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基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发与试验 总被引：17，自引：9，他引：8
为解决目前水产养殖水质自动监测系统存在布线困难、灵活性差和成本高等问题,该文构建了基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统。该系统的传感器节点负责水质数据采集功能,并通过无线传感器网络将数据发送给汇聚节点,汇聚节点通过RS232串口将数据传送给监测中心。传感器节点的处理器模块采用MSP430F149单片机,无线通信模块由nRF905射频芯片及其外围电路组成,传感器模块以PHG-96FS型pH复合电极和DOG-96DS型溶解氧电极为感知元件,电源模块以LT1129-3.3、LT1129-5和Max660组成的电路提供3.3和±5V。设计了传感器输出信号的调理电路,将测量电极输出的微弱信号放大,满足A/D转换的要求。节点软件以IAR Embedded Workbench为开发环境,采用单片机C语言开发,实现节点数据采集与处理、无线传输和串口通信等功能。监测中心软件采用VB6.0开发,为用户提供形象直观的实时数据监测平台。对系统的性能进行了测试,网络平均丢包率为0.77%,pH值、温度和溶解氧的平均相对误差分别为1.40%、0.27%和1.69%,满足水产养殖水质监测的应用要求,并可对大范围水域实现水质环境参数的实时监测。 相似文献
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基于ARM的养猪场数据无线传输系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为满足养猪场管理中对数据传输的要求,设计一种基于ARM的养猪场数据无线传输系统。以S3C2410为无线数据传输系统终端核心,与MC55无线模块连接构成嵌入式无线数据传输平台。基于嵌入式Linux操作系统和GPRS数据传输技术,对无线终端的硬件和软件进行设计,同时对数据中心服务器软件进行具体设计。试验结果表明：该系统实现终端与服务器的数据交互,传输接收数据准确。本系统与射频识别技术相结合,可实现养猪场生猪身份代码的实时采集与准确传输。 相似文献
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基于ZigBee技术的粮库监测系统设计 总被引：11，自引：4，他引：7
针对大型粮库设施粮食存储环境相关参数监测点分散的现状,设计出了一种层次型网络拓扑结构的无线传感器网络中央监测系统。以承载ZigBee技术的CC2430芯片为无线节点的检测与信息处理核心,结合温度、湿度传感器模块,构成无线传感器网络终端检测子节点,对现场环境实时检测,并通过路由节点将数据上传;路由节点模块设计,采用无线或RS-485标准的方式与中心节点进行信息通讯,使现场循环检测数据能实时传送给中央监控计算机,实现深入粮仓内部的多点检测、实时监测。结果表明,系统功能扩展方便、布网灵活、施工成本低,为大型粮库设施现代化管理奠定了基础。 相似文献
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针对解决苹果采摘机器人众多传感器数据采用有线传输,数据线纷繁杂乱、检修不便等问题,以及其直动关节在伸缩过程中对末端执行器传感器数据线容易扯断纠结等具体情况,设计了传感器无线数据传输系统。首先对苹果采摘机器人无线数据传输进行了整体设计,对无线通信模块电路、USB通信电路进行了选型设计,同时设计了部分传感器的信号调理电路;其次为了无线数据实时、可靠的传输,在方法上采取了质效控制措施,并制定了数据传输协议,然后进行了无线数据传输的程序设计,最后通过测试结果验证了传输协议的健壮性,数据传输的高效性,并根据测试结果与系统开销之间进行协调,选取了最优设置参数。该研究为采摘机器人及其他农产品生产机器人数据传输提供了一种无线实现方式和新的实现方案。 相似文献
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基于窄带物联网的养殖塘水质监测系统研制 总被引：4，自引：4，他引：0
为了促进水产养殖信息化的发展,更加准确、便捷地对水产养殖塘进行监测,该文研发了一种基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)技术的养殖塘水质监测系统,实现了对多传感器节点信息(温度、pH值、溶解氧等环境参数)的远程采集和数据存储功能,以及对养殖塘的智能控制和集中管理。系统利用STM32L151C8单片机和传感器终端实时采集温度、pH值、溶解氧等水质信息,通过NB-IoT技术实现数据汇总和远距离传输至IoT电信云平台,Keil工具实现NB无线通信模组数据格式的设计以及数据的发送,Java用于开发访问云平台、控制底层设备和本地数据处理的后台监测应用,其既能够发送HTTP请求对云平台数据进行监测,也可以向底层控制模块下发命令,控制增氧机等设备的启动和关闭。试验结果表明:该系统可实时获取温度、pH值、溶解氧等水质参数信息,温度控制精度保持在?0.12℃,平均相对误差为0.15%,溶解氧控制精度保持在?0.55mg/L以内,平均相对误差为2.48%,pH值控制精度保持在?0.09,平均相对误差为0.21%。系统整体运行稳定,数据传输实时、准确,能够满足实际生产需要,为进一步水质调节和水产养殖生产管理提供了有力的数据和技术支持。 相似文献
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基于Zigbee的果蔬冷链配送环境信息采集系统 总被引：10，自引：5，他引：5
