物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在養(yǎng)殖塘水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

海 濤， 陳 娟， 韋 文， 李娜娜， 曾澤明

(1.廣西大學(xué) 電氣工程學(xué)院，廣西 南寧 530004；2.廣西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司，廣西 南寧 530001)

0 引言

2019年，中國水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量占全球水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量的60%以上，人工養(yǎng)殖淡水產(chǎn)品產(chǎn)量達3 013.59×104t，是名副其實的水產(chǎn)養(yǎng)殖大國[1]。隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的迅猛發(fā)展，水質(zhì)作為水產(chǎn)養(yǎng)殖的根本條件受到越來越多的重視。水質(zhì)的某些參數(shù)如pH值、溫度、溶氧量等對水生動物的生存有著至關(guān)重要的影響，因而對水質(zhì)參數(shù)進行實時監(jiān)測有助于進一步促進水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展[1-2]。

國內(nèi)外已有學(xué)者對水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測進行了研究。文獻[3]應(yīng)用紫蜂協(xié)議(ZigBee)和無線連接(wireless-fidelity，WiFi)技術(shù)設(shè)計出水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)，實現(xiàn)了水質(zhì)信息的無線傳輸。文獻[4]將窄帶物聯(lián)網(wǎng)(narrow band internet of things,NB-IoT)技術(shù)應(yīng)用于養(yǎng)殖塘的水質(zhì)監(jiān)測，實現(xiàn)了對養(yǎng)殖塘的集中管理。文獻[5]利用長距離無線通信(long range radio,LoRa)技術(shù)多數(shù)據(jù)率特點，設(shè)計了長距離低功耗的無線傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)大面積覆蓋。但是，ZigBee的通信距離較短，需要依賴路由節(jié)點才能達到大面積網(wǎng)絡(luò)覆蓋，存在通信延時等問題[6-7]。NB-IoT可通過協(xié)議直接上傳云平臺，通信距離較長且通信實時性好，但是費用較高。LoRa通信距離長、穩(wěn)定，功耗價格低于NB-IoT，但是需要自建基站或者轉(zhuǎn)網(wǎng)關(guān)才能上傳云平臺，否則只能在局域網(wǎng)無線傳輸[8-10]。

綜上可知，單一物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有一定的局限性，本文結(jié)合LoRa技術(shù)和NB-IoT技術(shù)的優(yōu)點，設(shè)計了水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)，以微控制單元(micro control unit，MCU)作為系統(tǒng)環(huán)境參數(shù)采集核心，通過LoRa和NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成數(shù)據(jù)上傳云平臺、指令下達至電氣設(shè)備。該系統(tǒng)能掌控養(yǎng)殖塘水質(zhì)參數(shù)的實時變化并將水質(zhì)參數(shù)調(diào)節(jié)在合適范圍內(nèi)，具有一定的實際意義。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計

本文所設(shè)計的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖如圖1所示，主要分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層3個部分。

圖1 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

感知層是水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)的最底層，主要包含傳感器水質(zhì)參數(shù)采集、MCU控制中心、LoRa采集節(jié)點、電源模塊、窄帶(narrow band,NB)模塊。MCU控制中心負責(zé)水產(chǎn)養(yǎng)殖塘的數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行器的開啟，pH值傳感器、溫度傳感器、水位傳感器和溶氧量傳感器分別采集養(yǎng)殖塘中水的pH值、溫度、水位高度和溶解氧含量等數(shù)據(jù)，通過LoRa組成的局域網(wǎng)傳輸給NB模塊，連接到傳輸層。感知層在無線通信方面應(yīng)用了LoRa和NB-IoT兩種物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。NB-IoT組網(wǎng)方便，傳輸距離長；LoRa在郊區(qū)等偏遠的地方傳輸距離較遠，成本較低，但是組網(wǎng)不便[11]。因此，在較偏遠的養(yǎng)殖塘終端節(jié)點使用LoRa技術(shù)，可降低成本、擴大通信距離；在采集中心節(jié)點使用NB-IoT組網(wǎng)方便，可保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提高了性價比[12-13]。

網(wǎng)絡(luò)層主要包括核心網(wǎng)、通信基站和云平臺。感知層將采集到的數(shù)據(jù)通過核心網(wǎng)傳輸?shù)骄徒耐ㄐ呕?，再將?shù)據(jù)進行封裝打包后傳至云平臺。核心網(wǎng)和通信基站起著傳遞數(shù)據(jù)的作用，云平臺則將對數(shù)據(jù)進行存儲和處理[14]。

