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        基于分布式無線網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

        2017-08-30 15:07:19劉熙明聶思敏
        漁業(yè)現(xiàn)代化 2017年4期
        關(guān)鍵詞:基站遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)

        劉熙明, 王 義, 聶思敏

        (1 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025;2 貴州師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽 550025;3 貴州民族大學(xué)機械電子工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

        基于分布式無線網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

        劉熙明1, 王 義2, 聶思敏3

        (1 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025;2 貴州師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽 550025;3 貴州民族大學(xué)機械電子工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

        為提高對水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控的實時性和測量精度,設(shè)計了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)由水質(zhì)參數(shù)采集終端、分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)、傳輸控制中心基站、遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)組成。參數(shù)采集終端采集水質(zhì)參數(shù)并傳輸?shù)街行幕荆偻ㄟ^GPRS發(fā)送給遠(yuǎn)程在線監(jiān)控中心,根據(jù)用戶向監(jiān)控中心輸入的參數(shù)實現(xiàn)水溫、pH、溶氧(DO)的調(diào)節(jié)。參數(shù)測量過程中引入數(shù)字濾波算法提高測量精度,使用經(jīng)過改進粒子群優(yōu)化算法(PSO)整定的PID控制器實現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)的調(diào)節(jié)。結(jié)果顯示:測量精度達到要求,溫度、pH和DO的測量誤差分別為2.1%、1.3%和3.6%,系統(tǒng)對溫度、pH和溶氧調(diào)節(jié)的最大誤差分別為1.9%、2.6%和3.1%。整個系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠。

        水質(zhì)監(jiān)測;分布式無線網(wǎng)絡(luò);數(shù)字濾波算法;改進粒子群優(yōu)化算法;PID控制

        水產(chǎn)養(yǎng)殖自動化和智能化是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)規(guī)?;l(fā)展的必然。在水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中對養(yǎng)殖水體的溫度、pH、溶氧(DO)等參數(shù)的精準(zhǔn)測量和控制具有重要意義[1-6]。現(xiàn)有的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)主要有單機單參數(shù)型水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)、單機多參數(shù)型水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)和多參數(shù)型在線水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)[7-16]?,F(xiàn)有的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)存在許多不足之處:數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性差,傳輸距離短,綜合布線復(fù)雜且易受干擾;成本高,不容易做到大范圍推廣;調(diào)控精度不高,對于養(yǎng)殖水體參數(shù)調(diào)控滯后性大,調(diào)節(jié)精度低。針對存在的缺陷,本文提出一種水質(zhì)參數(shù)測量控制系統(tǒng),將分布式無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遠(yuǎn)程控制技術(shù)應(yīng)用到養(yǎng)殖水體水質(zhì)參數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)中。系統(tǒng)主要實現(xiàn)對水質(zhì)參數(shù)的測量和控制,并通過分布式無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)進行顯示,用戶可以實時監(jiān)測水質(zhì)參數(shù),并根據(jù)實際情況對水質(zhì)參數(shù)進行調(diào)節(jié)。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        為實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境水質(zhì)參數(shù)的測量和調(diào)節(jié),考慮到養(yǎng)殖現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜、控制對象較多,采用分布式無線網(wǎng)絡(luò)進行通信,所設(shè)計的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        系統(tǒng)由遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)、傳輸控制中心基站和數(shù)據(jù)采集終端組成。遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)可在線顯示系統(tǒng)參數(shù)、實時監(jiān)控和設(shè)定系統(tǒng)參數(shù);傳輸控制中心基站主要用于連接遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集終端,并執(zhí)行遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的命令;數(shù)據(jù)采集終端主要負(fù)責(zé)采集水質(zhì)參數(shù),并把數(shù)據(jù)發(fā)送到傳輸控制中心基站。

        1.1 傳輸控制中心基站硬件設(shè)計

        傳輸控制中心基站的硬件采用STM32F103ZET6作為主控制器,與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的連接使用GPRS網(wǎng)絡(luò),與數(shù)據(jù)采集終端的連接使用NRF24L01無線數(shù)據(jù)收發(fā)模塊(圖2)。為了增加NRF24L01的發(fā)射距離,在模塊上增加了一個高增益的PA。

