基于物聯網的對蝦養殖監測預警研究?

高鳳強，紀藝娟，陳俊仁

(廈門大學嘉庚學院 信息科學與技術學院，福建 漳州 363105)

近年來，對蝦養殖業發展迅猛，成為我國水產養殖的支柱性產業[1－2]。保持水質穩定和溶解氧充足是對蝦養殖的關鍵技術環節[3－4]。養殖水體溶解氧含量不足和氣候等因素突變導致的水質失衡極易造成對蝦的疾病爆發和死亡，給養殖戶帶來經濟損失[5－8]。因此，采用物聯網技術實現養殖設備、養殖水體的實時自動監測對提高對蝦養殖的產量和質量具有重要意義[9]。

針對水產養殖過程的監測需求，學者們紛紛開展研究并提出了多種方案。金光[10]、蔡向科[11]、楊旭輝[12]等針對水產養殖水質監測系統功耗高和節點能量有限的問題，設計了低功耗水產養殖水質監測系統，顯著延長了采集節點的工作時間。劉敬彪[13]、李卓然[14]等針對傳統水產養殖水質監測實時性差和維修成本高等問題，設計了基于ZigBee 無線傳輸網絡的水質監測系統，改善了系統的實時性和可靠性。馬從國[15]、李慧[16]、史兵[17]、劉星橋[18]和宦娟[19]等針對規模化水產養殖中有線監控存在部署和維護困難的問題，設計了基于無線傳感網的水產養殖水質監測系統，實現了多傳感器節點的快速便捷部署。劉雨青等[20]針對螃蟹養殖基地的監控需求，開發了由水質監控、氣象監控和視頻監控等構成的螃蟹養殖基地監控系統，實現了對養殖基地的本地和遠程智能監控。郭一晶等[21]針對傳統對蝦養殖過程中容易出現未及時調控增氧機而造成重大經濟損失的情況，提出了一款基于GSM 的對蝦養殖場增氧機監控系統，實現了對養殖場增氧機的實時監控、遠程操作和異常報警等功能。這些研究有效促進了我國水產養殖業的智能化發展。

但是，上述研究主要針對規模化基地養殖的水質監測進行研究設計，不能很好解決對蝦小散養殖戶的核心需求。實際上，我國對蝦養殖業主要以中小規模及粗放型養殖的小散戶養殖為主，而小散戶的養殖管理主要以人工巡塘方式進行，對于養殖設備、水質環境的監測和天氣預測基本依靠人工經驗。同時，對蝦養殖塘基本處在偏遠地區，現場通信網絡處于2G、3G 和4G 的不同階段。因此相對其他養殖業，對蝦養殖戶對于系統的核心需求是實現遠程操作及異常報警、有效降低巡塘強度；同時設備需支持2G/3G/4G 等網絡，提升設備的現場穩定性和適應性。而前述分析的方案大多解決了設備遠程控制和水質數據采集的問題，但沒有涉及設備工作異常的報警，不能有效降低巡塘的勞動強度。此外，已有研究僅支持單一網絡模式，不能同時支持2G/3G/4G網絡，限制了系統的應用范圍和進一步推廣。因此，針對對蝦養殖的特殊需求，本文設計了一套基于物聯網架構的對蝦養殖監測預警系統，實現實時自動的增氧機遠程監控、水質數據監測和天氣異常預警等處理；同時設計手機APP，方便用戶及時獲取水質數據、天氣情況和異常報警等信息。本系統可以為養殖戶實現科學管理，促進養殖過程規范化，提高養殖的自動化和信息化水平提供技術支持。

1 系統方案設計

系統以物聯網的標準體系進行架構，由感知層、傳輸層和應用層組成，如圖1 所示。系統實現了對養殖場信息的采集、傳輸、處理以及用戶對信息的交換、通信與控制[22]。

圖1 系統整體框架

(1)多信息感知層

感知層由部署在養殖場的傳輸主站構成。該層實現養殖場的溫度、pH 值、溶解氧、電能參數等數據的實時采集和增氧機的控制工作，完成感知層與基站之間的數據交互。

(2)雙向傳輸層

傳輸層是感知層和應用層數據雙向交互的橋梁，具有接入功能和傳輸功能。首先，該層負責感知層設備的接入工作，將數據可靠地上傳到應用層；其次，它又負責將應用層的反饋或指令數據下發到感知層，保障指令和數據的上傳下達。

