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针对洪泽湖污染事件频发且对水产养殖业已经造成重大损失的现状,提出一种专门针对洪泽湖水产养殖污染环境的数据采集及监测系统。该系统主要利用嵌入式S3C2410及MAX197芯片实现了对多通道污染信息的数据采集与监测过程,可以根据不同模拟通道的特点,通过MAX197的控制字,不同的信号输入范围和采样模式实现多样化采样方式和不同量程的数据采集。另外,在有效采集由污染检测传感器测得的多路污染信号之后,系统能够将各水质原始资料数据封装并通过GPRS模块发送给上位机或中心服务器进行后续的处理分析,从而满足了水质数据实时监测要求,实现对污染参数的自动监测。整个系统的成本低功耗低,具有较高的实用性和可靠性,将会成为洪泽湖水产养殖污染环境数据采集与监测的一种有效手段。 相似文献
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设计一种基于GPRS的洪泽湖环境数据在线采集系统,以检测洪泽湖水质温度、pH和溶氧量为基础,使用SOPC技术在FPGA芯片上构建一个Nios II微处理器及其外围电路的接口电路,从而形成一个与系统任务需求相一致的自定义微处理器系统。由Nios II微处理器将使用Modbus协议读取的水质温度、pH和溶氧量参数经过协议转换后送GPRS移动数据传输模块进行数据远传,同时远程数据采集服务器将其以数值和波形方式进行显示。这种无线数据采集方式的建设、运营成本低,监控范围宽,实时性高,而NiosII微处理器的构建使得整个系统易于升级换代,能更好地满足水环境监测的需求。 相似文献
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针对单传感器难以完成水体可溶解有机物（Dissolved Organic Matter，DOM）总量与组份的测试问题，该研究提出利用光纤表面等离子共振（Surface Plasma Resonance，SPR）传感器的非特异选择性来构建传感阵列。通过对光纤SPR传感器的交叉敏感性分析，将获得的多模光纤镀以7种不同厚度金膜的传感器设计方案，膜厚为55～85 nm，使其对不同的可溶解有机物（Dissolved Organic Matter，DOM）的组份产生类似味蕾的交叉敏感性响应。利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）训练的BP神经网络构建3个分类器：PSO-BP（波长）、PSO-BP（谱宽）、PSO-BP（光强），实现对待测量响应信息的有效提取，并对里运河（A）、洪泽湖（B）、公园景观湖（C）、校园景观湖（D）4种水体的5种DOM组份（酪氨酸类蛋白质、色氨酸类蛋白质、富里酸、溶解性微生物代谢产物、腐殖酸）及其浓度进行预测，在洪泽湖水的色氨酸类蛋白质组份测试试验中，最高正确率可达85%。同时，对多分类器的结构参数进行试验分析，重点考察隐含层节点个数及神经网络结构对DOM组份测试的影响。试验结果表明：隐层节点数取15时可以获得最佳测试效果，通过基于传统神经网络RBF、BP与PSO-BP的比较试验可知，基于PSO-BP的3个分类器在DOM组份测试中的精度最高，对4种水体的色氨酸类蛋白质及溶解性微生物代谢产物组份测试的平均分类精度可达87.50%、86.28%。该研究结果为基于光纤SPR传感器及多分类器在DOM组份测试的应用提供依据及新的思路。 相似文献
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