        圖2 傳輸控制中心基站和數(shù)據(jù)采集終端硬件電路框圖

        1.2 數(shù)據(jù)采集終端硬件設(shè)計

        數(shù)據(jù)采集終端負(fù)責(zé)采集水質(zhì)參數(shù),并發(fā)送到傳輸控制中心基站。采用STM32F103C8T6作為主控制器,終端搭載溫度傳感器、DO傳感器以及pH傳感器。數(shù)據(jù)傳輸使用NRF24L01無線收發(fā)模塊實現(xiàn)。終端采用太陽能電池板和鋰電池組合方式供電,白天以太陽能電池為系統(tǒng)供電、為鋰電池充電,夜間使用鋰電池供電。

        2 智能控制器設(shè)計

        水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能是實現(xiàn)水質(zhì)的監(jiān)測和控制。用戶根據(jù)魚類在不同生長階段對水質(zhì)參數(shù)的不同要求,結(jié)合實際情況調(diào)控水質(zhì)參數(shù),使水質(zhì)達到最適合生長狀態(tài)。使用經(jīng)過改進粒子群優(yōu)化算法整定參數(shù)的PID控制器實現(xiàn)對水質(zhì)參數(shù)的精確調(diào)節(jié)。系統(tǒng)采集各項水質(zhì)參數(shù),再與用戶預(yù)設(shè)定的參數(shù)相比較,決定是否需要調(diào)節(jié)。水質(zhì)參數(shù)的采集引入數(shù)字濾波算法,消除采樣干擾,圖3為智能控制器結(jié)構(gòu)。

        圖3 智能控制器結(jié)構(gòu)

        2.1 數(shù)據(jù)采集濾波算法設(shè)計

        由于水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境工況復(fù)雜,溫度、pH、DO的測量和數(shù)據(jù)傳輸容易受到各種干擾,供電不穩(wěn)定、頻率擾動等也會影響到控制系統(tǒng)的精度和可靠性,造成后續(xù)調(diào)節(jié)控制不準(zhǔn)確。為了保證系統(tǒng)穩(wěn)定工作,提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度和可靠性,在數(shù)據(jù)采集過程中加入濾波算法??紤]到溫度、pH、DO等參數(shù)在測量過程中變化比較緩慢,使用限幅濾波和固定窗長滑動均值濾波算法來消除干擾[17]。

        限幅濾波算法的數(shù)學(xué)表達式為:

        (1)

        式中:X(K)—第K次取值,Y(K)—第K次系統(tǒng)測量值,Y(K-1)—第K-1次系統(tǒng)測量值,A—2次測量值的差。

        在實際應(yīng)用過程中,限幅濾波器的性能決定因素是經(jīng)驗差值A(chǔ)的取值范圍,A的值可根據(jù)觀測經(jīng)驗和實際測量分析得到。

        滑動均值濾波算法的流程如下[17]:首先定義長度為n的序列,把連續(xù)的n次采樣值裝入所定義的序列中,序列N的值為N={a1,a2,…,an},對該序列中的n個數(shù)據(jù)進行平均可得到第K次濾波值C(k)。

        (2)

        丟棄an,把a1到an-1依次向高位移動一位,把下一次傳感器轉(zhuǎn)換的數(shù)值放入到a1中,得到新的序列,再對表中數(shù)據(jù)求一次平均值,得到第K+1次濾波值C(k+1)。

        以溫度傳感器數(shù)據(jù)采集為例。測試時水中溫度24 ℃,未加濾波器時和加上數(shù)字濾波器之后,傳感器采集到的溫度經(jīng)過濾波處理后的輸出波形如圖4所示。可以看出,未使用濾波器所采集到的溫度數(shù)據(jù)干擾比較大,而加上濾波器之后結(jié)果基本無干擾,實驗結(jié)果證明所設(shè)計數(shù)字濾波器效果優(yōu)良。

        圖4 加上數(shù)字濾波器溫度測量輸出曲線

        2.2 改進粒子群算法的PID控制器

        控制系統(tǒng)需要實現(xiàn)對水溫、pH、DO的調(diào)節(jié)和控制,系統(tǒng)使用PID控制器對各項水質(zhì)參數(shù)進行調(diào)節(jié)控制,并使用改進粒子群算法對PID的3個參數(shù)KP、KI、KD進行在線優(yōu)化和控制,以提高控制器的性能和魯棒性[18-23]。