應(yīng)用層是用戶和系統(tǒng)進行信息交互的渠道，對數(shù)據(jù)進行可視化展示和對底層執(zhí)行器模塊下發(fā)控制命令。水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)主要實現(xiàn)了遠程監(jiān)測、調(diào)控各養(yǎng)殖塘的水質(zhì)參數(shù)，監(jiān)測是由感知層上報數(shù)據(jù)到應(yīng)用層，調(diào)控是由應(yīng)用層下發(fā)命令到感知層[15]。

2 系統(tǒng)軟硬件設(shè)計

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

圖2 水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)末端采集節(jié)點原理框圖

系統(tǒng)的硬件設(shè)計部分主要集中在感知層，包括電源模塊、MCU控制單元、傳感器、無線通信模塊和外接電氣設(shè)備，系統(tǒng)感知層中的末端采集節(jié)點原理框圖如圖2所示。

2.1.1 電源模塊

系統(tǒng)供電部分中，采用太陽能光伏為主、蓄電池組為輔的供電模式。系統(tǒng)供電結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

圖3 水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)供電結(jié)構(gòu)框圖

本系統(tǒng)光伏電池帶有最大功率點跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)控制器，具有最大功率點追蹤功能，提高了光伏板的發(fā)電效率[16]。當(dāng)光伏發(fā)電量還有富余時，同時給蓄電池組充電。當(dāng)光伏發(fā)電不足時，蓄電池組自動為系統(tǒng)供電。系統(tǒng)工作電源是12 V直流電，使用專用芯片將12 V直流電轉(zhuǎn)換成3.3 V，為MCU供電，220 V交流電為外部電氣供電。

2.1.2 主控MCU與傳感器模塊

控制核心選用MSP430F149微功耗控制器，該控制器具有處理能力強、運算速度快、易開發(fā)、片內(nèi)資源豐富等特點，滿足控制要求。傳感器模塊主要采集養(yǎng)殖塘內(nèi)水體溫度、pH值、溶氧量(質(zhì)量濃度)和氨氮含量(質(zhì)量濃度)等水質(zhì)參數(shù)，并將各參數(shù)傳輸給MCU，經(jīng)通信模塊上傳至云平臺數(shù)據(jù)庫[17]。云平臺對接收到的數(shù)據(jù)進行處理，當(dāng)水質(zhì)參數(shù)數(shù)值未在合適的范圍內(nèi)時，將會對應(yīng)用層發(fā)出報警信號。傳感器所采集到的數(shù)據(jù)是整個系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)，為保證系統(tǒng)精確地調(diào)控水質(zhì)，所選用的傳感器具體參數(shù)如表1所示。

表1 傳感器具體參數(shù)

2.1.3 通信模塊與電氣設(shè)備

通信部分由LoRa模塊和NB-IoT模塊組成，末端采集節(jié)點通過LoRa擴頻技術(shù)與采集主節(jié)點進行信息交互，NB-IoT模塊將采集主節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳至云平臺或接收云平臺下發(fā)的指令。LoRa模塊選用帶有低功耗SX1278芯片的ATK-LORA-01無線串口模塊，工作電壓3.3～5.0 V，NB-IoT模塊選擇工業(yè)級單模NB-IoT模組M5310-A模塊，內(nèi)置用戶識別模塊(subscriber identity module,SIM)芯片，支持ONE-Net協(xié)議，工作電壓3.1～4.2 V。插上中國移動物聯(lián)網(wǎng)卡后，才能通過射頻天線將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到NB-IoT基站。

電氣設(shè)備主要有增氧機、水泵和投餌機等，單片機通過控制繼電器的開斷來控制設(shè)備的開關(guān)。設(shè)備的控制有自動和手動兩種運行模式，選擇自動模式時，系統(tǒng)采用自適應(yīng)控制方式，結(jié)合反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法對有延時的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測所得數(shù)據(jù)進行補償，進而實現(xiàn)自動控制設(shè)備調(diào)節(jié)水質(zhì)參數(shù)。選擇手動模式時，用戶可通過One-NET云平臺網(wǎng)頁端或者手機端微信小程序?qū)υO(shè)備進行控制。系統(tǒng)控制的流程圖如圖4所示。