(3)多功能應用層

應用層是系統與用戶交互的接口，由服務器、手機用戶端和PC 管理端組成。該層負責數據的分析、存儲和展示，異常報警和用戶控制指令的下發等。

2 系統設計

2.1 多信息感知層設計

感知層的設計分為硬件設計和軟件設計。硬件設計主要是實現傳輸主站的電路設計；軟件設計主要是實現水環境和電能數據的自動采集、增氧機的控制和網絡數據的雙向傳輸。

2.1.1 硬件設計

感知層的硬件整體結構框圖如圖2 所示。傳輸主站主要由控制模塊、電源模塊，無線通信模塊、RS485 通信模塊和驅動模塊構成。其中主機通過RS485 總線連接水環境數據傳感器和電能傳感器，獲取水體環境和電能實時數據；通過驅動模塊實現增氧機的控制；通過無線通信模塊來完成數據上發和命令接收。

圖2 感知層系統硬件架構圖

(1)基于STM32F103VET6 微處理器的控制模塊

為降低功耗，簡化系統電路，選取了STM32F103VET6 微處理器作為控制模塊的核心[23－24]。其內核采用高性能的ARM Cortex－M3 CPU，工作頻率可達72MHz，內置高速存儲器，并具備豐富的I/O 口。該模塊具體電路如圖3 所示。

圖3 控制模塊電路圖

(2)基于騏俊ML810 的無線通信模塊

為確保在缺乏4G 網絡的偏遠地區也能正常工作，選取了騏俊ML810 無線通信模組進行數據通信，實現將感知層和服務器端數據交換。該模組是一款4G 無線通信模組，兼容現存的3G 或2G 網絡。該模組內置豐富的網絡協議，并且擁有豐富的硬件接口，工作溫度范圍寬，可滿足物聯網數據傳輸的需求[25－27]。為了方便該模組出現故障時的更換和不同項目中的快速應用，將ML810 模組封裝成模塊。該模塊再通過預留的UART 口連接主控，使用AT指令進行絡連接和數據通信，具體電路如圖4 所示。

圖4 無線模塊電路圖

(3)基于MAX485 的通信模塊

為抑制共模干擾，實現收發器高靈敏度，主站通過RS485 總線與傳感器進行物理連接，實現對水質的溫度、pH 值、溶解氧和電能參數的采集，并選用MAX485 作為RS485 總線的接口芯片。該接口芯片內部配備一個驅動器和一個接收器，外圍電路連接簡單。為了提高網絡的可靠性，在MAX485 芯片的A 端與B 端之間匹配了120 Ω 的電阻，具體電路如圖5 所示。

圖5 RS485 通信模塊電路圖

(4)基于ULN2003 的驅動模塊

為達到電流增益高、工作溫度范圍寬和帶負載能力強，主站選用了ULN2003 驅動芯片，同時，為滿足對多增氧機設備控制，選用了具備靈敏度高、功耗低、適合高密度安裝等性能的HK4100F－DC24V 繼電器實現對增氧機的啟停控制，具體電路如圖6 所示。

圖6 驅動模塊電路圖

2.1.2 軟件設計

感知層軟件部分主要實現養殖場水質及增氧機工作狀態監控、增氧機工作異常報警，數據遠程傳輸等功能。感知層的主程序流程圖如圖7 所示。

圖7 感知層的主程序偽代碼

主站開始運行時，首先進行初始化工作。初始化的內容包括初始化串口工作模式、無線通信模塊工作模式、定時器、中斷和標志位等。在初始化完成后，主站將開啟無線通信模塊，建立起與服務器的通信鏈路。然后主站開始定時獲取水質數據和電能數據，并將獲取到的數據通過無線通信模塊傳輸至服務器。服務器通過算法對數據進行分析并呈現給用戶，若數據異常，則執行應急方案并報警和通知用戶。數據定時采集和傳輸的時間由預設的定時器控制。在采集數據的同時，主站會通過中斷接收遠程服務器的控制指令。主站在控制指令解析的基礎上對指令內容進行執行并將執行結果反饋至服務器端。

