基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)

施珮 袁永明 張紅燕 匡亮

摘要 集約化的水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)養(yǎng)殖水體水質(zhì)有較高的要求，不準(zhǔn)確的測量和延遲的數(shù)據(jù)采集會(huì)影響?zhàn)B殖生產(chǎn)的順利進(jìn)行。設(shè)計(jì)了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與上層應(yīng)用系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合，在自組網(wǎng)情況下實(shí)現(xiàn)了水產(chǎn)養(yǎng)殖相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。該系統(tǒng)在Cotex-M4 ARM架構(gòu)下以微處理器STM32F405與無線射頻芯片CC2530為核心，對(duì)系統(tǒng)底層硬件、底層軟件、應(yīng)用層軟件進(jìn)行了開發(fā)。同時(shí)，為提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，采用新型支持度函數(shù)加權(quán)融合算法對(duì)系統(tǒng)采集的多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。整個(gè)系統(tǒng)測量精度高，實(shí)時(shí)性強(qiáng)、運(yùn)行穩(wěn)定，能夠較好地滿足水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測的要求。

關(guān)鍵詞 水產(chǎn)養(yǎng)殖;STM32F405;ZigBee;CC2530;水質(zhì)監(jiān)測

中圖分類號(hào) S 126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2021）05-0207-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.05.058

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Monitoring System of Aquaculture Water Quality Based on Wireless Sensor Network

SHI Pei，YUAN Yong-ming，ZHANG Hong-yan et al

（Freshwater Fisheries Research Center，Chinese Academy of Fishery Sciences，Key Laboratory of Freshwater Fisheries and Germplasm Resources Utilization， Ministry of Agriculture and Rural Affairs，Wuxi， Jiangsu 214081）

Abstract Intensive aquaculture has high demands on the quality of culture water.Inaccurate or delayed water quality monitoring will do harm to the regular fishery production.To solve these problems，this study designed a monitoring system of aquaculture water quality based on wireless sensor network.It combined the wireless sensor network with application system together，and realized the real-time monitoring of aquaculture water quality by using ad-hoc network.Under Cotex-M4 ARM architecture，the monitoring system used microprocessors STM32F405 and wireless RF CC2530 chip as a core.Meanwhile，it developed corresponding underlying hardware，software and application software.In order to enhance the data accuracy，an improved support degree function was applied to fuse multi-sensor data in monitoring system.This system had high measurement accuracy，real-time and stability，which could meet the requirements of aquaculture monitoring.

Key words Aquaculture;STM32F405;ZigBee;CC2530;Water quality monitoring

近年來，隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖逐漸規(guī)?；⒓s化，我國居民水產(chǎn)品攝入量逐年增高，可供食用的水產(chǎn)品種類也日趨豐富。水產(chǎn)品的質(zhì)量與產(chǎn)量受到多種因素的影響，其中養(yǎng)殖水體的質(zhì)量至關(guān)重要[1-3]?，F(xiàn)階段，養(yǎng)殖密度的擴(kuò)大使得部分養(yǎng)殖水環(huán)境遠(yuǎn)超其承載極限，水質(zhì)不斷惡化，病害率提高。因此，準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測具有重要意義。

傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測主要依賴于儀表與人工經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合，耗時(shí)、耗力、監(jiān)測范圍小且監(jiān)測周期長[4]。目前廣泛采用的有線自動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)存在布線困難、施工難度大、維護(hù)成本高、監(jiān)測范圍有限等問題[5]，相關(guān)從業(yè)者迫切需要一種更有效的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)。王文華等[6]使用STC12C5A60S2采集相關(guān)傳感器數(shù)據(jù)，并通過GSM進(jìn)行傳輸，該方案對(duì)運(yùn)營商依賴性強(qiáng)，維護(hù)成本高，功耗大，存在自身局限性;黃建清等[7]通過nRF905實(shí)現(xiàn)無線傳輸，但nRF905無法實(shí)現(xiàn)自組網(wǎng)功能，方案可擴(kuò)展性差;張國杰等[8]采用STM32微處理器作為終端及GPRS實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)傳輸。筆者在前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合新一代信息技術(shù)手段，提出了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，使用數(shù)據(jù)采集終端節(jié)點(diǎn)測量水質(zhì)各參數(shù)，通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至協(xié)調(diào)器，協(xié)調(diào)器通過RS232發(fā)送至服務(wù)器端，用戶可在網(wǎng)頁和手機(jī)APP遠(yuǎn)程查看水質(zhì)數(shù)據(jù)。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集終端、ZigBee路由器、ZigBee協(xié)調(diào)器、服務(wù)器端等構(gòu)成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。數(shù)據(jù)采集終端、ZigBee路由器、

