基于物联网的智能鱼塘水质环境监测系统设计

摘要：文章设计并实现了一种基于STM32的智能鱼塘水质环境监测系统。该系统旨在通过实时监测鱼塘水质参数，如温度、溶解氧、pH值、氨氮和亚硝酸盐，提供科学的养殖环境管理支持。系统硬件包括STM32微控制器、各类传感器、LCD显示屏和PC端软件，软件架构则涵盖数据采集、处理、传输及用户界面模块，最后的实验结果验证了系统的有效性。

关键词：物联网；智能鱼塘；STM32；水质监测

中图分类号：TP39 文献标志码：A

0 引言

随着全球水产养殖业的迅猛发展，水质环境的监测与管理成为提高鱼塘生产效率和水产品质量的关键因素［1-2］。传统的水质监测方式往往依赖人工取样和实验室分析，不仅耗时费力，而且实时性差，难以满足现代水产养殖对高效管理的需求［3-4］。因此，基于物联网的智能鱼塘水质环境监测系统应运而生，为水产养殖提供了强有力的技术支撑［5-6］。

目前，物联网技术在智能农业［7］、智能水利等领域的应用研究取得了显著进展［8］，许多学者围绕物联网架构、传感器选型、数据处理算法等方面进行了深入探讨，并开发了多种监测系统。然而，这些研究和系统在具体应用于鱼塘水质环境监测时，许多系统的硬件设计较为复杂，成本较高，不利于大规模推广应用。

基于以上背景，本文首先探讨了智能鱼塘系统的功能设计方案；其次，详细研究了基于STM32微控制器的水质参数监测方法［9-10］；最后，通过实验测试，分析不同指标下测量值与标准值之间的误差。本研究预期为水产养殖业提供一种高效、低成本的智能水质环境监测解决方案，提升鱼塘管理的智能化水平。

1 系统功能设计方案

鱼塘水质环境的主要影响因素包括温度、溶解氧、pH值、氨氮、亚硝酸盐等，这些参数对于鱼类的生长和健康具有直接的影响。如图1所示，智能鱼塘水质环境监测系统需要设计这些关键参数的功能分析。

温度监测是鱼塘管理的首要任务，温度不仅影响鱼类的代谢速率和免疫力，还直接关系到溶解氧的含量。溶解氧监测是保障鱼类呼吸的重要指标，溶解氧含量不足会导致鱼类缺氧，影响其生长和存活率。pH值监测是评估水质酸碱度的关键，直接影响鱼类的生理状态。pH值过高或过低均会导致鱼类生长受阻，甚至引发疾病。氨氮和亚硝酸盐监测是水质污染控制的重要环节。氨氮和亚硝酸盐是鱼类排泄物和残饵分解产生的有害物质，其浓度过高会对鱼类产生毒害作用。

2 关键技术研究

2.1 基于STM32的监测方法

本文设计的基于STM32的硬件系统结构如图2所示，包括STM32微控制器、温度传感器、溶解氧传感器、pH传感器、氨氮传感器、亚硝酸盐传感器、LCD显示屏以及PC端。

STM32微控制器作为系统的核心控制单元，能够高效处理多种传感器的数据采集和传输任务，为整个监测系统提供了可靠的硬件基础。

温度传感器负责实时监测鱼塘水体的温度，溶解氧传感器用于测量水中溶解氧的浓度，pH传感器用于检测水体的酸碱度。pH值的稳定对鱼类的健康至关重要，氨氮传感器和亚硝酸盐传感器分别用于监测水体中氨氮和亚硝酸盐的浓度。这些传感器实时采集的数据将传送至STM32。

LCD显示屏负责实时显示各传感器采集的水质参数数据，方便现场工作人员随时查看水质状况。

PC端作为数据存储和分析的主要平台，通过与STM32微控制器的通信接口，实现数据的远程传输和集中管理。

本文使用的STM32开发板如图3所示。该开发板搭载STM32微控制器，并配备了丰富的接口，如GPIO、UART、I2C、SPI、ADC等，方便连接各类传感器和外部设备。另外，开发板集成了LCD显示屏，能实现数据的实时显示。

如图3所示的开发板支持多种扩展模块，如传感器模块、无线通信模块等。本文采用的核心传感器选型如表1所示。

2.2 软件设计方案

为了实现STM32采集传感器数据并将其传输到PC端，本文设计了如图4所示的软件架构。

数据采集模块负责从各类传感器读取数据，并利用STM32的模拟数字转换（Analog-to-Digital Conversion，ADC）接口获取传感器信号；通信模块负责将处理后的数据通过USB有线传输到PC端；数据处理模块对采集到的原始数据进行简单的处理和格式转换；用户接口模块可以在LCD显示屏上实时显示各传感器的监测数据和系统状态；PC端软件模块负责接收STM32传输的数据，进行存储和进一步分析。

本文构建的PC端软件模块监控界面如图5所示。

3 实验结果分析

为了评估基于STM32的智能鱼塘水质环境监测系统的效果，本文在实验室条件下进行了实验，比较了温度、溶解氧、pH值、氨氮和亚硝酸盐等关键水质参数的测量值与标准值之间的误差，如表2所示。

从表2中数据可以看出，基于STM32的智能鱼塘水质环境监测系统在参数测量上表现出较高的准确性和可靠性。

温度测量方面，标准值为25.0 ℃，测量值为24.8 ℃，误差为-0.2 ℃。该误差值在允许范围内，满足水产养殖对水温管理的要求。溶解氧测量方面，标准值为8.0 mg·L-1，测量值为7.9 mg·L-1，误差为-0.1 mg·L-1。溶解氧的测量结果接近标准值，说明系统的溶解氧传感器具有较高的灵敏度和准确性。pH值测量方面，标准值为7.5，测量值为7.6，误差为+0.1。该误差值较小，显示系统能够准确检测水体的酸碱度，确保水质维持在适宜鱼类生长的范围内。氨氮测量方面，标准值为0.5 mg·L-1，测量值为0.52 mg·L-1，误差为+0.02 mg·L-1。尽管存在轻微的正误差，但整体误差仍在可接受范围内。亚硝酸盐测量方面，标准值为0.02 mg·L-1，测量值为0.021 mg·L-1，误差为+0.001 mg·L-1。该误差几乎可以忽略不计，说明系统可以有效防止水体中亚硝酸盐浓度过高对鱼类造成的危害。

4 结语

本文详细探讨了基于STM32的智能鱼塘水质环境监测系统的设计与实现。通过对硬件系统和软件架构的设计，系统能够高效、准确地采集并处理鱼塘水质数据。实验结果显示，系统在温度、溶解氧、pH值、氨氮和亚硝酸盐的测量中均表现出较高的准确性，误差在合理范围内。这一结果充分表明了系统在实际应用中的有效性，为水产养殖提供了可靠的技术保障。未来，系统将进一步优化和扩展，以应对更复杂的养殖环境和需求，推动智能化水产养殖的发展。

参考文献

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Design of an intelligent fish pond water quality and environmental monitoring system based on the Internet of Things

Abstract： This paper designs and implements an intelligent fish pond water quality environmental monitoring system based on STM32. The system aims to provide scientific support for aquaculture environment management by real-time monitoring of water quality parameters in fish ponds， such as temperature， dissolved oxygen， pH value， ammonia nitrogen， and nitrite. The system hardware includes STM32 microcontroller， various sensors， LCD display screen， and PC software， while the software architecture includes data acquisition， processing， transmission， and user interface modules， the final experimental results validated the effectiveness of the system.

Key words： Internet of Things; intelligent fish pond; STM32；water quality monitoring