根据果蔬产品冷链配送对环境监控的多测点、多要素和便捷性等方面的要求,以基于Zigbee技术的JN5139为无线节点信息处理的核心,结合温湿度传感器模块设计了采集节点,构建了车载环境中的无线传感器网络,结合嵌入式和.net技术开发了果蔬冷链配送环境信息采集上位机软件,解决了数据采集和实时监测的问题。整个环境信息采集系统在温度分别为0、5和12℃及相对湿度为90%环境下对冷藏运输车内不同位置进行了数据传输包收发率的测试。结果表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,可以方便地应用于冷链运输过程中进行环境信息的采集与监测。 相似文献
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少免耕播种机牵引阻力远程监测系统 总被引：4，自引：2，他引：2
针对少免耕播种机牵引阻力的监测,该文提出了一种能够实时采集信号、无线传输数据、现场移动监测、远程同步监测的少免耕播种机牵引阻力监测系统。该系统通过在3点悬挂杆铰接处安装2维轴销测力传感器实现对其受力情况的实时检测。采用无线传感网络技术(wireless sensor network,WSN)实现传感器信号采集和数据短距离无线传输。采用嵌入式技术开发无线数据监测移动终端,实现牵引阻力的现场监测以及数据转发。利用Visual C++开发的远程监测软件,在远程计算机上实现牵引阻力的动态监测、实时显示、在线分析和批量存储。经计量,该系统模拟量检测最大误差为4 mV,线性度为0.04%。田间试验表明:系统实现了少免耕播种机牵引阻力的现场移动监测以及远程同步监测,系统使用方便并降低了田间测试的复杂程度。 相似文献
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山地橘园无线环境监测系统优化设计及提高监测有效性 总被引：1，自引：1，他引：1
针对山地橘园生长环境时空变异大,气候复杂多变的情况,对山地橘园无线监测系统进行了优化设计及试验,以实现橘园生长环境信息的有效监测。设计了适合山地橘园环境工作的信息帧结构,引入了双向指令控制机制,节点拓扑发现,路由监测以及节点信息多样化采集优化机制,以增强山地环境下橘园信息采集的鲁棒性和可控性。对橘园无线信道衰减情况进行了测试,引入阻挡和雨衰因子建立无线信道衰减模型,并用于指导橘园无线监测网络部署试验。无线信道衰减分析与网络部署试验结果表明,在复杂气候条件下,系统天线部署高度在1.5 m,单跳通信距离在30 m内,可较好地完成山地橘园环境信息采集和传输任务。744 h的连续监测运行试验数据表明,优化设计后的无线监测系统信息传输成功率得到了提高,30 m距离内的传输成功率在99.12%以上,监测系统工作稳定,运行良好,适于野外条件下山地橘园生长环境无人远程实时监测工作。 相似文献
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针对目前用于农业图像获取的图像传感器节点分辨率偏低、分辨率固定不可调的现状,设计并实现一种分辨率实时可调的无线图像传感器节点。节点的硬件平台由ARM处理器S3C6410和CMOS图像传感器OV5642组成,并集成了Wi Fi模块和4 G模块。设计了太阳能供电系统为节点供电。采用嵌入式Linux搭建节点的软件平台,设计了基于驱动层和应用层协作、多线程并发的分辨率实时调整算法,并在应用层实现了分辨率实时调整、图像采集、图像压缩和无线传输等功能。为了验证节点的性能,将节点部署在农田进行了长时间的测试试验。测试结果表明,节点具有7种不同的分辨率,最高可达500万像素,更重要的是它在工作过程中可接收远程用户的指令,实时调整分辨率,进而采集不同精度的农作物图像,并远程传输到服务器端。试验表明所设计的节点可满足用户获取不同精度农业图像的需求。 相似文献
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基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232,与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。 相似文献
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基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测 总被引：3，自引：0，他引：3
为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质,确保无应激环境下健康养殖,该文提出了基于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)水质溶解氧在线预测模型。采用特征点分段时间弯曲距离(feature points segmented time warping distance,FPSTWD)算法对在线采集的时间序列数据进行分段与相似度计算,以缩减规模的子序列数据集对LSSVR模型进行快速训练优化,实现了多个LSSVR子模型在线建模,将预测数据序列与LSSVR子模型的相似度匹配,自适应地选取最佳的子模型作为在线预测模型。应用该模型对集约化河蟹福利养殖水质参数溶解氧浓度进行在线预测,模型评价指标中最大相对误差、平均绝对百分比误差、相对均方根误差和运行时间分别为4.76%、8.18%、5.23%、8.32 s。研究结果表明,与其他预测方法相比,该模型具有较好的综合预测性能,能够满足河蟹福利养殖水质在线预测的实际需求,并为集约化水产养殖水质精准调控提供研究基础。 相似文献
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基于无线传感器网络的节能型水产养殖自动监控系统 总被引：6，自引：5，他引：1
