基于物联网的智能水产养殖监测系统的研究

摘要：随着全球水资源环境的恶化和水资源短缺，水质问题日益突出，对人们的日常生活和社会发展产生严重影响。因此，对水资源进行监测和控制是有利于人类健康与社会发展。目前，关于水质监测的研究已取得许多成果，窄带物联网（NarrowBandInternetofThings，NB-IoT）作为一种新兴技术，被广泛应用于水质监测领域。在过去的生产生活养殖方式中，养殖人员主要是依靠人为经验和天气情况进行养殖，不确定因素带来的损失巨大。现如今养殖方式讲求智能化，来保障批量生产水产品的质量与速度有所提升。当下可以将无线技术，人工智能，机械设备等技术应用于智慧水产养殖方面，来体现简单化、高效化。

关键词：物联网水产养殖A/D转换NB-IoT传输

中图分类号：S951.2;TP274

ResearchonIntelligentAquacultureMonitoring

SystembasedonInternetofThings

KOUFuMAZhanjunWANGShuo

DalianOceanUniversity，Dalian，LiaoningProvince，116023China

Abstract：Withthedeteriorationofglobalwaterresourcesandthescarcityofwaterresources，waterqualityissueshavebecomeincreasinglyprominent，seriouslyaffectingpeople'sdailylivesandsocialdevelopment.Therefore，monitoringandcontrollingwaterresourcesisbeneficialforhumanhealthandsocialdevelopment.Atpresent，researchonwaterqualitymonitoringhasachievedmanyresults，andNarrowbandInternetofThings（NBIoT），asanemergingtechnology，iswidelyusedinthefieldofwaterqualitymonitoring.Inthepastproduction，life，andbreedingmethods，breedersmainlyreliedonhumanexperienceandweatherconditionsforbreeding，andthelossescausedbyuncertainfactorswereenormous.Nowadays，aquaculturemethodsemphasizeintelligencetoensurethequalityandspeedofmassproductionofaquaticproductshavebeenimproved.Currently，wirelesstechnology，artificialintelligence，mechanicalequipmentandothertechnologiescanbeappliedtosmartaquaculturetodemonstratesimplicityandefficiency.

Keywords：InternetofThings，Aquaculture，A/DConversion，NBIoTTransmission

1999年，美国麻省理工学院的凯文·阿什顿首次提出了物联网这一概念。经过二十多年的发展，如今物联网技术已经具备了实际应用的可能性[1]。物联网是指利用射频识别技术、电子代码等技术，在互联网基础上构建一个能够实现全球物品信息实时共享的实物互联网[2]。在当前的研究过程中，物联网技术根据有效传输距离的不同，划分出了短距离无线、中距离无线、长距离无线以及有线技术。通过模拟仿真实验，考虑到使用环境和这些通信技术的特点，本文将采用窄带物联网（NarrowBandInternetofThings，NB-IoT）传输技术，该技术具有简单高效地将器件连接到移动网络，处理少量数据。其优势包括超低功耗、广覆盖、易部署、安全性和低成本。

2以NB-IOT为例的硬件设计

在调研过程中，选择用意法半导体（STMicroelectronics）公司推出的STM32F103C8T6作为主控制器。该处理器具有64KFLASH，20K的SＲAM;工作温度在－40～85℃之间，工作频率为72MHz，供电电压为3～3.6V。NB-IoT通信模块包括天线、SIM存储卡、串口及供电等，图1为系统设计框图。NB-IoT主芯片选用目前使用较广泛的BC95-B5，采用无引脚封装，其最小系统包括复位电路、晶振电路、电容滤波电路及数模转换等外围电路，能够满足环境数据的处理需求。SIM存储卡选用可以直接焊接在M2M模组上贴片式物联网卡，实现可靠物理连接与通信接口，天线选用ipex转sma多频全向高增益方便装天线。

2.1数据采集模块

在水下部分最主要的是采集数据，数据采集采用多参传感器，这些采集的数据将收集的中央控制处理器，通过处理和计算，然后在终端显示并且同时保存下来；另一种是采集水下情况实时录像，将数据保存在云端以便于后续能够将视频在终端随时播放。

