




摘 要:目前,我國傳統水產養殖面臨著自然資源占用率高、環境污染嚴重、技術落后及養殖面積減少等問題。為實現智慧化水產養殖,基于窄帶物聯網(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)設計一款智慧水產養殖系統。該系統采用STM32F103ZET6單片機為核心處理器,搭配外圍電路及相應傳感器實現復雜環境下的數據采集、處理功能,并對比閾值實現自動控制,采集的數據通過NB-IoT無線通信技術實時發送至云平臺,用戶可通過可視化界面直觀了解實時狀況并實現遠程控制。
關鍵詞:水產養殖;NB-IoT;數據采集;遠程控制
中圖分類號:TP302.1 文獻標志碼:A 文章編號:1674-7909-(2023)11-149-4
0 引言
現如今,我國普遍采用的水產養殖模式需要大量的自然資源和勞動力投入[1]。同時,水產養殖過程中易出現水質惡化問題,使水產品的產量與品質無法得到保障[2]。水產養殖戶若無法及時掌握養殖水體環境數據,則易影響水產養殖效益。基于窄帶物聯網(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的智慧水產養殖系統可著重解決以上問題,降低養殖成本,實現高產高質養殖。
該系統以低功耗32位單片機STM32F103ZET6為控制核心,以NB-IoT無線通信技術為傳輸方式,將多傳感器組網結合,可實現復雜環境下多種環境數據采集,能將采集到的溫度、水位、pH值、溶氧量等數據通過可視化大屏直觀顯示,并運用物聯網技術發送至系統云端。水產養殖戶可以通過Web端設備和移動端設備對數據進行遠程實時監測并對設備加以控制,實現智慧水產養殖系統閾值自動比較控制與人機交互遠程控制。
1 系統整體方案
隨著水產養殖業的不斷發展,水產養殖密度也越來越高,智能化養殖已經是大勢所趨[3]。該系統采用32位單片機STM32F103ZET6進行信號處理,通過溶解氧傳感器、pH值傳感器、水位傳感器和溫度傳感器等多個傳感器進行多維度數據采集;當傳感器采集的數據不在系統設定的閾值范圍時,系統自動進行換水和增氧等操作,使之恢復正常水平[4]。同時,該系統通過NB-IoT模塊將數據上傳服務器,養殖人員可利用云平臺和客戶端查看水產養殖環境相關數據,并進行指令下發,可減少人工成本。
該系統總體分為硬件執行控制端和軟件顯示控制端兩部分。硬件執行控制端以STM32F103ZET6單片機為核心處理器,搭配外圍傳感器電路實現數據的采集、處理功能,定時將串口數據發送至NB-IoT接收端,實現數據實時“上云”。軟件顯示控制端由平臺可視化搭建和智能設備遠程控制兩部分構成。平臺可視化搭建實現復雜數據展示,如水溫、pH值、溶解氧,水位等[5]。智能設備遠程控制利用物聯網平臺配置微信小程序,工作人員通過云端下發指令,對水泵、投食器等設備進行遠程控制。該系統具體架構如圖1所示。
2 硬件執行控制端設計
基于NB-IoT的智慧水產養殖系統硬件部分包含主控核心模塊及各類環境檢測傳感器,搭配外圍電路,對水產養殖環境相關指標的實時信息進行采集,芯片對傳回的數據信息進行ADC轉化、量化分析,實現數據的及時、準確采集。利用STM32F103ZET6的串口(RX、RD)將采集到的數據傳輸至NB-IoT模塊,設置相應的指令對數據實現“上云”操作,根據閾值設定實現增氧機、水泵、酸(堿)液泵等的自動控制。硬件模塊運行流程圖如圖2所示。
2.1 主控核心模塊設計