水产养殖的规模化发展和人力成本的不断上升迫切需要建立水质参数的无人值守自动监控系统。该文提出了一种基于改进型低能耗分层分群协议（LEACH）的Zigbee无线传感网络的水质监测和基于西门子PLC的变频增氧控制系统。在LEACH-C通信协议中,由基站根据各节点剩余能量的估算值选定簇首,达到各节点供电电池剩余能量的均衡,同时从系统的实际控制精度出发,当节点测量到的溶解氧浓度值与上次发送值误差在0.02 mg/L范围内时,不向簇首发送数据,达到节约供电电池能量的目的,经试验发现采用优化后的LEACH-C协议,比采用常规的LEACH协议网络有效寿命延长33.33%。适合鲈鱼生长的水体溶解氧质量浓度大于4.5 mg/L,但随着浓度的上升增氧效率将逐步降低,因此设定应急增氧的区间为4.5～5.5 mg/L。控制系统根据无线传感网络测量的溶解氧质量浓度值,采用PI-PID控制水体溶解氧浓度。保证了水体溶解氧质量浓度始终适合鱼类生长。通过试验验证,与人工粗略控制相比,这种控制方法大幅降低了人力成本和节约了51%的电能。该文可为水产养殖自动控制研究提供参考。 相似文献
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主成分分析和长短时记忆神经网络预测水产养殖水体溶解氧 总被引：16，自引：11，他引：5
为了提高水产养殖溶解氧预测的精度,提出了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先通过主成分分析提取水产养殖溶解氧的关键影响因子,消除了原始变量之间的相关性,降低了模型输入向量维度;然后,在Tensorflow深度学习框架的基础上建立LSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测模型;最后,利用该模型对浙江省淡水水产养殖研究所综合实验基地某池塘溶解氧进行验证。试验结果表明:该模型与BP神经网络等其他浅层模型相比,模型评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.274、0.089和0.147,均优于传统的预测方法;该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足水产养殖溶解氧精确预测的实际需要,可以为水产养殖水质精准调控提供参考。 相似文献
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罗非鱼初加工喂入量监测与运行参数在线控制 总被引：1，自引：1，他引：0
为实现鱼类初加工过程中对物料状态和设备运行参数实时监测与在线控制,该研究以罗非鱼为研究对象,研制了基于机器视觉的喂入量实时监测设备。首先建立基于多源数据与知识融合规则的运行参数在线控制系统,系统主要由工控机、PLC、工业相机、伺服电机和显示器等组成,并研究根据生产线实时输送速度的变化在线调整相机采帧数及曝光时间参数,获取罗非鱼输送过程多目标图像,进一步采用LRMF(Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter)算法,对网格背景下不同规格罗非鱼的感兴趣区域进行提取,并构建动态条件下的罗非鱼面积-质量模型,对罗非鱼加工喂入量进行监测,最后基于模糊控制研究了鱼喂入量的控制方法,开发了喂入量监测及参数控制软件,实现对喂入量、输送带速度、去鳞滚筒转速等关键参数的实时监测与控制。试验结果表明,所建立的罗非鱼面积-质量模型决定系数R2为0.9,系统对喂入量、去鳞滚筒转速和输送速度的采集准确率分别可达95.61%、98.5%和98.6%,生产线平均加工速度为2 000 kg/h时,喂入量控制开启后波动范围减小了43.5%,且系统响应时间小于1 s,能够实现基于规则的运行参数闭环在线调控,满足鱼类加工生产线实时监控要求。研究结果可为淡水鱼初加工生产线的自动化和信息化研究提供技术参考。 相似文献
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转速、浸没深度和液位高度对倒伞曝气机曝气性能的影响较大,为了研究各影响参数协同作用下倒伞曝气机曝气性能的变化情况,该文通过试验研究了不同转速、浸没深度和液位高度对曝气性能的影响。研究表明:在相同转速时随着运行时间的增加曝气池溶解氧浓度随之增大,但增幅逐渐降低;随着转速的增加,叶轮对水的做功能力增强,提高了水面的湍动强度及水面下的复氧强度,进而缩短了曝气池达到氧饱和的时间,转速为300 r/min达到氧饱和的时间比150 r/min缩短了约57%。转速、浸没深度和液位高度的改变均会极大地影响倒伞曝气机的性能:转速的增加能够提升倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力,但对于标准动力效率的提升有一个上限值,该上限值与浸没深度有关;倒伞曝气机低速运行时,浸没深度和液位高度对标准氧总转移系数和标准充氧能力的影响较小。液位高度的增加会加大倒伞曝气机的标准充氧能力和标准动力效率,但是相同液位高度下,随着转速的增加标准动力效率增幅明显小于标准充氧能力增幅,当液位高度为250 mm时,转速从150增加到300 r/min,标准充氧能力值提高2.91倍而标准动力效率提高1.22倍。该研究可为倒伞曝气机的经济运行提供参考。 相似文献
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基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型 总被引：2，自引：7，他引：2
养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日～7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。 相似文献