智能水产养殖之鱼塘控制系统的设计与实现
发布时间：2021-08-26 06:28
改革开放以来,随着我国市场化进程的加快,水产养殖业得到快速发展。我国已经成为世界上唯一的养殖水产品总量超过捕捞总量的国家,水产养殖也已经成为我国发展最快的农业产业之一。与此同时,鱼塘养殖在水产养殖中的占比非常大,鱼塘智能控制成为渔业信息化发展的趋势。目前中国很多鱼塘养殖仍然停留在传统的依靠人工判断的粗放式管理方式,比如通过人的经验判断是否需要增氧、人工实地测量水温等等来调节水环境因子,这种方式不但人工成本高、劳动强度大,而且还会因为观察或者操作的不及时造成大量鱼类死亡,造成不可逆的经济损失。本文针对我国目前传统鱼塘的养殖和管理现状,设计了一套将传感器技术、嵌入式技术、自动化技术、无线通讯技术、云平台、安卓等技术相结合的鱼塘智能控制原型系统。它可以及时地检测和控制影响鱼类生存生长的环境因子,使鱼类长得更好。本文通过对国内外水产养殖控制系统的现状进行研究分析,明确了本设计研究的意义,提出了整体设计方案,明确了以水位高度、溶解氧、PH值、温度这四个环境因子作为本系统控制的主要对象。本系统主要由下位机和上位机两部分组成,下位机部分主要采用模块化设计的方式进行设计,以STM32F103ZET6为...
【文章来源】：重庆三峡学院重庆市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统整体框架
11机智云平台架构图如图2.2所示：图2.2机智云平台架构图为了更清晰地了解机智云，下面简单地总结了机智云平台地几个特点：（1）灵活稳定。它的接入能力非常强，峰值时期可以允许上亿台设备同时接入。而且连接稳定可靠，机智云云平台可以在短时间里处理上一条数据。（2）使用简单。机智云平台提供了许多的技术资料，拥有完整的开发流程，极大地降低了开发难度。（3）功能丰富。在机智云上开发项目的时候，用户可以按照自己的实际需求，可以把多个应用模块组合在一起，开发者也可以更加方便地对这些项目进行管理。（4）方案丰富。机智云的市场调研团队非常强大，结合全世界各种类型的业务，尽可能地给各个行业提供了解决方案，而且方案库还在继续完善和增加。2.4.本章小结本章首先分析了几个重要地对鱼塘养殖有影响地环境因子，然后根据分析养殖用户的具体需求进行了系统需求分析，最后确定了系统的总体设计方案，云平台地选择和优势介绍。
123.系统的硬件实现3.1.硬件概述系统的硬件决定了系统具体能够实现的功能，一个良好的硬件设计对于产品来说非常重要，直接关系到系统的稳定性以及性能的优劣。3.1.1.硬件端的整体结构根据用户的需求和设计的要求，本系统的硬件部分由多个模块构成，该系统硬件部分主要模块包括:（1）主控单元：ST公司的STM32F103ZET6微处理器为主控芯片，该芯片接口众多，处理速度快，功能强大，能够很好地满足本系统。（2）WIFI模块：选用乐鑫公司的ESP8266模块，使硬件端与云端进行数据交互。（3）传感器模块：包括水位传感器、温度传感器、PH传感器、溶解氧传感器、人体红外传感器。（4）控制模块：控制输出模块主要通过继电器组对进排水泵、热水泵、酸碱液泵、充氧机等。（5）显示模块：选用中显科技SDWa050T04型5寸触摸串口屏作为本地端的显示面板，用于显示和触摸控制。（6）电源模块：提供硬件运行的动力。硬件端框架图如图3.1所示：图3.1硬件端框架图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Arduino +机智云的阳台生态控制系统的设计[J]. 李军辉. 北京农业职业学院学报. 2020(03)
[2]我国渔业水质相关标准制定现状及发展方向[J]. 宋娴丽,李莉,张少春,逄劭楠,邱兆星. 水产养殖. 2020(04)
[3]现代渔业产业转型发展路径与支撑体系分析[J]. 王茂祥,应志芳. 中国水产. 2020(03)
[4]新中国成立70周年渔业经济发展的分期、脉络与转型[J]. 包特力根白乙. 中国渔业经济. 2019(06)
[5]基于云平台的智能浇水系统设计[J]. 黄彦铭,宁媛. 智能计算机与应用. 2020(01)
[6]基于机智云平台的物联网多功能大棚设计[J]. 李江勇,纪力尧,林晓智. 电子技术与软件工程. 2019(19)
[7]基于机智云的智能渔业养殖系统的设计[J]. 黄玮. 电脑与电信. 2019(08)
[8]基于嵌入式技术的智能闭环反馈增氧系统设计[J]. 陈本臻,吕偿,何锦辉,梁铭峰,陈雪晴. 河南科技. 2019(20)
[9]中国智能渔业发展现状与技术需求探析[J]. 岳冬冬,方辉,樊伟,李来好,黄一心,刘龙腾. 渔业信息与战略. 2019(02)
[10]基于物联网的农田环境监控系统设计方法[J]. 邵斌. 农机化研究. 2020(02)
博士论文
[1]我国水产品质量安全风险分析体系现状与问题研究[D]. 米娜莎.中国海洋大学 2015
硕士论文
[1]基于ZigBee技术的鱼塘水质监测系统研究[D]. 李海锋.西安科技大学 2019
[2]基于STM32的水质监控系统的设计与实现[D]. 姚新和.华南理工大学 2019
[3]基于Android平台的室内植物墙智能控制系统研发[D]. 游旺.华中科技大学 2019
[4]基于物联网的渔业养殖智能监控系统[D]. 魏小敏.天津理工大学 2019
[5]基于DSP28335的交流伺服系统设计与实现[D]. 罗华.武汉理工大学 2013
