基于LoRa 的水產養殖水質監控系統設計

楊英，任選

（1.廣東交通職業技術學院，廣東 廣州 510080；2.廣州索朗智能科技有限公司，廣東 廣州 510000）

我國是水產養殖大國，但養殖中大部分投喂、增氧、水溫調節等相應操作仍然是依靠人工觀察養殖環境而進行，生產方式較為粗放，生產水平還比較落后。近年來以無線傳感、云計算、大數據等物聯網技術為標志的新一代信息技術發展迅猛，利用物聯網技術進行水產養殖已引起關注，有必要加強物聯網技術在水產養殖行業中的應用研究。

水產養殖的水質信息主要有溫度（T）、溶解氧（DO）、酸堿度（pH）、電導率（TDS）等。水質信息的實時監測對投喂、增氧、調節水溫等至關重要。近年已有許多用于漁業水質檢測的研究，如鄒志勇等[1]、吳澤鑫等[2]提出了基于ZigBee 技術的嵌入式監控系統。這類無線傳感技術屬于近距離傳輸，應用受限。現在，水質監測越來越多青睞于使用LoRa、NB_IoT無線傳感技術[3,4]，而基于這類技術的用于水產養殖卻非常少[5]。因此，本文通過研究LoRa 無線傳輸技術在水質監測方面的應用，提出了基于LoRa 的水產養殖成套設計方案，包括利用云技術進行水質信息存儲、控制信息轉發等技術來實現智能化、信息化水產養殖。

1 系統設計

本系統采用兩級微型計算機控制系統（SCC）結構，由監控終端系統與云平臺組成，云平臺使用廣州某公司提供專為智慧農業開發的云平臺。該平臺完成了對網關數據接收、處理以及集中管理，前提是來自網關數據按照平臺要求的協議預先處理數據。本設計中先將來自監控終端的數據進行預處理再傳入網關設備，由網關設備負責與云平臺通信。

1.1 系統的結構圖及功能

本系統的結構框圖如圖1。其遠程監控終端系統以STM8L05F3 低功耗單片機為底層，由相應的T傳感器、DO 傳感器、pH 傳感器、TDS 傳感器、模擬量輸入輸出通道、執行機構所組成。傳輸層采用RS485 通信協議接入LoRa 網關，LoRa 網關數據通過GPRS 接入廣州市某公司云平臺，一方面云平臺數據可通過手機移動接口顯示出實時水質信息，手機移動端同時發送控制命令給云平臺控制監控終端；另一方面，養殖設備上可與云平臺通信，來自云平臺的控制數據可以開關控制增氧機器、投飼料和增溫設備等。其中以SMT8L051F3 為核心的監控終端系統的工作過程如下：

酸堿度（pH）、溶解氧（DO）、溫度（T）、電導率（TDS）等數據采集模塊完成對水產養殖環境中pH、溶解氧、溫度、電導率等采集，各自將數據通過轉換模塊轉換成電量,這類電量往往比較小不易讀取，通過設計調理電路把電信號放大、濾波轉換成單片機可以讀取的數字量，單片機再與RS485 通信，將數據打包好傳輸出去。單片機也可讀取RS485 數據包中控制信息進行調節。系統整體結構圖如下：

1.2 硬件設計

本文以DO 傳感器、主控芯片為例介紹硬件設計。

1.2.1 基于Clark 電極檢測DO 的方法與電路設計

（1）覆膜極譜式DO 傳感器的工作原理[6]

本系統選用覆膜原電池式DO 傳感器。該傳感器屬于Clark 電極型，價格適中，穩定度好，可以滿足水產養殖環境溶解氧在線測量的要求。該傳感器由陰陽兩電極和電解液組成原電池，測量時不需外加電壓，電極反應自發進行。一個電極材料為Au，一個電極材料為Pb，電解液為NaOH 溶液，則電極反應為:

陰極：O2+2H2O+4e-→40H-

陽極：2Pb+4OH-→2Pb（OH）2+4e

電池總反應：OH-+2Pb+2H20 →2Pb（OH）2

擴散電流的大小可表示為：i=K'·CS

式中，K'在某一溫度下是一個常值，CS 為溶解氧濃度，電流與水中溶解氧濃度成正比，DO 傳感器為線性元件。只要測量該溫度下的電流值，就可測得此時水中溶解氧濃度。

朱亞明在文獻[6]中提出的公式：

根據上文提到的原理，設計了溶解氧的極化電壓電路、極化穩壓電路以及溶解氧溫度補償電路。

（2）溶解氧極化電壓電路設計

極譜型電極需要外加0.6～0.8V 的極化電壓，需要一個分壓模塊。R11、R12 為分壓電阻。U4 為電壓跟隨器，增強極化電壓的驅動能力。R10、C18 構成個RC 濾波電路（圖2）。