2.2 軟件設(shè)計

本文監(jiān)控平臺選用One-NET云平臺進行瀏覽器/服務(wù)器(browser/server,BS)和微信小程序的二次開發(fā)，登錄One-NET網(wǎng)站進入開發(fā)者中心，創(chuàng)建產(chǎn)品選擇輕量級機對機(light weight machine to machine,LwM2M)設(shè)備接入?yún)f(xié)議，在設(shè)備管理中通過NB模塊的國際移動設(shè)備識別碼(international mobile equipment identity,IMEI)編號添加NB-IoT設(shè)備，可在設(shè)備的資源列表中添加各傳感器對象并設(shè)置鑒權(quán)信息，詳情可查看當(dāng)前傳感器所采集數(shù)據(jù)的歷史記錄，還可對傳感器進行讀或?qū)懖僮鳌Ｔ谟|發(fā)器管理中添加觸發(fā)器，當(dāng)pH值、溫度、溶氧量、氨氮質(zhì)量濃度、水位等數(shù)據(jù)處于所設(shè)的報警臨界點時，便會觸發(fā)報警，用戶可選擇郵件或網(wǎng)頁通告報警信息。本次試驗設(shè)置了3個末端采集節(jié)點(記為1、2、3號養(yǎng)殖塘)，進入設(shè)備的資源列表后，可以選擇查看相應(yīng)養(yǎng)殖塘的某一水質(zhì)參數(shù)信息歷史記錄。

圖4 系統(tǒng)控制流程圖

系統(tǒng)對云平臺進行了微信小程序二次開發(fā)，所開發(fā)的微信小程序能將數(shù)據(jù)完全移植到移動端，主要包括水質(zhì)參數(shù)的基本信息、設(shè)備運行狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)查詢等功能。在首頁登錄成功后，就可以使用上述功能。在基本信息界面，選擇相應(yīng)的養(yǎng)殖塘后，可以查看水質(zhì)參數(shù)的具體數(shù)據(jù)，并設(shè)置所選養(yǎng)殖塘的水質(zhì)參數(shù)的閾值范圍。在設(shè)備運行狀態(tài)界面，當(dāng)處于自動控制狀態(tài)時，電氣控制狀態(tài)開關(guān)將會被鎖定，選擇相應(yīng)的養(yǎng)殖塘后，可以查看當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)，出現(xiàn)故障時將會給用戶發(fā)送預(yù)警信息。

3 系統(tǒng)試驗結(jié)果

利用本系統(tǒng)在桂南某水產(chǎn)養(yǎng)殖基地進行試驗，根據(jù)淡水養(yǎng)殖水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)和養(yǎng)殖基地所養(yǎng)魚種的養(yǎng)殖經(jīng)驗得出，最佳水質(zhì)分別為pH值6.5～8.5、溫度20～30 ℃、溶氧量5～8 mg/L、氨氮質(zhì)量濃度0～2 mg/L、水位2.5～3.0 m。系統(tǒng)設(shè)置3個末端采集節(jié)點，分別放置于不同的養(yǎng)殖塘(記為1號、2號、3號)內(nèi)，各養(yǎng)殖塘規(guī)格一致。為對系統(tǒng)進行穩(wěn)定性分析，對其進行數(shù)據(jù)丟失率測試。一次完整的通信是從末端采集節(jié)點讀取數(shù)據(jù)，經(jīng)局域網(wǎng)傳輸?shù)讲杉行墓?jié)點，再經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸，到達云平臺的過程[18]。設(shè)置水質(zhì)參數(shù)每隔30 s向服務(wù)器上報一次，存儲于數(shù)據(jù)庫中。從數(shù)據(jù)庫中讀取2020年6月10日至2020年6月29日共20 d的數(shù)據(jù)進行測試。若數(shù)據(jù)未丟失，則每一測試的池塘應(yīng)上報57 600條數(shù)據(jù)，實際數(shù)據(jù)丟失率如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)丟失率

