水产养殖水质检测系统的设计与实现

摘要

水产养殖是由多个环节所组成,但其中最核心的环节是水质的监测和调控。本设计文先是通过分析国内外研究现状,然后列举出相应的研究方法,在根据我国水产养殖的环境特点,选择出最合理的设计思路,根据设计思路去完成整体架构,并应用最先进的科学技术,例如控制系统通讯技术和水质监测技术等。系统设计需要分为几个关键步骤,其中的核心步骤是利用STM32单片机,应用其开发板作为主控板,调控整个系统。整个系统会由多个模块组成,例如负责供电的电源模块,负责数据采集的传感器模块,负责传递信息的无线通讯模块等。传感器模块是比较大的模块,需要对多种数据进行采集,因此包含多个传感器,其中液位检测传感器的主要功能是液位数据收集,温度传感器的主要功能是温度数据收集,浑浊度传感器主要功能是水中浊度收集。实验表明,水产养殖水质检测系统的设计可实现检测水质的温度、液位和浑浊度的功能,和预期的结果相符。水产养殖水质检测系统的实现,一定程度上提高了水产养殖业的水产品生产效率和安全性,在品质上有了更好的保障。

关键词

水质检测;STM32单片机;温度检测;液位检测;浑浊度检测

Abstract

Real time monitoring and regulation of water quality is a key link in the process of aquaculture. On the basis of summarizing and sorting out the existing research results at home and abroad, combined with the characteristics of closed water quality environment such as ponds and cages in domestic aquaculture, this paper analyzes and discusses the typical architecture of aquaculture water quality monitoring and control system, the detection technology of important water quality parameters, the communication technology and intelligent control technology of water quality monitoring and control system. The system design is composed of STM32 MCU development board as the main control board, and also includes power module, wireless module, sensor module and so on. The sensor module includes three water quality detection sensors: temperature sensor, pool liquid level and pool turbidity. Real time online water quality monitoring and sensing technology will become the focus of research; The prediction of water quality parameters will still be the key research direction of water quality monitoring technology, in which nonlinear prediction model is the mainstream method of water quality prediction model construction; Multi parameter sensor combined with data fusion technology is becoming a research hots pot; Low power Wan will become the mainstream remote communication technology of aquaculture water quality monitoring system.Experiments show that the design of aquaculture water quality detection system can detect the temperature, liquid level and turbidity of water quality, which is consistent with the expected results. The realization of aquaculture water quality detection system  improves the production efficiency and safety of aquatic products in aquaculture to a certain extent, and has a better guarantee in quality.

Keywords

water quality detection;STM32 single chip microcomputer; Temperature detection; Liquid level detection; Detection of mixed cropping degree

第一章 前言

1.1 研究背景与意义

渔业是由多个部分组成的,每个部分承担的作用也不同,其中最关键的部分是水产养殖业[1]。近些年我国随着改革开放的深入,无论是经济还是科技,都得到了长足进步,人们的物质生活水平也进一步提高,对水产品的数量的要求也越来越高[2]。但质量不达标的水产品人们是不会买,因此需要不断提升水产品质量,这也使得水产养殖业变得越来越兴旺[3]

我国的水岸线很长,所以一直是世界上生产水产品的大国,但也因为我国人口基数大,水产品消耗也位列世界前列[4]。因此我国的水产养殖业有很好的前景。水产养殖简单来说就是人为的饲养水中生物,养的生物可以是鱼虾这种动物,也可以是藻这种植物[5]。如果是根据生产状况将水产养殖进行划分,可以分为三种模式,每种模式都有自己的优缺点,例如粗放型这种模式的优点是包容性强,半集约型这种模式的优点是可以混合控制,集约型这种模式的优点是可以统一管理[6]。据统计近20年内,全球水产养殖业一直在稳定增长,增速大约为10%,在经过十年发展全球水产品会有一半来自水产养殖,未来占比将会更多[7]。现阶段水产养殖不光能够生产水产品,还能为海洋生物提供生存所需,例如食物或者氧气,甚至直接为其提供生存空间[8]。但近几年随着工业化程度的提高,水环境被破坏严重,主要是水内化学污染和水内氧气含量都发生了改变,使得水生物生存条件变差[9]。水产养殖是由多个环节所组成,但其中最核心的环节是水质的监测和调控,因为这两个环节直接关系着水产品的品质[10]