（3）溶解氧極化穩壓電路設計

LT1763 是一種穩壓電源芯片（LDO）可把4～20V 供電電壓轉換為3.3V 電壓，再經過小磁珠FB1 隔離轉換為信號調理模塊的正輸入電壓AVCC。AVCC 經過ICL7660 轉換為-3.3V，再經過L1,C12,C16 組成的LC 濾波電路提高電源的穩定性，輸出-AVCC 供模擬器件使用（圖3）。

（4）溶解氧溫度補償電路設計

使用cj431 組成精密電流限制器，供給NTC 電阻，使其產生精確的電壓，依電壓值計算出當前的溫度，然后由處理器對電極輸出信號進行溫度補償。電路圖見圖4。其他傳感器硬件部分設計與DO傳感器設計類似。

1.2.2 主控芯片電路

主控芯片采用stm8l 系列。意法半導體的8 位微控制器平臺基于高性能8 位內核和先進外設集，該平臺采用意法半導體專有的130nm 嵌入式非易失性存儲器技術制造而成（圖5）。STM8L 基于8 位STM8 內核采用了專有超低漏電流工藝，利用最低功耗模式實現了超低功耗（0.30uA）。它具有多個串行通信口和IIC 接口足以滿足本系統的使用。主控芯片連接電路圖見圖5。

1.3 通信與網關設計

1.3.1 RS485 通信

本設計采用RS485 通信，將來自主控芯片的數據傳給通信層。RS485 總線是一種常見的串行總線標準，采用平衡發送與差分接收的方式，具有抑制共模干擾的能力。A 線上加一個3.3K 的上拉偏置電阻；在B 線上加一個3.3K 的下拉偏置電阻。匹配電阻是120Ω 的R20，可以有效增加系統的傳輸穩定性。

RS-485 標準定義信號閾值的上下限為±200mV。即當A-B＞200mV 時，總線狀態應表示為“1”；當A-B＜-200mV 時，總線狀態應表示為“0”。但當A-B 在±200mV 之間時，則總線狀態為不確定，在A、B 線上面設上、下拉電阻，可盡量避免這種不確定狀態，增強抗電磁干擾的能力?？偩€上會存在浪涌沖擊、電源線與485 線短路、雷擊等潛在危害，所以在A、B 各自對地端接6.8V 的TVS 管。RS485通信電路電路圖如圖6。

1.3.2 LoRa 網關選擇

本設計中通過購買LoRa 網關設備完成組網功能。購買的網關設備相當于一個無線路由設備，可以完成LoRa 節點自組網功能，同時具有3G/4G+LoRa 雙無線、強大的網絡轉換能力、工業級高速4G模塊、支持WIFI 覆蓋和APN/VPDN 專網、適應各類無人值守工業應用環境、帶寬資源分配可控、設備遠程配置、升級與維護功能。

1.4 上位機軟件設計

上位機軟件主要用來顯示水質實時信息、根據水質信息自動發送控制養殖的機電設備的信息。本設計中LoRa 網關對接云平臺，云平臺完成了數據服務器功能，當上位機完成主動連接后定時向上位機發送傳感器數據，也可接收上位機發送來的各類控制命令。云平臺接收到控制命令主動完成對養殖的機電設備如增氧機、投餌機、增熱機的開關控制，上位機軟件會將突發事故的處理命令發送給云平臺。發送控制命令的機制是：采集數據實時發送到遠程數據庫服務器（云平臺），手機可預先設置好數值，數據上傳后進行比對分析，繼電器通過數據比較做出相應控制。軟件也可以手動控制完成主動增氧、投餌、增溫等功能。上位機軟件流程圖見圖7。

2 結果與分析

水中傳感器利用自主設計的變化電路放大信號，借助ADC 電路把轉換后的數字量信號發送給主控芯片處理。傳感器最終反饋的數據是電壓信號，數據會存在一定誤差，需要通過實驗和數據分析，校驗實驗采集數據的準確性。在確保傳感器采集數據可靠性的前提下，通過擬合電壓和傳感器的關系，得到傳感器-電壓轉換公式，同時驗證公式的準確性。軟件設計結果驗證系統整體工作情況以及系統功能。

2.1 溶解氧數據采集和分析

實驗記錄兩類數據：電腦串口實時采集到電壓值的數據作為“實驗數據”，標準溶解氧測量儀測得的含量數據作為“實際數據”，各個“實驗數據”相對應。以1000mL 自來水作為測試對象，通過往測試對象中加入定量的“零氧試劑”，間隔1min 記錄串口返回的電壓值和標準溶解氧測量儀測量到的數據。采樣30 對數據進行學習，如表1 所示。

