基于多传感器融合技术的鱼塘养殖监控系统研究

王俊珺，侯丽娜，徐学红

(1.河南牧业经济学院，河南 郑州 450004；2.白城医学高等专科学校，吉林 白城 137000)

水产养殖自动化系统将使养殖环境得到大幅改善，减少灾难性损失、降低生产成本、提高产品质量[1]。在水产养殖系统中的重要参数包括温度、湿度、含氧量、氨氮、硝酸盐、盐度和碱度，因为其直接影响动物健康、饲料利用率、生长速度和繁殖能力。水温影响鱼的摄食模式和生长。当温度长期接近其最大容忍度或突然波动时，鱼类通常会承受较大压力并爆发疾病。温水比冷水的溶解氧少。耗氧量与鱼的大小、摄食率、活动水平和池塘温度直接相关。含氧量和盐度跟温度都有关系，低溶解氧浓度被认为是造成水产养殖动物压力大、食欲差、生长缓慢、疾病易感性和死亡率的主要原因[2]。人们普遍认为，池塘养殖系统中最低的每日溶解氧浓度是最重要的。不仅溶解氧对于鱼类呼吸是重要的，对于浮游植物的生存也是重要的，浮游植物是将有毒氨分解成无害形式的有机体。

鱼可接受的pH范围通常在6.5至9.0之间。当水pH>9时，水中的铵被转化成有毒的氨，可以杀死鱼。另一方面，酸性水(pH<5)从岩石和沉积物中浸出金属。这些金属对鱼的代谢率和通过鳃吸收水的能力有不利的影响，并且可能是致命的[3]。这些都有可能在短时间内造成灾难性的损失，因此系统必须可靠且实时受到监控。因此，精确的测量和控制对于密集水产养殖系统是十分重要的[4]。

目前国内对水质进行实时监测的系统应用还很少。根据传统的水质监测方式分析水中的化学物质，同时测量和控制过程主要受到个人经验的影响[5]。如何以安全，稳健，可管理，低成本的方式实现实时数据采集，无需长距离电缆连接，仍然是鱼类养殖信息监测发展的瓶颈。现代水产养殖环境检测与控制技术实现了高质量、高产量、改善基本环境条件、通过生物工程和计算机技术综合应用进行适当调整，此为促进鱼类生产的关键手段之一。指标变化、增加产量、保证收入稳定[6]。因此，应大力发展集约化养鱼业水产养殖环境监测和控制系统。

1 无线传感器的应用

无线传感器网络能够为鱼塘环境监测提供便捷的服务。这些设备的成本相对较低[7]。无线传感器最早应用在西班牙农场中进行土壤环境的监测[8]。无线传感器网络的设计包括现场部署的四种传感器网络拓扑结构节点。分别是土壤、环境、水质和网络，统一由中央处理器解决。系统测试包括试验测试和现场测试。试验测试主要测试硬件的相关性能指标等，而现场测试主要是可靠性测试[9]。

现有系统的应用仍然受到其相当复杂的操作要求和高维护成本的限制。此外，这些研究都没有分析室外环境中的传感器节点的运行特性。而且，这些系统没有与致动器集成在节点中，用于远程校正诸如溶解氧和水阀的环境参数。图形用户界面(GUI)是由LabVIEW软件平台设计的，用户可以观察和修改养殖环境的相关值。但是，当想要在各种各样的地点安装网络时，仍然会遇到许多挑战。

2 系统设计

本试验中使用的无线传感器监测温度、pH、溶解氧和水位。 传感器以特定的时间间隔测量这些参数，并将数据无线传输到接收站[10]。采样时间间隔大约每3 min设置一次，以获得较长的有效传输通信范围，并选择2.405 GHz作为本应用的通信频率。如图1所示，整个系统有一个传感器节点，通信设备和基站。