现阶段我国网络技术发展迅速,已经在各行各业中广泛应用,水产养殖业也融合了网络技术,发展出了水产养殖物联网[11]。物联网需要大量的数据支持才能起作用,因此也促进了传感器技术的发展,通过传感器的加入也形成了新的水产养殖法,这种新的养殖法被广泛应用于工业水产养殖[12]。现代化水产养殖业需要多种学科知识共同搭建,不光能够实时监测,还能自动化生产养殖,但这都离不开网络技术的应用[13]。为了提升水产养殖的经济效益,不但需要控制生产成本,还要做好水体监测,现代化的水产养殖不但实现了实时监测,还成功的控制了人力成本,对水体监测也很好的保护了水体环境,防止水体被污染,保证水体环境一直符合国家标准,很好的完成了我国可持续发展战略[14]。因此水产养殖也需要融入网络技术,并发挥出网络技术的先进性,使水产养殖变得与时俱进,这也是养殖行业重要发展方向之一。

从前人们的生活是重量不重质,但随着物质财富极大丰富后,人们开始注重养生,对食物的要求也越来越高,因此能够生产出高质量水产品的养殖模式变得更加流行[15]。现代化信息技术与水产业生产管理经营的深度融合,为现代水产业发展提供了新思维和新模式,相比传统养殖,智能水产养殖设备优势明显,一看就会、一用就见效,不仅可以有效控制养殖风险,避免水产病害频发等问题,还能提高水产品品质,让水产养殖更加精准、高效。

1.2 国内外研究现状

从前我国的水产养殖业比较落后,原因是由于以前没有水产养殖的概念,这项技术直到1960年以后才引进到国内,但我国对水产养殖业十分重视,投入大量的人力物力进行发展,使得我国水产养殖业进步很快。近些年我国的水产养殖业变化巨大,从原始的广泛型养殖,变成了现阶段的集约型养殖。水产养殖业更是从原始的资源消耗型,逐步向现代化水产养殖转变,以往注重的是生产数量,现在是注重的事故生产质量。国家重视水产养殖技术的发展,并希望其能融合信息技术,使其更具先进性。但水产养殖业比较起步较晚,工业水产养殖建设程度远远不够,距离世界先进水平还有很大差距,需要融入更多先进技术,使水产养殖业发展变得更迅速。我国水产养殖监控系统早在上世纪七十年代就已经建成,那时我国正在研究虾业人工养殖,为了育苗成功,加入对工厂虾生产的监测,当时建立的监控系统虽然功能很少,但却是我国工厂养殖监控的先锋,为今后建立监控系统打下了良好的基础。1980年后我国开始用发电厂为水体加温,并在该水体里进行淡水养殖,实现虹鳟鱼的量产。经过十多年的发展,这项技术已经炉火纯青,已经不在局限于生产数量,现在已经在追求生产的虹鳟鱼质量。随着我国的重视,在投入人力物力加强研究后,从1990年以后我国已经可以实现沿海虾量产了。水产养殖技术每年都在进步,并且融入了更多的先进技术,这不是简单的科学技术提高就能概况的,水产养殖业需要积累的,当积累足够的经验后,不但能够完成更大的养殖面积,还能提升养殖经济效益。以前我国比较落后,人们的物质财富还很少,对于水产养殖生产经营者来说,只能追求短期利益,一味地追求生产数量,完全忽略水产品质量,并在生产过程中大量浪费资源,还对周边环境造成了严重污染,与我国实行的可持续发展背道而驰。我国一直比较重视环境保护,实行可持续发展战略,因此为了更好的保护水体,发明了水质检测分析仪,应用这个仪器可以很好分析水体质量。即使拥有这个仪器还是需要人工来进行水质分析,水质监测也会浪费大量人力,在人工分析时也会出现误差,导致精度不够。