[6]水产养殖环境自动检测与控制系统[D]. 郑李仁.天津科技大学 2013
[7]设施农业传感器网络系统设计与实现[D]. 张瑞.南京理工大学 2011
[8]基于WLAN的监控服务器研究与实现[D]. 李树林.哈尔滨理工大学 2010
[9]水产养殖环境因子监测系统研究[D]. 位闯.西北农林科技大学 2010
[10]分布式水产养殖监控系统[D]. 单玉鹏.甘肃农业大学 2007
本文编号：3363731
【文章来源】：重庆三峡学院重庆市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统整体框架
11机智云平台架构图如图2.2所示：图2.2机智云平台架构图为了更清晰地了解机智云，下面简单地总结了机智云平台地几个特点：（1）灵活稳定。它的接入能力非常强，峰值时期可以允许上亿台设备同时接入。而且连接稳定可靠，机智云云平台可以在短时间里处理上一条数据。（2）使用简单。机智云平台提供了许多的技术资料，拥有完整的开发流程，极大地降低了开发难度。（3）功能丰富。在机智云上开发项目的时候，用户可以按照自己的实际需求，可以把多个应用模块组合在一起，开发者也可以更加方便地对这些项目进行管理。（4）方案丰富。机智云的市场调研团队非常强大，结合全世界各种类型的业务，尽可能地给各个行业提供了解决方案，而且方案库还在继续完善和增加。2.4.本章小结本章首先分析了几个重要地对鱼塘养殖有影响地环境因子，然后根据分析养殖用户的具体需求进行了系统需求分析，最后确定了系统的总体设计方案，云平台地选择和优势介绍。
123.系统的硬件实现3.1.硬件概述系统的硬件决定了系统具体能够实现的功能，一个良好的硬件设计对于产品来说非常重要，直接关系到系统的稳定性以及性能的优劣。3.1.1.硬件端的整体结构根据用户的需求和设计的要求，本系统的硬件部分由多个模块构成，该系统硬件部分主要模块包括:（1）主控单元：ST公司的STM32F103ZET6微处理器为主控芯片，该芯片接口众多，处理速度快，功能强大，能够很好地满足本系统。（2）WIFI模块：选用乐鑫公司的ESP8266模块，使硬件端与云端进行数据交互。（3）传感器模块：包括水位传感器、温度传感器、PH传感器、溶解氧传感器、人体红外传感器。（4）控制模块：控制输出模块主要通过继电器组对进排水泵、热水泵、酸碱液泵、充氧机等。（5）显示模块：选用中显科技SDWa050T04型5寸触摸串口屏作为本地端的显示面板，用于显示和触摸控制。（6）电源模块：提供硬件运行的动力。硬件端框架图如图3.1所示：图3.1硬件端框架图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Arduino +机智云的阳台生态控制系统的设计[J]. 李军辉. 北京农业职业学院学报. 2020(03)
[2]我国渔业水质相关标准制定现状及发展方向[J]. 宋娴丽,李莉,张少春,逄劭楠,邱兆星. 水产养殖. 2020(04)
[3]现代渔业产业转型发展路径与支撑体系分析[J]. 王茂祥,应志芳. 中国水产. 2020(03)
[4]新中国成立70周年渔业经济发展的分期、脉络与转型[J]. 包特力根白乙. 中国渔业经济. 2019(06)
[5]基于云平台的智能浇水系统设计[J]. 黄彦铭,宁媛. 智能计算机与应用. 2020(01)
[6]基于机智云平台的物联网多功能大棚设计[J]. 李江勇,纪力尧,林晓智. 电子技术与软件工程. 2019(19)
[7]基于机智云的智能渔业养殖系统的设计[J]. 黄玮. 电脑与电信. 2019(08)
[8]基于嵌入式技术的智能闭环反馈增氧系统设计[J]. 陈本臻,吕偿,何锦辉,梁铭峰,陈雪晴. 河南科技. 2019(20)
[9]中国智能渔业发展现状与技术需求探析[J]. 岳冬冬,方辉,樊伟,李来好,黄一心,刘龙腾. 渔业信息与战略. 2019(02)
[10]基于物联网的农田环境监控系统设计方法[J]. 邵斌. 农机化研究. 2020(02)
博士论文
[1]我国水产品质量安全风险分析体系现状与问题研究[D]. 米娜莎.中国海洋大学 2015
硕士论文
[1]基于ZigBee技术的鱼塘水质监测系统研究[D]. 李海锋.西安科技大学 2019
[2]基于STM32的水质监控系统的设计与实现[D]. 姚新和.华南理工大学 2019
[3]基于Android平台的室内植物墙智能控制系统研发[D]. 游旺.华中科技大学 2019
[4]基于物联网的渔业养殖智能监控系统[D]. 魏小敏.天津理工大学 2019
[5]基于DSP28335的交流伺服系统设计与实现[D]. 罗华.武汉理工大学 2013
[6]水产养殖环境自动检测与控制系统[D]. 郑李仁.天津科技大学 2013
[7]设施农业传感器网络系统设计与实现[D]. 张瑞.南京理工大学 2011
[8]基于WLAN的监控服务器研究与实现[D]. 李树林.哈尔滨理工大学 2010
[9]水产养殖环境因子监测系统研究[D]. 位闯.西北农林科技大学 2010
[10]分布式水产养殖监控系统[D]. 单玉鹏.甘肃农业大学 2007
本文编号：3363731
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/zaizhiyanjiusheng/3363731.html
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