2.1.3 數據處理

本系統正常持續運行過程中，電能和水質數據均屬于穩定、變化緩慢類型的數據。但在增氧機的啟動過程中會造成電能數據的快速上升和下降。為了避免出現增氧機啟動而誤判增氧機工作狀態的情況，應將增氧機啟動過程的數據給予剔除[21]。類似的，水質數據采集過程中相鄰數據點的快速波動屬于異常現象，應給予濾除。根據系統數據的特點和濾波需求，本項目采用遞推中值濾波算法。該算法融合了遞推和中位值平均濾波算法的優點，可以有效抑制干擾且數據平滑度好[28]。

該算法的具體工作代碼如圖8 所示。系統采集的數據總共有5 個，其中水質數據3 個(溫度、pH 值和溶解氧含量)，電能數據2 個(電壓和電流)。因此，系統首先開辟5 個長度為12 的固定隊列，分別用于緩存每個數據分量最新采集的12 個數值。在每次采集新的數據分量之前，先將隊首的數據Xi，0刪除，并將所有數據往隊首方向移動1 位，空出隊尾位置Xi，11。其次將采樣到新的數據分量放入隊尾Xi，11的位置。然后將每個隊列中的數據進行累加得到Si，并找出每個數據分量的最大值Xmax，i和最小值Xmin，i。最后，根據公式1，計算出每個數據分量的當前值。

圖8 遞推中值濾波算法偽代碼

2.2 傳輸層設計

傳輸層可以通過2G、3G 或者4G 網絡建立感知層與服務器、Internet 網絡之間的通信。本系統采用TCP/IP 協議進行遠程無線數據傳輸，存在服務器主動發起和傳輸主站主動發起兩種情況。本系統規定由服務器主動發起的數據傳輸稱為發送，接收主站數據稱為返回；由傳輸主站主動發起的數據傳輸稱為請求，接收服務器數據稱為響應，如圖9 所示。傳輸層設計的核心內容是TCP 通信報文設計。系統采用的TCP 通信報文格式如圖10 所示。通信報文具體每個字段的格式說明如表1 所示。

圖9 數據流向說明圖

圖10 通信報文格式

表1 通信報文格式字段說明表

2.3 應用層設計

應用層的軟件設計是整個系統的核心，包括硬件連接服務器、業務服務器、PC 管理端和移動端的軟件設計。應用層的服務器連接框圖如圖1 所示。

硬件連接服務器提供感知層設備接入的API，并實現與業務服務器的數據通信。該部分軟件的開發語言為JAVA，開發工具為Eclipse。同時連接服務器采用高性能事件驅動框架Netty 建立與感知層設備的Socket 連接[29－31]。連接服務器與業務服務器的連接采用的是HTTP 協議。

業務服務器實現了感知層數據的分析存儲與展示、移動端數據訪問與遠程控制API、天氣信息的獲取和設備故障報警電話的撥打，并實現對感知層設備管理、用戶信息維護等功能。該部分軟件的開發語言為PHP，開發工具為PhpStorm，并采用ThinkPHP5.0 框架進行開發。

PC 管理端實現了用戶管理、設備管理、數據管理和設備遠程控制功能。PC 管理端的功能基礎是業務服務器提供的功能接口，且同樣部署在業務服務器。因此該端采用和業務服務器一致的的開發語言、開發工具和框架。

移動端實現了水質數據監測、設備遠程控制、設備工作監控、天氣預警等功能。該部分軟件采用HTML5 技術來實現對安卓端和蘋果端的統一支持，并采用WeX5 跨端工具進行開發。

3 系統測試

本系統于2018 年5 月開始逐步在福建省部分地區進行應用測試，截止到目前已經有23 套設備分布在莆田市、漳州市下轄的龍海市、漳浦縣等地區使用。部分安裝設備的現場照片如圖11 所示。以下將分別對系統數據傳輸穩定性和移動端功能進行測試。

