ARM9及Android的水产养殖监控系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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通过分析研究现代水产养殖现状,设计一种基于CC2430的水产养殖环境参数自动检测系统.在监测区域部署网络节点,检测养殖池中的的温度、pH值及溶解氧等环境参数,完成数据无线传输,由监控系统对数据进行处理,实时监测养殖环境参数变化并为其有效控制提供依据.试验表明:该系统运行稳定、数据精度高.能够对水产养殖环境参数进行有效检测.该系统克服了传统方式的布线复杂、节点功耗大、监测管理不便等缺陷,且具有功耗低、组网灵活、可扩展性强等优点. 相似文献
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针对我国水产养殖无线远程信息测控多以成熟单片机为核心控制主件,不易满足行业特殊接口需求以及缺乏独立核心控制器的现状,项目以标准化及芯片自主化为最终目的,提出基于现场可编程门阵列(FPGA)为核心的实现方案,尝试性设计了一种较为通用的、可实现AD转换、数字接口、控制输出和驱动以及养殖现场数据存储和远距离数字通讯的测控模块。通过对水产养殖领域环境信息的无线测控模块各主要环节的研究设计,以模块到系统的FPGA原型功能验证方式,实现了现场模块对水产养殖的温度、溶氧信息的远距离测量和控制。系统测试和板级实验结果表明,该设计可以满足低成本、接口可扩展及标准化核心控制器的水环境测控模块需求。 相似文献
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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。 相似文献
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养殖水质在线监控的系统集成技术 总被引：2，自引：2，他引：0
应用多参数水质传感器、PAC场控制器、IEEE802．15．4无线传感器网络、CAN现场通信网络等技术进行系统设计,创建低成本、高效率、性能匀称、可扩充系统的水产养殖水质测试和水质调控的集成系统。认为推广普及规范化的水质监控手段,对促进水产养殖的科技进步和产业升级,实现水产养殖业增长方式转变有积极的意义。指出在现阶段发展我国的“数字化”养殖水质监控系统时,要注意现场设备的数字化、智能化、多功能化、网络化,开发低价位性能可靠的数字化水质传感器,提高信息的共享性和发挥养殖水质数据的应用价值。 相似文献
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无线传感器网络技术在养殖业污染监测上的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
综述了国际上无线传感器网络技术发展的特点和趋势,提出无线传感器网络技术在畜禽和水产养殖业污染监测上应用需要解决的2个技术问题:一是选择合理的IP无线传输方式;二是选择合理的系统结构,达到较高的性价比。设计出适合不同地域、不同生态环境的无线传感器网络的拓扑结构,实现在户外或野外环境下对畜禽和水产养殖业污染的监测。 相似文献
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基于物联网和GIS的水产养殖测控系统平台设计 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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为提高深水网箱养殖过程监控的准确性与实时性,设计了一种深水网箱养殖远程无线视频监控系统。该系统利用3G无线网络技术实现深水网箱养殖网络化的本地或远程的实时视频监控,采用3G＋VSaaS模式,通过网络摄像头采集深水网箱现场数据,通过无线网络传输、发布和共享,并同时实现执行机构的反馈控制。文章介绍了工作原理与系统总体构架,阐述了系统硬件部分的选取设计原则,并分析了系统工作的关键技术。构建起深水网箱全方位远程监控体系,可实现深水网箱养殖信息化管理,提高养殖生产效率及风险防范能力。 相似文献
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水产养殖水质状况复杂,容易突发水质变化,水体光谱数据可直接反映这些变化。设计了一套养殖水体光谱观测系统,为开展养殖水体光谱分析并评估水质状况提供数据基础和科学依据。基于高精度光学传感器、Flash存储技术、GPRS及RS485无线数据传输技术构建一套实时、自动化的光谱观测系统,用以观测养殖池塘水体特定波段光谱数据。通过对5个池塘水体样本进行连续观测,以美国ASD公司的地物光谱仪在680 nm、700 nm和769 nm三个波段位置的同步观测数据为标准值进行回归分析,并对系统性能指标进行量化分析,得到观测数据准确度达98%以上,且系统性能达标。结果表明:在针对养殖水体特定波段光谱观测方面,该系统可以代替人工光谱仪观测工作,实现远程、实时数据观测,减少繁琐的观测程序,节省人力物力,同时能够避免人工观测造成的误差。 相似文献
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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. 相似文献