        粒子群優(yōu)化算法(PSO)的數(shù)學(xué)形式如下:

        Vi=ω×Vi+C1×Rand(0,1)×(Pbesti-Xi)+C2×Rand(0,1)×(Gbesti-Xi)

        (3)

        Xi=Xi+Vi

        (4)

        式中:ω—慣性因子;Vi—例子速度;Pbesti為當(dāng)前的最佳位置,Gbesti為目標(biāo)最佳位置,同樣也是Pbest中的最優(yōu)值,Rand(0,1)為介于(0,1)之間的隨機數(shù),C1、C2為學(xué)習(xí)因子。

        PSO通過Pbest和Gbest這兩個參數(shù)進行進化。為了防止PSO進入局部極小化,提高粒子在其他位置的搜索能力,對標(biāo)準(zhǔn)PSO算法做出改進,首先定義一個隨機變量δ屬于高斯分布(0,1),在算法后期對參數(shù)Gbest重新計算。

        Gbesti=Gbesti×(0.5δ+1)

        (5)

        定義一個二次隨機搜索因子ε,當(dāng)粒子優(yōu)化的新位置不如當(dāng)前位置時,將從原位置展開二次尋優(yōu),式(4)變?yōu)椋?/p>

        Xi+1=Xi+ε×Vi+1

        (6)

        其中,

        ε=Rand(0,1)+0.5

        (7)

        (8)

        式中:e(t)—系統(tǒng)偏差量,e(t)=r(t)-c(t);Kp—比例系數(shù);TI—積分時間常數(shù);TD—微分時間常數(shù)。

        使用改進PSO算法對PID控制器中的KP、KI、KD進行在線整定。為檢驗改進PSO算法對PID參數(shù)的整定效果,在MATLAB中利用simulink建立溫度調(diào)節(jié)仿真模型,進行仿真實驗。從仿真結(jié)果(圖5)可以看出,通過改進PSO進行參數(shù)整定的PID控制器響應(yīng)速度和控制精度均優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制器,具有更好的魯棒性。

        圖5 改進PSO-PID控制器仿真曲線圖

        3 軟件設(shè)計

        3.1 傳輸控制中心基站程序設(shè)計

        傳輸控制中心基站負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)采集終端的數(shù)據(jù)發(fā)送給遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),同時根據(jù)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)送的指令調(diào)節(jié)水溫、DO、pH(圖6)。中心基站上電之后,初始化各硬件端口,然后先與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)握手連接。為保證系統(tǒng)的安全性,系統(tǒng)傳輸控制中心基站與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的握手連接只能由傳輸控制中心基站發(fā)起,其連接流程為:用戶向遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)輸入傳輸控制中心基站的唯一識別代碼,等待中心基站發(fā)送自身的唯一識別代碼,并把兩者進行匹配,匹配正確則建立連接,否則連接失?。唤由线h(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)后,中心基站開始傳輸數(shù)據(jù)。

        圖6 傳輸控制中心基站軟件流程圖和握手連接流程圖

        3.2 無線數(shù)據(jù)傳輸機制設(shè)置

        為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行院涂煽啃?,需要在?shù)據(jù)采集終端和傳輸控制中心之間建立有效的數(shù)據(jù)收發(fā)機制,便于傳輸控制中心基站和遠(yuǎn)程監(jiān)控終端識別出數(shù)據(jù)由哪一個采集終端發(fā)出,便于維護過程中準(zhǔn)確的找到故障硬件。為了實現(xiàn)這個功能,在預(yù)先編程的時候按照規(guī)則為每一塊無線收發(fā)模塊分配一個標(biāo)簽地址,每發(fā)送一次數(shù)據(jù)就傳輸一次標(biāo)簽地址,傳輸控制中心基站和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)通過對接收到的數(shù)據(jù)進行解碼,即可識別出發(fā)送端的標(biāo)簽地址。

        3.3 遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)功能實現(xiàn)

        遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)使用美國國家儀器(National Instrument,NI)的LabView圖形化編程語言編寫,用于水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境水質(zhì)參數(shù)的顯示、存儲,用戶通過監(jiān)控系統(tǒng)查詢當(dāng)前、歷史數(shù)據(jù),并設(shè)定目標(biāo)水質(zhì)參數(shù)。遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)由人機交互界面(UI)、通信模塊和數(shù)據(jù)庫(DB)組成。UI的功能是為用戶提供人機交互接口,通信模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收發(fā),而DB用于存儲采集到的歷史參數(shù)。為了保存監(jiān)測數(shù)據(jù),需要為系統(tǒng)設(shè)計數(shù)據(jù)庫。NI為LabView提供了一個專門和數(shù)據(jù)庫連接的工具包:數(shù)據(jù)庫連接(Database Connectivity),利用該工具包實現(xiàn)LabView和數(shù)據(jù)庫之間的連接。在數(shù)據(jù)庫中建立溫度表、pH表、溶氧濃度表,用于保存相關(guān)數(shù)據(jù)。

        4 試驗與結(jié)果

        為了測試所設(shè)計系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,選擇貴陽市花溪區(qū)的一處魚塘作為試驗場進行測試。魚塘面積200 m2,水深0.6~0.8 m;傳輸控制中心基站1臺,標(biāo)簽地址為0X01;數(shù)據(jù)采集終端12個,標(biāo)簽地址從0X02到0X13。實際測試表明,分布式網(wǎng)絡(luò)覆蓋半徑為650 m,傳輸控制中心基站到遠(yuǎn)程監(jiān)控中心的距離為800 m。

        4.1 水質(zhì)參數(shù)測量

        為測試所設(shè)計系統(tǒng)水質(zhì)參數(shù)測量的準(zhǔn)確性,利用標(biāo)準(zhǔn)儀器與所設(shè)計的系統(tǒng)對同一水體同時測量相關(guān)參數(shù),并把兩種測量結(jié)果進行對比。測試結(jié)果表明:實際溫度23.5 ℃,測量值23.8 ℃;實際pH 7.2,測量值7.2;實際溶氧8.3 mg/L時,測量值8.2 mg/L。對溫度、pH和溶氧的最大測量誤差分別為2.1%、1.3%和3.6%。

        4.2 溫度、DO和pH控制功能測試

        不同生長階段的魚類對水溫、pH以及DO的要求不同,因此需要針對不同生長階段調(diào)節(jié)各項水質(zhì)參數(shù)。實際生產(chǎn)中對各項參數(shù)的調(diào)節(jié)措施如下:(1)水溫調(diào)節(jié),一個蓄水池中裝有溫度比較高的水,而自來水水溫比較低,當(dāng)養(yǎng)殖水溫較低時打開蓄水池閘閥,放入溫度較高的水來升高水溫,當(dāng)養(yǎng)殖水溫較高時則放入自來水以降低養(yǎng)殖水溫。當(dāng)控制方法不變時,溫度調(diào)節(jié)速度與魚塘規(guī)模有關(guān)。(2)DO調(diào)節(jié)[24],在池中分布一定數(shù)量的增氧泵,當(dāng)溶氧過低時,打開增氧泵向養(yǎng)殖水體中通入空氣,以此增加溶氧。(3)pH調(diào)節(jié),當(dāng)pH<6時,向池水中加入一定量的石灰水(氫氧化鈣溶液)進行中和,若pH>9,則向魚塘中通入清水和醋酸溶液來降低pH。為驗證調(diào)節(jié)方法的可行性和系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度,分別就溫度、pH以及溶氧濃度分別進行3次測試。測試結(jié)果見表1,測試結(jié)果分析可知,系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對溫度、pH和溶氧的調(diào)節(jié),其調(diào)節(jié)的最大誤差分別為1.9%、2.6%和3.1%。調(diào)節(jié)速度、調(diào)節(jié)精度能夠滿足實際生產(chǎn)養(yǎng)殖的需求。

