【摘 要】
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中国渔业总产量已经连续多次成为世界第一,但当前水产养殖业仍面临很多问题,如自动化水平和效率整体不高、过于依赖人工、无法精准地获取养殖环境信息等,造成人工成本高、资源浪费、水质污染和管理不科学等问题。随着关键技术的迅速发展,水产养殖模式逐步从粗放经济型向精细智能化转变,其中养殖系统的智能化是渔业现代化的重要阶段。本文设计开发了一种基于物联网的水产养殖系统。本文主要完成以下工作内容:(1)通过嵌入式技
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中国渔业总产量已经连续多次成为世界第一,但当前水产养殖业仍面临很多问题,如自动化水平和效率整体不高、过于依赖人工、无法精准地获取养殖环境信息等,造成人工成本高、资源浪费、水质污染和管理不科学等问题。随着关键技术的迅速发展,水产养殖模式逐步从粗放经济型向精细智能化转变,其中养殖系统的智能化是渔业现代化的重要阶段。本文设计开发了一种基于物联网的水产养殖系统。本文主要完成以下工作内容:(1)通过嵌入式技术将水质检测和气象检测融合为一体并设计了一种嵌入式的水产养殖检测的子系统。本文使用嵌入式检测系统作为环境检测的环节,起到了对基地系统改进和优化的效果。此系统可实现实时监测水产养殖环境中的水质和气象等参数,并将数据打包发送至服务器上,服务器对此数据进行解析和处理,为后续水产养殖大数据挖掘提供数据基础。(2)在水产养殖过程中需要使用增氧机进行水环境中溶氧量的调控,用PLC等设备设计了一套基于模糊控制的水产养殖环境智能控制的子系统,PLC在设备控制和调节方面有着稳定可靠的且兼容性强的优势。此子系统不仅可以通过无线通信模块实时接收水产养殖水质和气象环境信息,还针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,实现了可有效调控溶氧量的功能。系统主要是通过无线模块接收服务器发送的传感器数据,经PLC进行数据处理后,并在上位机实时显示环境信息,经使用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。(3)为了实现对水产养殖环境中水质分类的功能,结合目前流行的Hadoop大数据框架,将BP神经网络算法应用到Hadoop的Map Reduce分布式编程模型中,实现了可通过水环境中的参数信息,利用大数据及数据挖掘技术,而达到对水质评价分类的功能。最后经验证该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。在基于Hadoop的BP神经网络养殖水质分类的系统中经过大量的数据的训练,该水质分类模型的正确率和召回率分别为94.7%和96.26%,可保证对水质分类的准确性,并且对数据量大的数据集加速效果明显,可适用于水产养殖的大数据应用场景。
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