基于物联网的鱼塘多点水质监控系统

摘要

我国的水产养殖产量已位居世界第一，但传统的粗放式养殖不能满足现代水产的发展要求，工厂化高密度循环水养殖模式是未来的发展趋势，合理监控水质对于增产增收至关重要，物联网技术的兴起使得远程实时监控水质成为了可能，但先进的水质检测仪器大多依赖进口，成本高昂，而且单个仪器测量范围有限，无法反映整体鱼塘的水质状况，针对该问题，本文在物联网架构的基础上，设计了一套低成本的鱼塘多点水质监控系统。　　本系统由水样采集设施、清洗装置、现场控制器、无线传输模块、远程服务器和Android 客户端组成。其中，系统中的水样设施由水泵、单向阀、管道和监测水箱构成，将鱼塘多个采样点的水样分时输送至监测水箱，各采样点的抽水次序和时长由控制器中的相应参数决定。清洗装置是基于超声波清洗原理，对箱体中的传感器进行除垢，避免传感器因受鱼类排泄物等颗粒物的影响而使读数偏离实际。现场控制器包括微处理器、驱动控制等模块，负责采集并定时上传水质参数、根据运行参数自动控制现场设备运作、接收用户指令更改运行参数、完成现场人机交互等功能。无线通信模块负责将现场控制器采集的信息传输至远程云服务器，同时接收远程服务器用户的指令发送给控制器，实现对养殖现场的远程监控。部署在远程服务器软件由Java语言编写，负责将现场上传的数据进行解析和存储。客户端采用PC端的robomongo和移动端的 Android 软件相结合，通过可视化的形式展现给用户现场监测参数，Android 客户端还能发送控制指令至现场控制器，实现养殖设备的远程物联控制。　　本文在广州市海鸥岛名优水产养殖试验基地进行了相关的实验，实验结果表明：鱼塘水在经过定长管道传输后测量，采样点和监测点的溶解氧和温度变化趋势相同，误差在可接受的误差范围内；对于多个不同抽水距离的采样点，系统响应时间与抽水距离之间呈显著线性关系，合理设置抽水时间，采样点和监测点之间溶解氧数据的一致性较好；开启超声波振动清洗十分钟后，受污垢影响的传感器能恢复正确读数。　　本文采用分时输送不同采样点水样于同一点的方式，解决了单组传感器无法监测鱼塘多个采样点的问题，降低系统的造价成本和维护成本。此外，超声波清洗能有效去除附着在光学传感器探头上的污垢。

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