        表1 水質(zhì)參數(shù)調(diào)節(jié)測試表

        4.3 結(jié)果分析

        通過對標(biāo)準(zhǔn)儀器測量結(jié)果和所設(shè)計系統(tǒng)測量結(jié)果對照分析可知,兩者之間的誤差很小,測量精度滿足水產(chǎn)養(yǎng)殖的使用需求。對分布式局域網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性測試時發(fā)現(xiàn),讓數(shù)據(jù)采集終端連續(xù)工作72 h,數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定,但有一個采集終端出現(xiàn)故障,經(jīng)查是由于受潮機殼內(nèi)部積水導(dǎo)致電路所致,故障排除后連續(xù)測試15 d,數(shù)據(jù)傳輸正常,工作穩(wěn)定。對水質(zhì)參數(shù)調(diào)整結(jié)果分析表明,系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對各項水質(zhì)參數(shù)的調(diào)節(jié)和控制,調(diào)節(jié)速度比人工調(diào)節(jié)方式快,調(diào)節(jié)精度更高,控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、精度、速度都優(yōu)于傳統(tǒng)的調(diào)節(jié)方式。

        5 結(jié)論

        將分布式無線網(wǎng)絡(luò)和LabView上位機應(yīng)用到水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中,實現(xiàn)了對水產(chǎn)養(yǎng)殖水體水質(zhì)參數(shù)的實時監(jiān)測和調(diào)節(jié);將智能控制算法運用到水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)中取得了良好的控制效果;數(shù)據(jù)采集采用數(shù)字濾波算法,可有效消除干擾,提高系統(tǒng)的可靠性和抗干擾能力。結(jié)合粒子群優(yōu)化PID算法實現(xiàn)溶氧、pH和水溫的調(diào)節(jié),在保證調(diào)控精度的同時加快了系統(tǒng)調(diào)節(jié)速度,增強了系統(tǒng)動態(tài)調(diào)節(jié)能力。試驗結(jié)果表明,系統(tǒng)可以可靠穩(wěn)定地采集各項水質(zhì)參數(shù),并通過遠(yuǎn)程在線監(jiān)控系統(tǒng)實時顯示和控制,系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠,易于維護,能夠廣泛用于水產(chǎn)養(yǎng)殖現(xiàn)場。

        [1] 徐大明,周超,孫傳恒,等.基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水溫及pH預(yù)測模型[J].漁業(yè)現(xiàn)代化,2016,43(1):24-29.

        [2] 劉星橋,駱波,朱成云.基于物聯(lián)網(wǎng)和GIS的水產(chǎn)養(yǎng)殖測控系統(tǒng)平臺設(shè)計[J].漁業(yè)現(xiàn)代化,2016,42(6):16-20.

        [3] 王鴻雁,孟祥印,趙陽,等.基于ARM9及Android的水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].漁業(yè)現(xiàn)代化,2016,43(4):11-15.

        [4] 秦琳琳,馬國旗,儲著東,等.基于灰色預(yù)測模型的溫室溫濕度系統(tǒng)建模與控制[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,32(S1):233-241.

        [5] 陳俐均,杜尚豐,李嘉鵬,等.溫室環(huán)境溫度預(yù)測自適應(yīng)機理模型參數(shù)在線識別方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2017,33(S1):315-321.

        [6] 劉星橋,陳海磊,朱成云.基于GPS的自學(xué)習(xí)導(dǎo)航游弋式水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,32(1):84-90.

        [7] 張靜秋,陳愛文.基于ZigBee的魚塘水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J].江蘇科技信息,2017(7):57-58.

        [8] 高翔.面向水產(chǎn)養(yǎng)殖的小型移動式水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[D].合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2016.

        [9] 張國杰.基于STM32的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測與預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].杭州:杭州電子科技大學(xué), 2016.

        [10] 賈子赫,翟會,張旭東,等.多參數(shù)水質(zhì)檢測系統(tǒng): CN205720196U[P]. 2016-03-07.

        [11] 顧明,趙守晶,解偉,等.一種集成式智能微量多參數(shù)在線水質(zhì)檢測儀:CN105823743A[P]. 2016-03-22.

        [12] BARTRAM J. Water quality monitoring; A practical guide to the design and implementation of fresh water quality studies and monitoring programs[J]. Trans Faraday Soc,1996,66(2):537-545.