在十多年前,我国有意识的建立水产养殖环境监测系统,虽然只是在个别省市进行试点,但却为水产养殖水质检测打下了良好的基础。当时建立的监测系统虽然功能很少,只对鱼塘内几个关键数据进行实时监测,但也具备了基础调控功能,当水质不达标时,对水质进行有效调整,不仅提高了水产养殖经济效益,还节约了资源,有效防治了水体灾害,减少了对周边环境的污染,并为今后完整监测系统的建立提供了有效依据。通过建立这个系统,促进了水产养殖业的发展,但监测系统还需要与时俱进,提升它的先进性,这样才能完全应用于水产养殖,并进一步加深物联网行业的优势性。

在西方发达国家,很多年前就已经开始工业化养殖了。因此它们的水产养殖业始终处于世界前列,发达国家本来就拥有更多的优势,在经济基础上远高于发展中国家,在水产养殖上远高于发展中国家,在科学技术经济投入上也比发展中国家更多,所以许多发达国家的水产养殖技术十分先进,例如美国和日本,这两国水产养殖技术先进性领先其他国家许多。现阶段世界主流的水产养殖模式是集约化养殖,因为这种模式更利于工业化养殖。不光是水产养殖技术国外先进,水产养殖监测系统也是国外先进,因为国外在很多年前就着手建立监测系统了。监测系统的最基本功能是监测收集核心数据,并实时传送给上位机,当某项数据超过设定值时,系统会发出报警,控制中心接到报警后,技术人员会及时观测数据,根据数据分析,采取合理措施。该系统实现了设备远程调控,做到了设备分散部署后,依然可以统一调整,不但增加了技术人员的工作效率,还提高了水产养殖的经济效益。近几年美国等发达国家,为自己国家专门开发了自动化设备,这种设备是只适用于它们国家水环境下,这种设备用于水产养殖后,可以更加高效的工作,提升水产养殖经济性,在自动化管理成型后,可以有效控制成本,产生更大的效益,有效提升经济发展,实现高质量的集约化型水产养殖。近几年欧洲的水产养殖业也发展的很好,主要因为它们采用了更适合自己的生产模式,这种模式有两个必要条件,一是循环水的利用,二是高科技的水产品饲料的使用。先利用循环闭环水为多个系统同时服务,在利用每个系统里的产物分别为其他系统所用,实现废物再利用,为每个系统都增加活力。这种封闭循环水,需要使用多种技术,包括生物酶技术和水过滤技术等,这些技术使得水质保持新鲜,里面是一个完整的食物链闭环,存在大量的藻类等微生物,这些都是天然的好养料。在许多欧洲发达国家,水产养殖业是支柱型产业,因此需要更重视工业养殖,还要增加适合自己的水产养殖监测系统。

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

系统设计需要分为几个关键步骤,其中的核心步骤是利用STM32单片机,应用其开发板为主控板,调控整个系统。整个系统会由多个模块组成,例如负责供电的电源模块,负责数据采集的传感器模块,负责传递信息的无线通讯模块等。传感器模块是比较大的模块,需要对多种数据进行采集,因此包含多个传感器,其中液位检测传感器的主要功能是液位数据收集,温度传感器的主要功能是温度数据收集,浑浊度传感器主要功能是水中浊度收集。传感器完成数据采集后,会通过通信模块将数据传输出去,单片机接收到数据后,经过分析处理后传递给显示模块,最后由显示屏显示出来。整个系统基于STM32开发板控制,外接温度感器,液位传感器,浑浊度检测传感器,控制器将传感器采集到的模拟信号转换成数字信号,通过无线通讯模块将信息发送到终端。终端可以查阅系统内历史数据。人机交互接口采用串口屏进行交互,串口屏可以更加清楚的显示出当前的水质数据,包括水质的温度、液位和浑浊度,更清楚的把各类信息展示给用户。蓝牙模块进行远程通信,蓝牙连接手机,手机上可以清楚的显示出水质的信息,实现人们的远程检测,手机的连接更大的方便了人们的观测方法,为人们提供很大的便利。

1.3.2 研究方法

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