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基于信息融合的水产养殖水质监控系统的研究

发布时间:2021-12-11 00:17
  随着我国水产养殖业的飞速发展和水产养殖结构的调整,养殖水质的监控对提高产量、降低成本、防止鱼类病害和提高经济效益起着决定性作用。本文将信息融合方法应用到养殖水质监控中,从而实现水质各参数的精准监测和对养殖水质作出预报与评价。(1)本文在阐述国内外水质监控关键技术研究发展现状的基础上,提出了一种基于无线传感的分布式计算机水质监控系统,分析了各子系统技术要点和功能。(2)设计了养殖水质无线传感信息采集子节点,实现温度、溶氧、pH、浊度多传感器参数获取。同时,为了保证精度,进行了温度、浊度检测的非线性补偿,溶氧、pH对温度的补偿研究。(3)本文重点研究了信息融合方法在水产养殖水质监控中的应用。首先,研究了一种两级养殖水质信息融合模型:第一级进行同类传感器融合,利用自适应加权融合算法来提高同类水质参数的检测精度;第二级进行异类传感器融合,利用神经网络融合方法来实现水质预报和水质评价。然后,提出了一种改进的LMBP神经网络学习算法来实现异类传感器信息融合,将其与标准BP算法和传统LMBP算法进行试验比较,结果表明本文改进算法精度高收敛最快。最后,运用养殖基地数据对模型进行验证试验,结果表明融合模... 

【文章来源】:湖南农业大学湖南省

【文章页数】:91 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 水产养殖水质监控的研究现状
        1.2.2 信息融合技术的研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 本章小结
第二章 相关技术基础和系统整体方案
    2.1 相关技术基础
        2.1.1 养殖水质技术指标及其传感器技术
        2.1.2 信息融合技术
    2.2 系统整体方案
    2.3 本章小结
第三章 传感器信息采集系统
    3.1 系统结构
    3.2 采集系统硬件部分
        3.2.1 温度采集
        3.2.2 溶氧采集
        3.2.3 pH值采集
        3.2.4 浊度采集
        3.2.5 主控制部分
        3.2.6 电源部分
    3.3 精度补偿研究
        3.3.1 温度非线性补偿研究
        3.3.2 溶氧温度补偿研究
        3.3.3 pH温度补偿研究
        3.3.4 浊度非线性补偿研究
    3.4 本章小结
第四章 信息融合方法在养殖水质监控中应用的研究
    4.1 信息融合结构
        4.1.1 融合系统结构
        4.1.2 第一级融合模型
        4.1.3 第二级融合模型
    4.2 基于BP神经网络的信息融合算法研究
        4.2.1 标准BP算法
        4.2.2 LMBP算法
        4.2.3 改进的LMBP算法
    4.3 水质预报与评价
        4.3.1 第一级融合结果分析
        4.3.2 第二级融合分析
        4.3.3 水质预报和评价结果分析
    4.4 本章小结
第五章 水产养殖水质监控软件开发
    5.1 系统概述
        5.1.1 开发平台
        5.1.2 开发语言和窗体
        5.1.3 数据库
    5.2 监控系统功能分析
    5.3 各功能模块的实现
        5.3.1 主界面
        5.3.2 用户管理模块
        5.3.3 操作管理模块
        5.3.4 报表管理模块
        5.3.5 水质评价和预报模块
        5.3.6 视频与图像模块
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文研究的结论
    6.2 本文的创新点
    6.3 本文的不足与展望
参考文献
附录1
附录2
致谢
作者简介


【参考文献】:
期刊论文
[1]池塘养殖水质变化特性及其改善方法[J]. 宋飞彪,王伟洪,宋月林,吴礼广,夏晓燕.  农村经济与科技. 2013(04)
[2]基于CC2530的水产养殖监控系统的设计[J]. 李新慧,俞阿龙,潘苗.  传感器与微系统. 2013(03)
[3]基于LMBP神经网络的涡流传感器曲线拟合研究[J]. 丁硕,胡庆功,常晓恒,巫庆辉.  信息技术. 2013(01)
[4]信息融合理论的基本方法与进展(Ⅱ)[J]. 潘泉,王增福,梁彦,杨峰,刘准钆.  控制理论与应用. 2012(10)
[5]pH传感器温度补偿模型研究[J]. 陈瑶,薛月菊,陈联诚,陈汉鸣,王楷,黄珂.  传感技术学报. 2012(08)
[6]物联网与智慧农业[J]. 李道亮.  农业工程. 2012(01)
[7]关于淡水养殖池塘标准化的研究[J]. 杨学福,尹俊双.  产业与科技论坛. 2011(21)
[8]中国与日本水产品贸易关系分析[J]. 刘依阳,孙琛.  山西农业科学. 2011(02)
[9]浅谈溶解氧在线监测仪器影响因素及维护方法[J]. 杨继明.  黑龙江环境通报. 2010(02)
[10]油轮货油温度自动采集系统设计[J]. 汤国杰,龚少军.  中国航海. 2010(01)

博士论文
[1]多源不完善信息融合方法及其应用研究[D]. 李新德.华中科技大学 2007
[2]高性能浮点除法及基本函数功能部件的研究[D]. 刘华平.中国科学院研究生院(计算技术研究所) 2003

硕士论文
[1]基于救援机器人的矿井GIS技术研究[D]. 张静.西安科技大学 2010
[2]便携式光电浊度仪的研究[D]. 罗民富.重庆大学 2010
[3]水浊度在线实时检测方法的研究[D]. 杨清贤.华北电力大学(北京) 2010
[4]基于ZigBee技术的生态化污水处理无线自动监测系统的设计与实现[D]. 张帆.北京化工大学 2009
[5]便携式多参数水质检测仪的信号采集及传输系统设计与实验[D]. 易继坤.重庆大学 2009
[6]基于Riccati方程的自校正信息融合滤波方法研究[D]. 王强.黑龙江大学 2009
[7]基于现场总线的水环境多参数智能监控系统的研究[D]. 耿娇.江苏大学 2009
[8]基于小波神经网络的设备故障诊断方法研究[D]. 孙士慧.中国石油大学 2008
[9]区域水质远程监测及分析系统研究与设计[D]. 钱亚利.浙江大学 2007



本文编号:3533661

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