基于Arduino和ELM的智能養魚系統及其數據化管理

王 麗，王嘉祥

（1.西北工業大學，陜西 西安 710114；2.西北工業大學，陜西 西安 710114）

0 引 言

養魚是家庭中經常選擇的一種休閑方式。然而，家養的寵物魚成活率不高的問題困擾著很多人。本項目針對這一問題，設計了一套基于Arduino和ELM的智能養魚系統；并利用ELM神經網絡建立數據庫，科學分析各種魚需要的生長環境，通過APP上的指令指導用戶科學養魚、交流養魚心得，提高養魚成活率。

1 總體設計

本系統的硬件和軟件部分由溫度傳感器、pH值傳感器、TDS濃度傳感器、Arduino UNO單片機、HC-05藍牙模塊、手機APP等組成，結構框圖如圖1所示。

圖1 軟硬件系統結構

本系統的水質數據化管理主要通過SPSS分析溫度、pH值、TDS濃度的相關性關系（Pearson’s相關系數）；利用MATLAB極限學習機神經網絡分析溫度、pH值與TDS濃度的映射關系，以及各種魚類的最適宜溫度和pH值。數據分析關系如圖2所示。

圖2 數據管理系統結構

2 系統工作原理

2.1 DS18B20溫度傳感器

DS18B20是美國DALLAS半導體公司繼DS1820之后最新推出的一種改進型智能溫度傳感器。與傳統的熱敏電阻相比，它能夠直接讀出被測溫度，并且可根據實際要求通過簡單的編程實現9～12位的數值讀數方式。具體工作原理如圖3所示。

圖3 DS18B20溫度傳感器的工作原理

2.2 pH值傳感器

pH值傳感器模塊通過BNC接頭與PH復合電極進行連接，擴展有DS18B20溫度傳感器接口，方便進行軟件溫度補償設計。調節10 kΩ藍色電位器的旋鈕可以進行放大倍數調節（順時針調節增大、逆時針調節減小）。

2.3 Pearson’s相關性分析

Pearson’s是最常用的相關系數，又稱積差相關系數，取值為-1～1，絕對值越大，說明相關性越強。計算和檢驗該系數的方法為參數方法，適用條件如下：（1）兩變量呈直線相關關系，如果是曲線相關可能不準確。（2）極端值會對結果造成較大的影響。（3）兩變量符合雙變量聯合正態分布。

2.4 ELM極限學習機

極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）或“超限學習機”是一類基于前饋神經網絡（Feedforward Neuron Network, FNN）構建的機器學習系統或方法，適用于監督學習和非監督學習問題。具體映射關系如圖4所示。

圖4 極限學習機原理

3 軟件及硬件架構

3.1 總體設計思路

溫度、pH值、TDS濃度傳感器是適用于水中的傳感器。三者與Arduino UNO通過引線相連后，根據相應Arduino程序將所檢測到的水質轉化為電壓，并將其轉化為數字輸出。HC-05模塊是一款藍牙轉串口轉換器，通過TX和RX引腳，支持使用標準AT命令。將溫度、pH值、TDS濃度傳感器所檢測到信號通過藍牙模塊傳輸到手機APP中；在Arduino UNO為其供電后即可被智能手機、智能平板、電腦等藍牙設備發現，并讀取相應數據。手機APP設計分為登錄、狀態監測、養魚貼士、養魚日記、養魚論壇等五個界面。其中，登錄界面設置為注冊手機號登錄、QQ登錄兩種登錄方式；狀態監測界面反映當前魚所處環境的溫度、pH值、TDS濃度，每隔1 s更新一次。

3.2 軟硬件優勢

本設計所使用的軟硬件系統具有以下優勢：

（1）Arduino UNO主要以AVR單片機為核心控制器的單片機應用開發板，集成度高、小而靈活。

（2）同時集成溫度、pH值、TDS濃度傳感器到同一探頭上，監測效率高、數據傳輸簡易。

（3）軟件系統具有便捷性與實用性，構建的養魚交流平臺具有可操作性與實用性。

4 數據管理系統

4.1 總體設計思路

通過建立金魚、龍魚、錦鯉、血鸚鵡等十五種常見魚類的溫度數據庫、pH值數據庫、TDS濃度數據庫，代入SPSS進行Pearson’s相關性分析，測得平均溫度與TDS濃度的相關性為0.915，平均pH值與TDS濃度的相關性為0.921，均具有強相關性。據此建立映射關系，先對溫度、pH值、TDS濃度進行歸一化處理，并建立多目標規劃模型，將溫度、pH值按照0.4和0.6的權重歸于一類變量，并映射到TDS濃度值后代入ELM神經網絡。

4.2 數據化管理系統科學性

（1）采用Pearson’s相關性分析確保所選pH值、溫度與雜質固溶度有相關性后再做歸一化計算。

（2）利用極限學習機神經網絡確定了各種魚類適宜生長的溫度和pH值，彌補這方面的數據空白。

5 結 語

隨著物聯網技術的廣泛應用，考慮在家庭養魚活動中引入這一技術有著重要意義。針對市面上此方面設備的缺乏，基于Arduino開發傳感器、藍牙監測軟硬件系統設計了數據化養魚系統。利用水質監測傳感器實時監測水質并傳輸顯示數據，將養魚這一行為數據化和智能化。搭建手機APP養魚平臺，為養魚人群提供數據指導。結合數據庫和神經網絡進行映射式的單一魚種生存環境分析，彌補各類魚種生活環境適宜指數缺失的弊端。該系統具有便捷性和科學性，適用于各種養魚場合，如家庭養魚、智慧漁業等領域，有廣泛的推廣前景。

注：本文通訊作者為王嘉祥。