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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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基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统 总被引：15，自引：10，他引：5
为了促进江苏省智能农业的发展,该文开发了一种基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统,实现了对多传感器节点的信息（pH值、温度、水位、溶解氧等环境参数）远程采集和数据存储功能,实现了对多控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据,将数据从数据库中导出到用户的SD卡上,以TXT格式存储,系统多手机用户客户端可以共享一台服务器,具有很高的性价比。系统采用CC2430作为底层管理芯片,控制部分采用模糊PID控制算法,系统通过在江苏省溧阳长荡湖实验基地系统的实际调试,各项指标均达到要求,温度测量精度达到0.5℃,pH值测量精度达到0.3,溶解氧的控制精度在±0.3 mg/L以内,水位波动控制在平均±1 cm左右,能够满足水产养殖的需要。 相似文献
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基于物联网的螃蟹养殖基地监控系统设计及应用 总被引：6，自引：3，他引：3
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。 相似文献
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光谱技术在水产养殖水质监测中的应用进展及趋势 总被引：2，自引：0，他引：2
水产养殖的水质是关乎水产养殖经济效益和水产品品质的关键因素,与传统的水质检测方法相比,光谱技术具有无创性、快速性、可重复性、准确性等优点,已成为水质监测的重要发展方向。该文总结和整理现有国内外研究文献,对基于光谱技术的水质重要参数监测、数据预处理方法、特征波段提取、预测模型算法进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,实时在线的水产养殖水质监测将成为重点研究方向;多源光谱融合、多参数的水产养殖水质监测将会成为新的发展方向;对于光谱数据的处理,将多种数据处理算法相结合,仍将占据主导;而非线性建模将成为水产养殖水质数据分析的主流方法非线性数据建模,将成为光谱技术应用于水产养殖水质监测的主流建模发方法。 相似文献
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该文基于ZigBee无线传感器网络技术,设计了一种节能型水产养殖环境监测系统,用于实时监测水的温度、pH值、溶解氧浓度和浊度等参数。系统采用CC2530为核心处理器设计无线传感器节点;运用开源的Z-stack协议栈开发了节点应用程序,提高了系统的稳定性和可靠性;使用9 V锂电池为无线传感器节点供电,实现了系统的无线化;采用C/S和B/S混合编程模式开发了简单直观的本地用户监测界面和远程监测网站,实现了系统的本地监测和远程监测;采用分时、分区供电的方式和数据融合技术延长了节点的生存时间。该文介绍了系统软硬件设计方法,并重点阐述了软件和硬件的节能策略。实验室测试表明,采用方案4（传感器不一直工作,数据全部发送）,节点数据采集周期为10 min,节点能正常工作94 d,实际系统上线时,节点数据采集周期为30 min,节点预计能正常工作280 d左右;运用节能策略后,节点寿命延长了1倍。在甘肃省某虹鳟鱼养殖基地进行了实地测试,路由节点剩余能量约占总能量的47%,终端节点剩余能量约占总能量的33%,路由节点能量消耗较快,距离汇聚节点最近的16号路由节点的寿命预估只有134 d。结果表明该系统具有功耗低、运行稳定、网络寿命长等优点,能实现水产养殖环境的实时监测,具有很好的市场前景和推广价值。 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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无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法。首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离(Improved Dynamic Time Warping Distance, IDTW)对支持度函数(Support Function, SF)进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据。