随着我国工业化程度越来越高,水质恶化问题日益突出,水质恶化不仅会污染区域生态环境,而且对人体健康也造成了很大威胁,因此水质检测是很有必要的。氨氮是我国提出用于反映水质污染情况的重要指标之一,目前常用的水质氨氮检测系统能够基本满足国内水质氨氮检测需求,但是大部分水质氨氮检测系统成本较高,且检测精度易受外界因素干扰,导致水质氨氮检测精度不够高。针对上述问题,研制了一种基于信息融合的水质氨氮自动检测系统,实现可靠稳定的水质氨氮检测,且检测精度较高。主要研究内容如下:（1）根据水质氨氮自动检测流程,设计了配套的执行机构控制系统,为了提高该系统的可靠性,提出了执行机构自动控制技术,包括变速控制技术和反馈控制技术,并通过五次多项式插值法对机械臂进行轨迹规划,使机械臂动作更加平滑可靠。（2）提出了一种执行机构监控技术,使用户能够实时监控执行机构运行流程,实现故障自诊断、掉电监控和掉电保护等功能,设备上电重启后,能够根据设备掉电时的运行流程进行自动复位操作。（3）针对在恶劣环境下纳氏试剂分光光度法检测氨氮浓度的影响因素,以温度、p H值、显色时间和吸光度值为输入,氨氮浓度为输出,通过RBF神经网络算法建立水质氨氮信息融合模型,利用该模型实现检测精度补偿,减小影响因素对氨氮检测的干扰,提高了检测精度。（4）实现整个水质氨氮自动检测系统,包括执行机构控制平台、水质参数检测模块、远程通信模块以及远程监控终端。（5）在搭建好的氨氮自动检测系统基础上,进行了执行机构控制系统可靠性实验和水质氨氮检测精度实验。实验结果表明:本课题设计的执行机构自动控制技术能够确保执行机构控制系统可靠运行,并能实现一定的容错控制;执行机构监控技术能够实时监控执行机构运行流程,实现掉电监控和掉电保护功能,并且上电重启后能够自动复位执行机构,达到预期效果;本课题研制的基于信息融合的水质氨氮自动检测系统能够削弱影响因素干扰,提高检测精度,检测结果与标准氨氮浓度的最大差值为0.083mg/L,相对标准偏差为4.49%。