基于物联网的中华绒螯蟹水质环境远程控制系统研究

发布时间：2017-08-09 03:18

  本文关键词：基于物联网的中华绒螯蟹水质环境远程控制系统研究

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【摘要】：中华绒螯蟹是常见的蟹类,俗称“大闸蟹”、“河蟹”,是寻常百姓餐桌上常见的食物。其螯足上多绒毛,因此称为绒螯蟹,体内含有丰富的维生素A,具有补充钙质的疗效,是淡水养殖中价值较高的品种。而随着人们生活质量的提高和食品安全问题的日益突出,传统的水产品养殖不但费时费力,而且不能有效地解决食品质量问题和食品信息追溯问题,所以越来越多的学者开始着力研究智能化水产养殖。近年来,传感器、互联网、大数据和云计算等科学技术已取得了较大的成果,因而能够合理的运用上述物联网技术,将会有效的解决中华绒螯蟹,乃至其他食品的食品质量问题和信息追溯问题。水产养殖的关键在于养水,水产品的的生长发育很大一部分取决于水质环境的优良,因此对水质环境的掌控直接影响到了水产品质量的优劣和养殖户的经济效益。水质的温度、溶氧量、水位、光照等因素直接影响了蟹的变态发育和繁殖过程。根据养殖专家经验及相关的文献获得其水质坏境的要求,结合物联网技术,设计了基于物联网的中华绒螯蟹水质环境远程控制系统,并在上海市崇明某养殖基地进行了实施,其中,传感器部分选用Thermor多功能传感器,通过zigbee组建了无线传感网络,主控处理器采用S3C2440芯片,数据传输模块采用GPRS DTU及WIFI模块完成网络数据传输,经由TCP/IP通信协议对远程服务器进行Socket连接,然后进行数据转发,最终完成了对水质的温度、溶氧量、水位、光照等重要参数的监测和水位、增氧、投饵的控制,养殖户可通过web完成对监测数据、监控视频的远程访问,系统较传统的水产养殖方式,具有更小的人力开销、更大的市场竞争力、更坚固的消费者与商家的信任关系。由于中华绒螯蟹耐低氧能力较差,水中溶氧量较低便会对其摄食、脱壳、变态起到抑制作用甚至导致蟹苗死亡,因此对蟹池溶氧量的监测和控制显得十分重要。为了确保蟹的健康生长和养殖户的基本利益,文中对增氧机的控制策略进行了改进,改进了大部分智能化水产养殖采用的常规PID控制和模糊PID控制,采用基于模糊RBF神经网络(Fuzzy RBF)的PID控制策略进行智能供氧,弥补了常规PID控制和模糊PID控制响应速度和精度上的不足。通过现场验证了基于模糊RBF神经网络(Fuzzy RBF)的PID控制策略能够更好的应用到中华绒螯蟹养殖的增氧控制过程中,可以实时、精确、快速地完成溶氧量的控制,满足蟹对溶氧量的需求,改善蟹的生活环境,从而保证养殖扣蟹的质量。通常,传感器节点能量有限,经过长时间的能量消耗,容易出现节点死亡的问题,而死亡传感器节点也直接影响了通讯效果和采集数据的全面性,甚至引起传感器网络的瘫痪,因此利用可移动传感器节点来弥补死亡节点带来的网络空洞成了无限传感网络研究的一个主要方向。而针对上述问题,很多专家学者都进行了深入的研究,提出了一系列传感器节点的覆盖优化算法,但是这些研究成果实际上都是建立在传感器节点静止的基础上的,因此在很多情况环境下是无法得到有效应用的。本文兼顾覆盖率最大和能量均衡的原则,并分别进行了模型分析,以使移动传感器调度问题得到较优的解决方案。文中借鉴遗传算法的交叉行为和变异行为对人工鱼群算法进行改进,通过Matlab仿真测试,优化后的遗传人工鱼群算法使人工鱼群的全局搜索能力得到更大的提升,且加快了算法后期的收敛速度。最后,为了让养殖户能够更好的体验,文中在先前已实现的系统架构的基础上,设计了安卓手机端的监控应用程序,使用户能够更方便更直观的浏览到想查看的水质数据及更迅速完成对控制设备的远程控制。
【关键词】：中华绒螯蟹 水质环境 远程控制 物联网 智能化水产养殖
【学位授予单位】：上海海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S966.16;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要2-5
• Abstract5-12
• 1 绪论12-15
• 1.1 课题研究背景和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势13-15
• 1.2.1 国外研究现状13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.2.3 发展趋势14-15
• 2 相关技术综述15-19
• 2.1 物联网技术15-16
• 2.2 无线传感网络16-17
• 2.3 嵌入式系统开发17-18
• 2.4 安卓开发18
• 2.5 本章小结18-19
• 3 中华绒螯蟹养殖环境控制系统设计19-29
• 3.1 远程控制系统的整体框架19-20
• 3.2 远程控制系统的各模块介绍20-24
• 3.2.1 传感器模块20-22
• 3.2.2 Zigbee通信模块22-23
• 3.2.3 网络通信模块23-24
• 3.2.4 主控模块24
• 3.3 远程监控系统软件设计24-28
• 3.3.1 嵌入式web服务器24
• 3.3.2 服务器平台设计24-25
• 3.3.3 远程监控系统的WEB网页设计25-28
• 3.4 本章小结28-29
• 4 基于模糊RBF改进的PID控制器29-38
• 4.1 系统关键问题的分析29
• 4.2 监控系统的常见PID控制29-30
• 4.2.1 常规PID控制器29
• 4.2.2 模糊PID控制器29-30
• 4.2.3 神经网络PID控制器30
• 4.3 溶解氧的智能控制算法30-37
• 4.3.1 模糊神经网络介绍30
• 4.3.2 溶解氧控制最优值得选取30-32
• 4.3.3 模糊神经网络结构32-33
• 4.3.4 模糊神经网络的学习算法33-35
• 4.3.5 Matlab仿真与应用实验对比35-37
• 4.4 本章小结37-38
• 5 改进人工鱼群优化的水质传感器节点调度控制38-47
• 5.1 系统关键问题的描述38
• 5.2 移动传感器调度控制模型分析38-40
• 5.2.1 抽象模型建立38-39
• 5.2.2 覆盖率模型39
• 5.2.3 能量均衡模型39-40
• 5.2.4 移动节点优化函数40
• 5.3 基于改进人工鱼群优化的移动传感节点调度40-44
• 5.3.1 基本人工鱼群部分40-42
• 5.3.2 基于遗传算法优化鱼群算法部分42-43
• 5.3.3 算法流程描述43-44
• 5.4 仿真分析44-46
• 5.5 本章小结46-47
• 6 中华绒螯蟹养殖环境控制系统的安卓终端设计47-56
• 6.1 安卓终端开发相关技术47-48
• 6.1.1 JNI技术47
• 6.1.2 四大组件47-48
• 6.1.3 handler消息机制48
• 6.2 安卓的UI设计48-55
• 6.2.1 登陆界面48-49
• 6.2.2 水质参数检测界面49-50
• 6.2.3 远程控制界面50-51
• 6.2.4 报警模块51
• 6.2.5 物流信息查询模块51-52
• 6.2.6 运输定位设计52-53
• 6.2.7 投塘位置监控模块53-55
• 6.3 本章小结55-56
• 7 总结与展望56-58
• 7.1 总结56
• 7.2 展望56-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 论文发表情况62-63
• 参与课题63

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