ZigBee協(xié)調(diào)器通過已配置信道與Pan ID完成數(shù)據(jù)傳輸，考慮到水質(zhì)監(jiān)測節(jié)點(diǎn)較多，ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)采用網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

2 硬件電路設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集終端主要包括數(shù)據(jù)采集模塊和ZigBee通訊模塊兩部分，數(shù)據(jù)采集終端硬件連接圖如圖2所示。

數(shù)據(jù)采集模塊包括溫度傳感器、溶解氧傳感器、pH傳感器、溶解氧飽和度傳感器、MCU主控制器構(gòu)成，ZigBee通訊模塊由CC2530構(gòu)成，電源電路負(fù)責(zé)為整個(gè)采集終端供電。各傳感器采集到相關(guān)數(shù)據(jù)后通過CC2530模塊的ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸至協(xié)調(diào)器，協(xié)調(diào)器通過RS232連接服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示及存儲(chǔ)。

2.1 MCU主控電路

主控芯片采用意法半導(dǎo)體公司的STM32F405RGT6。該芯片基于Cotex-M4架構(gòu)，最高主頻168 MHz，作為一款高性能的微控制器，其采用90 nm的NVM工藝和ART（自適應(yīng)實(shí)施存儲(chǔ)加速器，Adaptive Real-Time MemoryAccelerator），能夠勝任該水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)傳感器采集及數(shù)據(jù)融合的要求，STM32F405RGT6外部引腳圖如圖3所示。

2.2 數(shù)據(jù)通信電路

數(shù)據(jù)采集模塊采集數(shù)據(jù)后需通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)。ZigBee采用基于802.15.4的低功耗局域網(wǎng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)由ZigBee聯(lián)盟（ZigBee Alliance）開發(fā)并管理。ZigBee常用于異步通信，具有CSMA/CA通道介入能力。因其低功耗、低成本、時(shí)延短、網(wǎng)絡(luò)容量大、可靠、安全等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于智能家居、智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)等物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中[9-13]。ZigBee有3種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：①星型網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞绞浇Y(jié)構(gòu)簡單，但只有唯一的路徑，整個(gè)ZigBee網(wǎng)絡(luò)容易受到協(xié)調(diào)器限制。

②樹形網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞绞娇梢灾貜?fù)多個(gè)層級(jí)，ZigBee網(wǎng)絡(luò)通過路由器節(jié)點(diǎn)延長傳輸距離，但終端節(jié)點(diǎn)只能指定一條路由路徑，并且路由過程是完全透明的。③網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有更加靈活的信息路由規(guī)則，信息通訊更有效率，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有“自愈性”。節(jié)點(diǎn)間根據(jù)路由探索功能可以找到信息最佳傳輸路徑。該系統(tǒng)采用此網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

此次監(jiān)測系統(tǒng)中ZigBee通訊模塊采用CC2530F256，該芯片由德州儀器（Texas Instruments，TI）生產(chǎn)，遵循2.4 GHz IEEE802.15.4協(xié)議。ZigBee和RF4CE的結(jié)合應(yīng)用是一個(gè)真正的片上系統(tǒng)（SoC）解決方案，ZigBee通訊模塊系統(tǒng)電路圖如圖4所示。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 底層軟件設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)采集模塊STM32F405RGT6采用結(jié)構(gòu)化編程方法，在MDK環(huán)境下使用C語言編程，J-Link在線調(diào)試。ZigBee通訊模塊采用IAR Embedded Workbench完成程序編譯開發(fā)。數(shù)據(jù)采集模塊代碼主要包括水溫?cái)?shù)據(jù)采集子函數(shù)、溶解氧數(shù)據(jù)采集子函數(shù)、pH采集子函數(shù)、溶解氧飽和度數(shù)據(jù)采集子函數(shù)。運(yùn)行時(shí)，數(shù)據(jù)采集模塊首先進(jìn)行微處理器初始化，對(duì)各函數(shù)進(jìn)行調(diào)用獲得傳感器數(shù)據(jù)，并通過CC2530發(fā)送至協(xié)調(diào)器。數(shù)據(jù)采集模塊程序流程如圖5所示。