2.2终端显示

Web终端功能强大，可以实现各种复杂的应用，而且，Web终端可以适应不同的操作系统和设备，无须额外安装软件，使用起来更加便捷。移动终端则具有更高的灵活性和便携性，及时发现问题并进行调整。综合来看，将Web终端和移动终端结合在一起，可以实现功能的互补，提高用户的体验，满足现代养殖业对智能化、信息化、自动化管理的需求。

3系统硬件总体结构

本次设计的系统硬件要包含多个功能，如氧含量、pH值、温度变化等。所以设计到电路中要设计到多个方面，包括但不限于传感器数据采集电路、NB-IoT通信电路、SD卡接口电路、MCU及其外围电路等。而硬件电路中的具体电路不是简单的堆砌，要通过嵌入式处理器进行整合达到完整统一。

下位机的控制核心可以选择STM32L475VET6处理器。这个处理器可以将数据由中央控制系统控制下行系统或者由NB-IoT模块传输至中央控制系统。并且在收集到信息的同时及时对数据进行简单处理，从而保证对数据进行筛选，减少了工作量。外围电路选择SWD调试电路、看门狗电路、单片机系统电路等。而具体的电路负荷功能也不相同，如GPS电路保证机器设备的定位情况，SD卡电路保证存储本地监测数据内容，供电电路将降压电源电压按需分配给各个芯片和必要外部设备，如图2所示。

3.1采集温度模块

在实验过程中发现DS18B20数字温度传感器有着多种优点，比如传统条件下设计简单，体积小，价格便宜，很适合进行多次实验等。最主要是精度高和抗干扰能力强。DS18B20温度传感器可以把数据经过中央控制器，进行记录和分析，在数据分析的同时也会将结果告知控制方，从而可以派遣工作人员将温度进行调节，维持温度稳定。

3.2采集水位模块

在实验过程中发现HC-SR04超声波传感器和JXB-3001-YL系列雨量传感器有助于水位高度和降雨量进行测量。HC-SR04超声波传感器测距原理：利用发射器与接收器计算发射到接收超声波的时间t，然后根据公式S=340t/2计算出与障碍物间的距离S[3]，选择超声波的一大原因是接收发射信号快，可以随时根据极端天气水位变化进行测量，尤其在水位暴涨情况下，使得在紧急情况下迅速掌握情况提出策略降低损失。JXB3001-YL系列ABS雨量传感器最大的特点是可以将数据存储并且长期保存，而且面对复杂环境也不会失效，续航能力强。

3.3采集浑浊度模块

在实验中已知WAX-ZD浑浊度传感器由红外对管组成，一般进行测试水体浑浊度的方式是通过光的照射，光穿过水，相应感光接收器接收光源，接收到光越多则水质越好，浑浊度越小。同时，接收器会将接收到光的多少转换成对应的电压和电流，将这些信息以电信号的形式进行传递与记录，光线越暗则电信号越小。浑浊度等级划分见表2所列。当将传感器放在工作水域中进行工作之时，若发现水质浑浊，就会通过电信号通知中央检测系统，将水质具体情况与相关数据进行上报与保存，这样用户就可以通过通知工作人员对水质进行手动换水保持水质干净。

3.4采集含氧量模块

本系统水体含氧量检测采用水质荧光法溶解氧传感器（JXSZ1001-DOY），量程范围为0～20mg/L，分辨率达0.02mg/L，已被广泛用于火电、化工、食品和自来水等含氧量的检测[4]。使用这个传感器最大的特点是可以连续长时间进行测量，而且比传统测量方法更加准确，当用荧光法测量结束水中的含氧量之后，就会将相应的电信号及时传输到中央控制器，并且在数据上传过程中一方面将数据记录保存，另一方面会将新的数据源源不断进行检测分析，这样数据就能保持时效性，来让工作人员分析水域的氧气变化情况以及对应措施，一旦控制器得到的水体含氧量数据较低，便能指挥工作人员打开水泵人为制造氧气。

3.5采集PH值模块

在实验过程中，本文选用pH复合电极测量pH值。pH复合电极可以分为测量电极和参比电极，整个复合电极包括绝缘帽、玻璃杆、Ag-AgCL电极、甘汞电极、HCl溶液、KCl溶液、多孔物质、玻璃膜。其中测量电极材料为玻璃，参比电极材料为甘汞[5]。