因此，每个传感器节点被设计为通过ZigBee通信技术与基站进行通信。基站主机充当数据分析、处理和演示的中央监控平台。传感器节点作为数据采集的远程监测平台。

2.1 传感器节点

传感器节点由数据采集、数据转换和传输以及水质控制组件组成。数据采集部件通过使用各种传感器采集。目前用玻璃电极法测量pH，用温度计传感技术测量温度，用膜电极技术测量溶解氧量。溶解氧传感器收集鱼塘溶解氧气信息并转换成电信号，为后续处理回路提供必要的条件。该系统采用刚性固体结构的溶解氧传感器，通过温度变化和自动压力平衡自动补偿传感器膜的渗透性，防止膜片变形，为准确采集信息提供了技术保障。

2.2 网 关

网关接收命令包，对来自传感器节点的数据进行预处理和分析，然后发送到主机。网关通过串行RS-232电缆与基站连接。如果用户还没有收到来自传感器节点设置的时间范围内的响应数据，传感器节点将被视为失败。当传输完成时，基站定时搜集传感器的数据，根据收到的物联网节点数据，在基站显示设备上显示结果。

2.3 软件设计

传感器控制软件设计主要采用单片机编译器完成，具体软件设计如图2所示。

2.4 数据聚合

数据汇总将来自多个传感器的数据组合，在传感器节点的固件和网关的监控程序中执行。网络数据聚合可以减少数据包大小，数据传输的数量以及从WSN收集数据所涉及的节点数量。无线传感器网络消耗能量最主要的因素是通信，即发送和接收消息[11]。因此，减少无线传感器网络中不必要的流量产生，以增加传感器的使用寿命。

图1 总体系统框图Fig.1 Diagram of overall system

图2 PC界面Fig.2 PC interface

为此，本文的传感器网络基于分散式融合架构，根据本地观测和传感器获得的信息，在每个传感器节点上对本地数据进行融合。这种方案具有可扩展性的优点，可以容忍感知节点的增加或丢失或网络中出现波动变化。

2.4.1 系统模型 n个传感器节点(1...n)

基站(n+1)

固定的数据包大小：kb

传感器初始能量i：εi

接收能量

RXi=εelec×k

(1)

传输能量

(2)

式中：εelec表示电子能量，εamp表示能量放大器。

2.4.2 算法流程 阶段1：传感器在节点中分组成簇。每个传感器节点由最小编号组成。传感器节点的能量是其中所有传感器能量的总和。传感器之间的距离按照节点间的最大距离计算。应用MLDA算法。软件指令级并行(ILP)被用来找到一个接近最佳的可接受流量网络。目标：在能量约束下最大化网络的寿命(T)。从允许的流量网络生成时间表。阶段2：初始化{聚集计划} = 0。生命时间，T = 0。从阶段1中选择一个调度程序。用BS初始化聚合树A。访问每个群集，并添加节点，使每个边缘的剩余能量最大化。将A添加到聚合调度程序。T增加1。重复步骤3～7，直到节点消失。

2.5 测试环境

该系统已于2016年在郑州市某鱼塘进行了相应测试，集约化水产养殖基地为六个月(2016年6月4日至2016年11月25日)，本次数据来源于整个检测时间，池塘面积0.13 hm2，分4池，池深3 m。图3、图4及图5显示了实时数据采集，分析和演示的项目设置和硬件测试，图3和图4分别为鱼塘环境传感器的硬件安装和软件用户界面图，图5则显示了由传感器节点自动控制的溶氧充气泵。

监控中心的GUI允许监控从传感器节点获得的数据，并根据每个传感器节点的无线电的质量，数据聚合和电池状态来观察网络的行为。接收的信号强度以dBm表示。

图3 传感器安装Fig.3 Sensor installation

图4 用户界面设备Fig.4 User interface

图5 鱼塘工作的溶解氧曝气泵Fig.5 Dissolved oxygen aerator pump working at a fish pond

在测试中使用了两个节点，每个节点安装在不同的鱼塘中。考虑到成本、稳定性、准确性及耐用性等指标的项目要求，本系统采用温度传感器和溶解氧传感器。本研究选择两个节点传感器(节点1和节点2)所采集的数据，用于对比验证数据采集系统的采集精度，反映出鱼塘的真实环境。