3.2 應(yīng)用層軟件設(shè)計(jì)

為了便于用戶隨時(shí)查看數(shù)據(jù)信息，該監(jiān)測系統(tǒng)完成了服務(wù)器端的開發(fā)和部署，并在應(yīng)用層設(shè)計(jì)了移動(dòng)端APP軟件，可使用手機(jī)實(shí)時(shí)查詢服務(wù)器數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用MySQL開發(fā)，其中包含監(jiān)測指標(biāo)信息表、監(jiān)測池塘信息表、設(shè)備信息表等表格。APP軟件采用面向?qū)ο缶幊痰姆椒?，在Eclipse For Android Developer Tools環(huán)境下采用Java開發(fā)，提供遠(yuǎn)程訪問數(shù)據(jù)庫功能和執(zhí)行器設(shè)備控制功能。通過這些功能用戶可隨時(shí)查看養(yǎng)殖水體的實(shí)時(shí)情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，實(shí)時(shí)控制底層設(shè)備，APP軟件訪問服務(wù)器流程如圖6所示。

在軟件開發(fā)中，設(shè)計(jì)了權(quán)限驗(yàn)證功能，經(jīng)過驗(yàn)證后方可顯示主界面，同時(shí)使用ViewPager控件實(shí)現(xiàn)界面滑動(dòng)功效果。與服務(wù)器連接成功后，即可查看傳感器監(jiān)測信息，該軟件實(shí)現(xiàn)效果如圖7所示。

4 算法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的多樣性，各參數(shù)之間存在量綱和量級(jí)上

的差異[14]。為了避免這些差異對(duì)數(shù)據(jù)分析和融合產(chǎn)

生的影響，使用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法Z-score[15]對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理計(jì)算式

如下：

x k+i=x k+i×（x k+j-x k）j，0

式中，x k+i為k+i時(shí)刻傳感器丟失數(shù)據(jù);x k、x k+j分別為第k和k+j 時(shí)刻傳感器采集的原始數(shù)據(jù)。

4.2 數(shù)據(jù)融合

由于在實(shí)際水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中，水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)采集的傳感器參數(shù)較多，且來源于多個(gè)傳感器。為了保障系統(tǒng)能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)做出正確的控制和決策，系統(tǒng)需要利用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后輸出。該研究中搭建的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測系統(tǒng)使用一種新型支持度函數(shù)加權(quán)融合理論[16]作為多傳感器數(shù)據(jù)的融合算法。系統(tǒng)多參數(shù)數(shù)據(jù)融合過程如圖8所示。

基于水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)采集的多傳感器水質(zhì)參數(shù)經(jīng)數(shù)據(jù)傳輸層到達(dá)應(yīng)用層。所有采集的原始數(shù)據(jù)首先經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理獲得標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，再經(jīng)過加權(quán)融合操作，向系統(tǒng)提供融合結(jié)果，為系統(tǒng)控制決策提供依據(jù)。

4.3 結(jié)果分析 該研究中將該水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用在無錫南泉水產(chǎn)養(yǎng)殖基地的多個(gè)養(yǎng)殖池塘中。選擇其中一個(gè)試驗(yàn)池塘為研究對(duì)象，并將系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)和融合的部分結(jié)果顯示在表1中。從表1可以看出，溶解氧融合值與多傳感器觀測值具有較高的一致性，能有效體現(xiàn)多傳感器觀測值之間的潛在關(guān)系，可以為多傳感器測量提供參考依據(jù)，為水產(chǎn)養(yǎng)殖實(shí)際應(yīng)用提供決策支撐，滿足生產(chǎn)實(shí)踐的需要。然而，融合值和真實(shí)值仍會(huì)存在一定的誤差。這是由于在實(shí)際傳感器感知測量的過程中，傳感器會(huì)由于微生物、污漬附著或環(huán)境的突然變化使得測量誤差發(fā)生。當(dāng)故障發(fā)生或水體發(fā)生突然異常時(shí)，水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)的融合機(jī)制可以實(shí)時(shí)獲得新的融合值并傳送至應(yīng)用端用戶中心。同時(shí)，系統(tǒng)能夠幫助發(fā)現(xiàn)故障設(shè)備，調(diào)整應(yīng)急策略，降低養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)，提高經(jīng)濟(jì)效益。