该算法在水质监测平台中进行了试验,结果表明,IDTW-SF融合算法的平均绝对误差值为0.279 2%,融合精度较其他对比算法更高,且运行速度较快。IDTW-SF支持度融合算法能够有效弥补现有水质监测系统数据采集准确率低、效率低等缺陷,基于此方法的水质监测系统提高了溶解氧数据准确率,在降低水产养殖风险,提高养殖效率等方面发挥重要作用。 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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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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针对目前国内种质资源管理信息化流程存在的弊端,依据物联网的技术规范,设计了一套集软硬件一体化、内部数据管理及对外网站发布一体化的,基于物联网技术的种质资源信息处理平台。 相似文献
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阐述了云计算和物联网技术的概念及发展现状,分析了两种高新信息技术组合的技术发展趋势,并提出了发展中潜在的问题。 相似文献
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基于物联网的日光温室低温灾害监测预警技术及应用 总被引：8，自引：4，他引：4
为减少冬春季由于大风强降温、连阴天造成的低温灾害对日光温室生产造成的影响,该文介绍利用物联网技术,集成开发一套包括日光温室小气候与生态环境监测网络、数据实时采集与无线传输、低温灾害监测与预警发布、远程加温控制于一体的技术方法。该方法通过构建具有统一入口的分布式信息管理系统,实现对不同传感器生产厂家设备的兼容及多个监测站的组网;以嵌入式GIS组件库作为开发平台,使数据接收软件有较强的空间显示与分析功能。基于对典型日光温室小气候观测数据与作物生长临界指标,利用逐步回归及神经网络建模,获得土围护和砖维护结构日光温室低温预警指标。利用手机短信、电子显示屏、网站等多媒体发布低温预警服务,并采用远程智能控制方式实现对温室定时加温。该项技术有效地解决了天津地区日光温室低温灾害监测和预警需要,提高设施农业园区管理水平和应对灾害能力。 相似文献
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构建科学合理的水产养殖物联网应用评价指标体系和评价方法,是保证水产养殖物联网系统发挥最大能效的基础。为解决指标设置随意、冗余、交叉及技术指标过剩的问题,该文构建了指标筛选模型,将水产养殖物联网应用评价指标体系从40个优化到14个,用35%的指标表达了88.45%的信息,保证了指标体系的完备性和简洁性。同时,基于模糊评价法构建了水产养殖物联网应用评价模型,可对水产养殖物联网应用水平进行总体评价以及功能、性能、效益方面的评价。最后,以江苏宜兴河蟹养殖物联网和广东湛江南美白对虾养殖物联网为实例进行了验证,宜兴物联网的评价结果为优,而湛江物联网的评价结果为良,与实际情况相符,表明该研究构建的指标体系科学合理,评价方法可行,可为水产养殖物联网应用评价提供参考。 相似文献
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园区农业能源互联网:概念、特征与应用价值 总被引：1，自引：5，他引：1
在能源互联网的背景下，基于现代农业产业园的产业模式特点，构建了园区农业能源互联网。该研究首先分析了园区农业能源互联网存在的关键问题以及发展趋势，并围绕关键问题对园区农业能源互联网的发展现状进行分析。其次介绍了3个典型案例，并论述案例对于园区农业能源互联网关键问题的意义。之后提出了园区农业能源互联网的关键技术和运营模式，构建基本框架，物理系统由"源-网-储-荷"构成，信息系统由"感知层-网络层-平台层-应用层"构成，信息共享性、深度耦合性和产消互补性是园区农业能源互联网的三大特征。探讨了多能源异质特性与农业生产行为深层次耦合优化的相关问题。该研究可为园区农业能源互联网的框架落地与实践提供参考。 相似文献
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农业信息化与电气化是现代农业发展的必由之路,建设能源驱动的现代设施农业成为防范农业气象灾害的一种有效途径。然而,农业环境监控系统与供能系统的运行和管理相互割裂,无法应对温室停电、农电负荷过载等连锁风险。因此,该文将农业科学、信息科学与电力科学相关理论融合,考虑设施农业环境、农作物和能源系统状态,从系统科学的角度出发研究人工智能在农业工程和电力工程交叉学科的应用,对基于多源数据融合的设施农业能源互联网智能预警理论进行评述与展望。该研究可为保障设施农业的安全生产,推动智慧农业技术与农业智能装备的升级和发展,实现农业园区的信息化和电气化提供参考。 相似文献