由表2可知：系統(tǒng)最大數(shù)據(jù)丟失率為1.9%，通信穩(wěn)定性在98%以上，滿足系統(tǒng)通信要求。

為驗證系統(tǒng)運行時對水質(zhì)環(huán)境參數(shù)調(diào)控的效果，使用高精度溫度測試儀和奧克丹多參數(shù)水質(zhì)分析儀測出人工管理養(yǎng)殖塘(記為4號)和1號養(yǎng)殖塘的溫度、pH值、溶氧量和氨氮質(zhì)量濃度等水質(zhì)參數(shù)，從云端數(shù)據(jù)庫中抽取出1號池塘的水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，將云端記錄的1號養(yǎng)殖塘、測試儀測得的1號和4號養(yǎng)殖塘在2020年6月10日至2020年6月29日區(qū)間段每天下午17點的水質(zhì)參數(shù)進行對比分析。

進行試驗的同時，將該水產(chǎn)養(yǎng)殖基地的天氣基本情況進行了記錄，6月13日至6月18日、6月25日至6月27日這幾天當(dāng)?shù)叵掠瓿潭戎杏暌陨?，其他時間段未下雨或短時間小雨。結(jié)合試驗環(huán)境實際變化情況對試驗結(jié)果進行分析，總體表現(xiàn)為雨天時水溫降低、pH值降低、溶氧量升高、氨氮質(zhì)量濃度降低，天氣的變化對4號養(yǎng)殖塘水質(zhì)參數(shù)的影響比較直接。以溫度和溶氧量變化為例，試驗部分?jǐn)?shù)據(jù)對比如圖5所示。

圖5a為水溫數(shù)據(jù)對比圖。由圖5a可知：1號養(yǎng)殖塘水溫系統(tǒng)值波動范圍為22.50～24.87 ℃，水溫控制精度為±0.15 ℃，4號養(yǎng)殖塘水溫測試值波動范圍為21.15～25.59 ℃。當(dāng)處于雨天時，各養(yǎng)殖塘水溫有降低的趨勢。圖5b為溶氧量數(shù)據(jù)對比圖。由圖5b可知：1號養(yǎng)殖塘溶氧量系統(tǒng)值波動范圍為6.65～7.31 mg/L，溶氧量控制精度為±0.11 mg/L，4號養(yǎng)殖塘溶氧量測試值波動范圍為6.45～7.38 mg/L。當(dāng)處于雨天時，各養(yǎng)殖塘溶氧量有升高趨勢。整體上，1號養(yǎng)殖塘的系統(tǒng)值十分接近測試值，變化平穩(wěn)且處于合適范圍內(nèi)，4號養(yǎng)殖塘的水質(zhì)參數(shù)數(shù)值波動幅度大，1號與4號養(yǎng)殖塘參數(shù)變化走向大體一致。將1號養(yǎng)殖塘的系統(tǒng)數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)儀器測試值進行比較，系統(tǒng)所測部分水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測精度與誤差值如表3所示。

表3 系統(tǒng)所測部分水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測精度與誤差值

本系統(tǒng)所允許的參數(shù)最大監(jiān)測精度分別為:溫度±0.2 ℃、pH值±0.2、溶氧量和氨氮質(zhì)量濃度均為±0.2 mg/L，各參數(shù)最大平均誤差為0.5%。將試驗結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值對比可知：本系統(tǒng)溫度最大監(jiān)測精度保持在±0.15 ℃，最大平均相對誤差為0.48%，均符合系統(tǒng)要求。

4 結(jié)論

本文設(shè)計了一種基于LoRa和NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的養(yǎng)殖塘水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)局域網(wǎng)采用LoRa技術(shù)部署網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，便于擴增采集節(jié)點數(shù)。One-NET云平臺通過NB模塊的IMEI編號與其進行綁定，并添加鑒權(quán)信息與傳感器相對應(yīng)，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。通過試驗驗證，監(jiān)控系統(tǒng)可對增氧機等設(shè)備下發(fā)命令，實現(xiàn)對設(shè)備的遠程控制，通信過程中最大數(shù)據(jù)丟失率在2%以下，與人工管理的養(yǎng)殖塘相比，經(jīng)系統(tǒng)調(diào)控的養(yǎng)殖塘受環(huán)境影響較小，所調(diào)控的水質(zhì)參數(shù)平均相對誤差在0.5%以下。整個試驗過程中系統(tǒng)運行穩(wěn)定、控制精度高、實時性好，提高了養(yǎng)殖塘管理效率，可為農(nóng)業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域提供參考。