温度传感器：LM75A智能温度计，高速I2C总线接口，有A2-A0地址线，一条总线上最多可同时使用8个LM75A；低功耗设计，工作电流典型值为250 μA，掉电模式为3.5 μA；测量的温度最大范围为-55～125 ℃；宽工作电压范围：2.8～5.5V；提供了良好的温度精度(0.125 ℃)；可编程温度阈值和滞后设定点。

溶解氧传感器：D-6800智能溶解氧检测仪，测量范围：0～20.00 mg / L，量程自动切换，温度补偿：0～60 ℃，分辨率0.01 mg / L，精度0.5%。水位传感器：UXI-LY压力式液位变送器，量程：1～70m，精度0.3%FS，温度范围-10～70 ℃。

3 结 果

在六个月的时间内监测的传感器读数(3 min/次)，电池性能和通信性能(信号强度)的试验结果见图6。图6显示了在整个试验期间24 h的温度波动超过5 ℃的监测数据。比较了从节点1自动采样的两组数据和放置在不同鱼塘的两组数据。由于鱼塘当地的生物量条件，曲线相关性很好但不匹配。在白天，来自太阳的能量会使水温升高，而晚上的热量会在较冷的气氛中流失。

图7显示了分别来自节点1和节点2的溶解氧的监测数据。节点1和节点2的溶解氧最大值分别为10.7 Mg / L和9.93 Mg / L。而节点1和节点2的溶解氧数据最小值分别为4.50 Mg/L和4.91 Mg/L。即使在夜间，溶解氧含量也不低于4.5 mg/L。这可以解释为在这个水平鱼塘是由曝气器维持，从而达到预防鱼类死亡的目标。这些数值表明了控制器维持所需设定点的能力。当光合作用发生时，溶解氧通常是随着白天光照时间的增加而增加，当夜间呼吸时溶解氧持续减少。从节点1和节点2观察到的溶解氧曲线由于水生动物的差异和池塘中浮游植物的可用性而不同。

图6 温度监测数据Fig.6 The monitored data of temperature collected

图7 溶解氧监测数据Fig.7 The monitored data of dissolved oxygen collected

制器维持所需设定点的能力。当光合作用发生时，溶解氧通常是随着白天光照时间的增加而增加，当夜间呼吸时溶解氧持续减少。从节点1和节点2观察到的溶解氧曲线由于水生动物的差异和池塘中浮游植物的可用性而不同。

从图8可以看出，pH相对稳定，标准偏差分别为0.21和0.42。可以观察到，由于处于范围内，所以不需要控制pH，因为软件获得的值在预设范围内。由于细菌产生酸、鱼类、藻类和浮游植物产生二氧化碳，因此pH逐渐降低。当二氧化碳与水反应后形成碳酸，进一步降低pH，在pH较低环境下不会去除有毒的氮废物。通过添加碱性缓冲液维持鱼塘中最佳的pH范围。本研究使用氢氧化钠与氧化钙。这些曲线呈现出一致而合理地变化。采集数据能够准确的反映鱼塘温度、溶解氧、pH和水位变化趋势。这些数字显示了鱼塘监测系统的准确性和可行性。

图8 pH监测数据Fig.8 The monitored data of pH collected

4 小 结

本研究提供了基于无线传感器网络和单片机技术的水产养殖水质监测与控制系统，设计作为实际操作的基础。实现了密集养殖水环境参数的监测，通过短信告知监测变量的异常值，适合生长条件下的长期稳定性，从而提高单位面积产量。系统可以连续、实时地监测温度、溶解氧、pH和水位的数据。两个节点已经实施了六个月，以评估系统的可行性。分析研究了传感器数据、电池性能和网络性能指标。系统可根据参数设定自动启动，避免了因水温高、阴天、池塘翻倒等导致的溶解氧耗尽等常见渔业问题，最大程度的避免了鱼死亡。泵的工作时间将大大减少，从而大幅降低能源消耗和降低人工成本。未来的工作应该是通过互联网和数据传输来增强系统对传感器节点的远程访问，以便进一步分析。需要研究和评估更多的网络性能指标，以使系统更加健壮和良好的可扩展性。