5 結(jié)論

該研究以無錫市南泉養(yǎng)殖基地的養(yǎng)殖池塘為試驗(yàn)對(duì)象，設(shè)計(jì)了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)以自組網(wǎng)的形式完成多個(gè)試驗(yàn)池塘中水溫、溶解氧、pH、溶解氧飽和度等指標(biāo)的檢測。對(duì)數(shù)據(jù)采集終端節(jié)點(diǎn)、應(yīng)用層APP進(jìn)行開發(fā)，并利用新型支持度函數(shù)加權(quán)融合算法完成多參數(shù)傳感器的數(shù)據(jù)融合處理，解決了遠(yuǎn)程水質(zhì)監(jiān)測中精度低、實(shí)時(shí)性差等問題。該系統(tǒng)能幫助相關(guān)從業(yè)者實(shí)時(shí)了解養(yǎng)殖水體信息，提高養(yǎng)殖效率，從而規(guī)避養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)，提高經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1]

孫麗華，陳浩如，黃洪輝，等.攝食水平對(duì)幾種重要海水養(yǎng)殖魚類生長和氮收支的影響[J].水產(chǎn)學(xué)報(bào)，2009，33（3）：470-478.

[2] 陶寧，母剛，張國琛，等.陶瓷板和真空管太陽能集熱器對(duì)養(yǎng)殖水體升溫效果的對(duì)比研究[J].大連海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，34（2）：267-272.

[3]李希磊，吳雪，楊俊麗，等.萊州灣扇貝養(yǎng)殖區(qū)水體質(zhì)量調(diào)查[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，45（20）：106-110.

[4] 譚德紹.VOCs氣質(zhì)聯(lián)用走航監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)察的展望[J].節(jié)能與環(huán)保，2019（8）：98-99.

[5] 黃建清，王衛(wèi)星，姜晟，等.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（4）：183-190.

[6] 王文華，岳維光，王宇飛，等.多傳感器無線智能水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].電子設(shè)計(jì)工程，2016，24（7）：135-137，140.

[7] 黃建清，王衛(wèi)星，姜晟，等.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（4）：183-190.

[8] 張國杰，陳凱，顏志剛，等.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].機(jī)電工程，2016，33（3）：366-372.

[9] 劉大安.水產(chǎn)工廠化養(yǎng)殖及其技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，2009，27（3）：97-105.

[10] 潘子輝，沈蘇彬，吳振宇.一種基于ZigBee的智能家居自動(dòng)服務(wù)提供方法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2018，28（1）：200-204.

[11] 檀業(yè)健.基于智能病房的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化，2018（3）：184-185.

[12] 趙曉璐，劉琨.基于ZigBee技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)實(shí)時(shí)采集和遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2017，37（6）：35-36.

[13] 田學(xué)軍，何江蕓.一種基于ZigBee的智慧農(nóng)業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)[J].機(jī)床與液壓，2018，46（22）：112-115，134.

[14] 施珮，袁永明，匡亮，等.基于EMD-IGA-SELM的池塘養(yǎng)殖水溫預(yù)測方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49（11）：312-319.

[15] 匡亮，華馳，鄧小龍，等.一種優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的果園濕度預(yù)測方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2019，32（3）：418-423.

[16] SHI P，LI G H，YUAN Y M，et al.Data fusion using improved support degree function in aquaculture wireless sensor networks[J/OL].Sensors，2018，18（11）[2020-04-25].https：//doi.org/10.3390/s18113851.DOI：10.3390/s18113851.