圖11 部分安裝設備現場圖

3.1 數據傳輸穩定性

數據傳輸過程包括感知層的數據獲取，傳輸層的中間傳輸和應用層服務器的接收。感知層的傳輸主站每隔6 s 發送一次報文到服務器，內容包括水質數據、電能數據和設備狀態數據。為了保證每條報文都能傳輸到服務器端，傳輸主站建立了重發機制。當超過2 s 沒有收到服務器返回的報文時，傳輸主站會重新發送一次數據，每條報文最多重發3 次。

本次實驗選取了6 臺設備隨機4 天的數據作為樣本進行測試，分析數據傳輸的穩定性。根據數據發送的頻率，理論上每臺設備一天應往服務器發送14 400 條報文，由于重發機制的影響，實際發送報文數超過14 400 條。讀取服務器端和傳輸主站的日志，設備每天的分析數據如圖12 所示，所有設備的數據整體情況如圖13 所示。每臺設備4 天的數據合計如圖14 所示。測試結果表明，本系統的通信成功率為99.05%，數據傳輸穩定，滿足實際應用需求。

圖12 數據丟失率分析

圖13 所有設備數據合計

圖14 單設備整體數據分析

3.2 移動端功能測試

本系統開發了移動端APP 應用，同時支持安卓端和蘋果端。筆者于2019 年12 月22 日和23 日在龍海市浮宮鎮際都村的一個養殖場進行了移動端功能測試，測試現場的環境如圖11 所示。

(1)設備遠程控制

該測試的主要目的是驗證能否正常遠程開關增氧機及識別開啟異常的情況。在驗證遠程控制功能時，任意選擇早中晚各1 h 作為測試時間，在測試時間段內每隔2 min 進行1 次遠程開關，實驗結果表明90 次的開啟和關閉操作都正常完成。系統在實現過程中加入對增氧機開啟過程的監控，當增氧機不能正常啟動時提示開啟失敗。為驗證該功能，將與增氧機連接的漏電保護開關斷開，再進行一次遠程控制的實驗。實驗結果表明90 次的開啟均提示“開啟失敗”，可正常識別開啟過程中的異常情況。開啟成功或失敗界面如圖15所示。

圖15 開啟成功和失敗界面圖

(2)設備工作監控

該測試的主要目的是驗證增氧機工作異常時系統是否會撥打報警電話，并在移動端顯示消息提醒。測試實驗任意選擇早晚各2 h 作為測試時段，每隔10 min 進行一次測試，在增氧機正常工作的情況下，通過斷開漏電保護開關模擬增氧機工作異常，接收到報警電話和提醒消息算一次完整測試。實驗結果表明12 次的異常模擬均收到了報警電話和提醒信息。移動端的報警記錄如圖16(a)所示。

(3)水質數據監測

該測試的主要目的是驗證數據采集和顯示是否正常。在移動端主界面中可以實時顯示各養殖池的數據信息，如圖16(b)所示。通過移動端可以選擇任一養殖池實時查看水質溶解氧、pH 值和溫度等水質數據信息。同時系統可設置各參數的正常閾值，數據超出范圍時會進行異常報警。另外用戶可以查看各水質數據的歷史數據，按照天、月、年的形式查看變化趨勢。

(4)天氣預警

該測試的主要目的是驗證天氣異常時，系統是否能夠進行異常提醒。系統根據每個養殖場所處地區進行設置，定時從第三方服務器獲取該地區的天氣情況。天氣預警界面中顯示對應地區氣象情況，系統獲取到天氣異常信息后，發布預警信息提醒用戶做好防范措施，如圖16(c)所示。

圖16 移動端應用界面

4 結論

針對對蝦養殖過程中對于增氧機監控和水質監測的需求，本文設計了一套基于物聯網技術的對蝦養殖監測系統。系統由感知層、傳輸層和應用層組成，實現了對增氧機遠程監控，水質數據監測與異常報警，天氣異常預警等功能。系統目前已經投入到福建省多處對蝦養殖場進行實際應用測試，結果表明該系統達到了預期設計目標、運行穩定，可有效降低對蝦養殖過程中的人力成本和養殖過程中設備及天氣異常帶來的風險。作為物聯網技術在對蝦養殖業中的示范應用，該系統的進一步推廣應用可以有效解決傳統對蝦養殖場管理需要人工全天候干預的問題，為養殖戶實現科學管理和養殖經驗的積累、提高養殖收益提供技術支持。