        [13] 許海海,崔新忠,蘭愛玉,等.養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)在線采集系統(tǒng)設(shè)計[J].黑龍江科技信息, 2016(34):23-24.

        [14] ORTIZ F, CRUZ R, CORREA R. Online temperature measurement of a sample inside of a microwave cavity[M]. Chicago :The measurement of attitude The University of Chicago Press, 1929:123-133.

        [15] DAVIDSON W S. Water quality monitoring[C]. Conference Record. IEEE, 1994:478-480.

        [16] SMITH R A, SCHWARZ G E, ALEXANDER R B. Regional interpretation of water-quality monitoring data[J]. Water Resources Research, 1997, 33(12):2781-2798.

        [17] 李麗華.蛋雞體溫與生產(chǎn)性能參數(shù)動態(tài)監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D].河北:河北農(nóng)業(yè)大學(xué), 2014.

        [18] 汪新星,張明.利用改進微粒群算法優(yōu)化PID參數(shù)[J].自動化儀表, 2004(2):21-24.

        [19] 鄭立新,周凱汀,王永初. PID進化設(shè)計法[J] .儀器儀表學(xué)報, 2001, 22(4):340-343.

        [20] 曹成濤,許倫輝.基于形態(tài)學(xué)小波變換的數(shù)字濾波算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用, 2017, 43(1):125-128.

        [21] LIU B, WANG L, JIN Y, et al. An Effective PSO-Based Memetic Algorithm for TSP[J]. Lecture Notes in Control & Information Sciences, 2006, 345:1151-1156.

        [22] AGRAWAL R K, BAWANE N G. Multiobjective PSO based adaption of neural network topology for pixel classification in satellite imagery[J]. Applied Soft Computing, 2015, 28:217-225.

        [23] SHI X H, LIANG Y C, LEE H P, et al. An improved GA and a novel PSO-GA-based hybrid algorithm[J]. Information Processing Letters, 2005, 93(5):255-261.

        [24] 高鳳強,顏逾越,康愷,等.基于GSM的對蝦養(yǎng)殖場增氧機監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].漁業(yè)現(xiàn)代化, 2016, 43(1):13-17.

        Design of water quality monitoring system based on distributed wireless network

        LIU Ximing1, WANG Yi2, NIE Simin3

        (1 College of Big Data and Information Engineering, Guizhou University, Guiyang Guizhou 550025, China;2 College of Physics & Electronic science, Guizhou Normal University, Guiyang Guizhou 550025, China;3 College of Mechanical and Electronic Engineering, Guizhou Minzu University, Guiyang Guizhou 550025, China)

        In order to improve the timeliness and measurement precision of water quality monitoring in aquaculture, a water quality parameter monitoring system based on wireless sensor network is designed. The system is made up of water quality parameter acquisition terminal, distributed sensor network, transmission control center base station and remote online monitoring system. The parameter acquisition terminal acquires water quality parameters and transmits them to the center base station, and then sends them to the remote online monitoring center via GPRA to realize adjustment of water temperature, pH and dissolved oxygen (DO) according to the parameters input by the user to the monitoring center. The digital filtering algorithm is introduced during parameter measurement to improve measurement precision, and PID controller set by improved particle swarm optimization (PSO) is used to adjust the water quality parameters. The results show that the measurement precision is up to standard, the measurement error of temperature, pH and DO is 2.1%, 1.3% and 3.6% respectively, and the maximum error of the system to temperature, pH and DO is 1.9%, 2.6% and 3.1% respectively. The system operation is stable and reliable.

        water quality monitoring; distributed wireless network; digital filtering algorithm; improved particle swarm optimization algorithm; PID controller

        10.3969/j.issn.1007-9580.2017.04.008

        2017-04-05

        國家自然科學(xué)基金項目(61462015);貴州省科技廳國際科技合作計劃項目(黔科合外G字[2014]7007號)

        劉熙明(1993—),男,碩士研究生,研究方向:自動化控制和嵌入式系統(tǒng)。E-mail:472148691@qq.com

        王義(1970—),男,博士,教授,研究方向:自動化控制和嵌入式系統(tǒng)。E-mail:wyigz@126.com

        S 968.31+5

        A

        1007-9580(2017)04-050-07

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