【摘 要】
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中国是世界第一水产养殖大国,占世界水产养殖总量的70%左右。但多年来,我国水产养殖业主要还是沿用粗放甚至掠夺式的生产方式,在取得辉煌成就的同时,牛产方式落后、病害频发、食品安全和环境污染等也成为不可回避的问题。近年来,我国水产养殖产业正逐步朝着工厂化、集约化、智能化方向发展,对水产养殖环境监测的需求不断增加。目前的水产养殖环境监测大都采用单一传感器方式,智能化程度较低,无法满足现代水产养殖环境监测
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中国是世界第一水产养殖大国,占世界水产养殖总量的70%左右。但多年来,我国水产养殖业主要还是沿用粗放甚至掠夺式的生产方式,在取得辉煌成就的同时,牛产方式落后、病害频发、食品安全和环境污染等也成为不可回避的问题。近年来,我国水产养殖产业正逐步朝着工厂化、集约化、智能化方向发展,对水产养殖环境监测的需求不断增加。目前的水产养殖环境监测大都采用单一传感器方式,智能化程度较低,无法满足现代水产养殖环境监测的需求。因此,为了提高水产养殖产量并降低水产养殖成本,研制一套适合水产养殖需求的环境监测与预警系统,是当务之急。本文以水产养殖过程中环境参数监测为目的,根据环境参数的实际需求,完成了小型鱼塘水产养殖环境监测与预警系统设计,具体包括硬件设计、软件设计和算法选择等方面。系统由传感器模块、控制模块、执行模块和监测模块构成,采用上、下位机结构,上位机由阿里云物联网平台组成,下位机由STM32构成。系统实现了养殖鱼塘环境参数的精准采集,完成了执行元件的精准控制,能够满足水产养殖环境监测的需要。论文的研究内容如下:（1）根据系统分析,完成了系统硬件电路设计,选择了主控芯片、传感器、执行器件、通讯模块等电气元件。监测系统以STM32为核心,设计了微控制器模块电路、电源模块电路、无线通讯模块电路,完成了 STM32的I/O端口设计。（2）完成了系统软件设计,包括数据采集及执行元件程序设计、各传感器读取程序设计等。进行了无线通讯模块的软件配置,通过MQTT协议,完成了数据的上传以及指令的下发。搭建了水产养殖环境监测云平台,完成了云平台的选型,以及设备管理界面、用户注册及登录界面、水产养殖环境参数查询界面、水产养殖环境实时监测预警系统界面的设计。通过卡尔曼滤波算法实现了传感器采集数据的预处理,结合BP神经网络算法对处理后的数据进行同源融合,提高了数据上传云平台的准确性。通过对同源融合数据的多源融合,使网络模型的水质评价结果更为客观、准确。（3）进行了系统现场试验,完成了系统检测精度测试,验证了传感器数据采集的准确性;完成了远程无线传输模块测试,试验结果中远程无线传输模块平均丢包率为0.34%,执行元件最大延迟时间为2.7 s,验证了信息传输的稳定性。水产养殖环境监测与预警系统能够实现水质参数的实时监测,发挥农业科技在水产养殖中的作用,助推水产养殖生产的精准性、科学性,提高管理效率,提升水产养殖生产过程的质量管控能力,推进水产养殖管理的信息化水平,具有广阔的应用前景。
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