玻璃电极主要由玻璃膜、玻璃杆、Ag-AgCL电极、HCl和KCl溶液构成，而甘汞电极则由甘汞金属构成，以此组成的pH复合电极与被测溶液构成原电池，通过电化学可以测得两者电极间的电动势，根据能特斯方程可以得到电动势与被测溶液pH值之间的数学关系，能特斯方程如下：

由能斯特方程推导出pH值的计算公式：

能够通过上述计算公式看出，温度是影响测量pH值的一个重要关键因素，但是温度与电压呈现非线性关系，因此可以将温度设置为合适的确定值，如18℃，或者将温度设定为准备养殖水产品适应温度，这样测出来的pH值才更为准确。在选择具体公司的pH电极，可以将稳定性、精准度、传输数据速度、使用寿命长、价格便宜等作为选择标准[6]。

在实验过程中，调查数据可以发现，pH值与电信号，尤其是电压存在线性关系，可以将pH值通过电信号计算得出。

式（4）中，电压的大小在0～3V；式（5）中，电压的大小在0～5V。

在采集数据过程中，传感器并不是直接显示出pH值，而是通过转换公式进行换算得到，一旦发现pH值不符合所需要的pH值范围，就会将相关情况上报，从而及时让工作人员通过手动改变水质pH值的方式，如添加必需药品，将pH值控制在具体范围内。

当前根据实验数据分析，可以将已得的实验数据进行修复，而修复的办法有多种，我们选择性地将以下几种方式进行分析。

（1）线性插值法：实验数据时间间隔较短，而且有部分内容缺少，就可以依据此方法，将实验数据进行短期修改，将误差性降低。

（2）均值平滑法：可采用如下均值平滑法进行水平处理。

当数据发现有较大异常时，可以通过前后正常数据来进行比较，这要求变化范围不能超过±10%，若不在，则认为该数据存在问题不能使用。此时就可以根据本次方法来减小误差。

上式中和分别为相邻数据误差的阈值。天气情况在水质监测过程中起到特殊的作用。实验中发现，天气情况相似的时候很大概率水质情况也会类似，实验得到数据也会十分接近。将这一信息进行推广，如果在某一天的前几天的实验数据与这一天实验数据的误差在±1%之外，就可以认为部分数据存在实验问题，进而选择处理。

4总结与应用前景

智慧养殖是水产养殖行业的发展趋势。在过去的“十三五”期间，我国已经在水产养殖方面取得了一些成果，如水体监控、饵料自动投喂等技术的集成应用。然而，与发达国家相比，我国在水产养殖的精准化、科学化管理以及高效养殖基地管理等方面还有待提高。

利用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，可以有效解决这些问题。物联网水产养殖智能控制系统可以通过智能传感、通信、水质环境参数收集、智能联网、远程自控等技术手段，实现对水产养殖的系统化、集约化、高产高效化、安全发展等进行升级改进。

此外，发展物联网下的智能水产养殖监测系统对于推动我国水产养殖业的现代化具有重要意义。这不仅有助于提高养殖产量和品质，降低养殖成本，还可以减少对环境的污染，促进可持续发展。

因此，我国应该加大对物联网智能水产养殖技术的研究和推广力度，助力水产养殖业的转型升级。同时，政府、企业和科研机构应加强合作，共同推动我国水产养殖业的繁荣发展。

我们有理由相信，将物联网智能水产养殖检测系统应用于水产养殖行业，可以让养殖技术与养殖方式有质的飞跃与发展。

参考文献

• 王军，胡刚雨，肖晶晶.基于NB-IoT的水质监测系统研究[J].现代电子技术，2022，45（16）：50-54.
• 陈琦.高等院校国有资产仿互联网的搭建研究[J].无线互联科技，2017（2）：27-28.
• 洗锂东，龙祖连.基于物联网技术智慧水产养殖系统的研究设计[J].物联网技术，2022，12（2）：65-68.
• 陈思超.基于NB-IoT的渔业水质监控系统设计与实现[D].南昌：东华理工大学，2022

[5] 汤朝婧.基于物联网技术的水产养殖系统设计[J].物联网技术，2024，14（2）：82-85.

[6] 欧阳兆彰，张俊良，吴焕转.基于物联网技术的水产养殖智能控制系统[J].现代农机，2023（5）：73-75.