表1 電壓值與溶解氧關系數據Tab.1 Relationship data between voltage and dissolved oxygen

用MATLAB 對實驗數據做了“殘差分析”，分析其數據樣本的可靠性（圖8），發現大部分實驗數據可靠，誤差在可接受的范圍內。同時，大部分樣本點都落在了回歸線上，只有少數樣本偏離回歸線。

2.2 溶解氧傳感器函數關系式擬合

實驗表明，用MATLAB 函數關系式擬合溶解氧的實驗數據和實測數據組得到溶解氧-電壓函數關系式為：f（x）=0.017196x+1.7963x^2+0.5501。

同時，為了驗證擬合函數的可靠性，對數據作“散點圖”分析（圖9）。

散點圖分析表明，大部分點可以落在回歸線，公式擬合效果較為理想，說明溶解氧-電壓的函數可相對準確測量水中溶解氧含量。實驗結果表明，本系統傳感器數據的精度可精確到小數點后2 位。

2.3 pH 傳感器數據采集與分析

與溶解氧實驗類似，pH 數據樣本采集以及分析所示，樣本數據基本可信（圖10）。

2.4 pH 傳感器函數關系式擬合

用MATLAB 函數關系式擬合pH 傳感器實驗數據和實測數據組得到溶解氧-電壓函數關系式為：f（x）=28.917x+1.6504x2+94.503。

散點圖的分析表明，大部分點可以落在回歸線，公式擬合效果較為理想（圖11）。其他傳感器與以上兩種傳感器實驗方式類似，結果均滿足性能要求，均可精確到小數點后2 位。

2.5 軟件設計結果

在Android studio 平臺開發手機軟件App，使用了SQLite 作為本地數據庫進行密碼以及用戶數據的保存。手機App 在Android 環境系統中運行，功能包括水質信息的實時顯示、手動控制養殖設備工作以及設定超限值自動控制養殖設備工作等功能，系統每一分鐘刷新顯示數據，運行結果如圖12 所示。在工作狀態下，移動端軟件運行正常，證明整個系統設計合理，能滿足水產養殖實際工作需要。

3 討論

基于物聯網技術的信息化水產養殖系統節省人力成本、降低養殖戶的勞動量，對及時預防和處理事故都是傳統水產養殖方式所不能比擬的，是未來水產養殖的發展方向。系統的總體設計方案與無線傳輸技術極大地影響著這類系統的性能與成本。目前，水產養殖的無線傳輸技術一般在ZigBee、NB_IoT 和LoRa 技術中展開研究。ZigBee 特點是：近距離（一般通信距離10～20m），低功耗，低成本，無線組網需要借助其他網關[7]；NB_IoT 技術的特點是：通信距離遠（一般通信距離15km），在網絡部署上可與蜂窩基站復用，成本上較高[8]；LoRa 比前兩者更適合水產養殖[7]：LoRa 傳輸距離1～20KM，低功耗，電池可供模塊使用10 年，自組網，成本低[9]，一般模塊幾元錢。本文正是基于對LoRa 技術的研究設計了系統。該系統采用LoRa 技術傳輸水質傳感信息，通過LoRa 網關接入某智慧農業的云平臺。實驗證明，此設計合理、可行、有效，并保證了低功耗、遠距離、低成本、數據實時性、穩定性、精確性等性能。其數據實時性設定為一分鐘數據刷新一次，傳輸距離一般情況可達10 km，數據精度在1%內?？紤]到大面積養殖環境，基于ZigBee 技術的系統組網能力稍顯不足，而NB_IoT 成本高、對電信運營商依賴，水產養殖行業更適合采用基于LoRa 技術的物聯網系統。本設計表明，擁有無線自組網能力的LoRa 技術可接入多個節點到網關設備，不需要依賴電信運營商，是先進的、靈活的無線傳輸技術。

近年來，物聯網的水產養殖研究的解決方案有些相似[1,2,10]，都是從水中傳感器采集數據經由網關設備傳入服務器；有些使用自己開發的服務器[1,2]，有些使用公有云[10]。自己開發服務器成本比較高，而公有云提供的是公共接口，開發與維護的難度大。與這些物聯網解決方案不同的是，本研究針對智能農業的云而不是公有云來設計硬件與軟件系統。而本系統所使用的云服務器已經集成了數據包的解析、數據緩存、轉發等功能，具備控制養殖設備的功能，手機端軟件通過接口調用即能實現所有功能，如手機App 實驗結果展示的那樣，功能全面，開發簡單，極大降低了開發難度和開發成本。

目前對于LoRa 技術的研究主要集中在性能評估方面，針對水產養殖監測的低成本專用LoRa 低功耗傳感網絡研究得很少[5]。本系統的設計突破了現有技術，改進了設計理念，同時結合了云計算、4G、移動端APP 開發等技術，實現了水產養殖的智能化、集約化，適合大面積水產養殖需要。