主控核心模塊選用STM32F103ZET6為主控芯片,其具有強大的計算性能,主頻達到了72 MHz,含有豐富的指令集和高效的指令執行速度;具有豐富的外設接口,支持多種外設接口;具有大容量存儲空間,512 kB閃存和64 kB SRAM存儲器可以滿足大量數據存儲和處理的需求;具有低功耗設計,采用多種省電技術,如多級時鐘系統、低功耗待機模式等,可以有效降低功耗,延長電池壽命;具有多種保護機制,如堆棧保護、Flash存儲器保護等[6]。該芯片滿足智慧水產養殖系統的控制和監控等功能需求,能夠保證水產養殖系統穩定、可靠。
2.2 數據傳輸模塊設計
數據傳輸模塊是智慧水產養殖系統中至關重要的一部分,負責將傳感器采集到的環境數據通過網絡上傳至云平臺進行處理和分析[7]。該系統采用BC28模塊連接NB-IoT網絡實現數據傳輸。BC28模塊是一種高性能、低功耗的NB-IoT模塊,具有更好的兼容性和穩定性,該系統適用于多種不同的應用場景,具有較高的可擴展性。配置時所應用的AT指令及其功能如表1所示。
2.3 溶解氧測量模塊設計
溶解氧是維持水生生物生命活動必不可少的要素[8]。如果水中溶解氧含量過低,會導致水生生物缺氧、生長緩慢、免疫力下降、死亡率增加;如果水中溶解氧含量過高,魚塘易富營養化,也會對水生生物造成傷害。
該系統選用膜式溶解氧傳感器,其采用特殊的膜層來隔離水與氧氣,通過檢測氧氣的擴散速度計算得出水中溶解氧的含量。該傳感器利用數字485通信輸出功能,能夠提供與水中氧的濃度成比例的毫伏輸出或4~20 mA電流輸出。
2.4 水位測量模塊設計
在水產養殖中,監測水位對于水體管理至關重要。水位的變化會影響水體的氧氣含量、水溫、水流動速度等參數,進而影響魚類的存活和生長。
該系統采用壓力式水位傳感器監測水位。該傳感器由測量元件和信號轉換器構成。測量元件通常是一個液體密封容器,容器內部裝有一個壓力傳感器和一個開口,開口通過導管與被測液體相連。當液位高度變化時,被測液體的壓力也會隨之改變,壓力傳感器便可以測量出這些壓力變化。
2.5 酸堿度測量模塊設計
在水產養殖中,水的酸堿度(pH值)是一個至關重要的參數。過高的pH值會導致水生動物的鰓部和皮膚受到腐蝕和損傷,過低的pH值則會影響水生動物的代謝和生長發育。
該系統采用可充式pH傳感器監測水的pH值。該傳感器通過浸泡在液體中的pH電極測量水體中的氫離子濃度,進而計算出水的pH值。pH值傳感器使用前需要進行校準,依次將電極放入3種標準溶液中,記錄對應的輸出電壓值(見圖3),此研究計算得到的標準曲線表達式為Y=-5.946 7x+22.255。用所得曲線表達式計算,即可得到水體的pH值。
2.6 溫度測量模塊設計
在水產養殖中,不同種類的水生生物對水溫的要求不同,水溫的變化也會影響水生生物的生長和健康[9]。水溫過低會減緩水生動物的新陳代謝和生長速度,而水溫過高則會影響其呼吸和消化系統的正常功能。
該系統采用DS18B20非浸入式溫度傳感器監測水溫。該傳感器通過空氣或水面感知水的溫度變化,測量出水溫。相比傳統的浸入式溫度傳感器,該傳感器安裝更簡便,能夠避免傳感器被水污染[10]。
3 軟件顯示控制端設計
基于NB-IoT的智慧水產養殖系統的上位機以云服務器為中心,主要功能是接收下位機的上發數據并搭建Web平臺對數據進行展示,對水產養殖系統進行遠程監控與控制。水產養殖系統管理人員可以在該平臺上對水產養殖系統的實時及歷史數據進行查看。
3.1 上位機可視化平臺設計搭建
利用Spring和Vue技術搭建系統平臺,通過網頁進行數據可視化顯示,搭配物聯網云平臺引入天氣預報API、水產養殖知識拓展等功能,開發設計實時顯示數據圖表、報警日志數據表格和監測管理的可視化界面。用戶管理、信息管理頁面便于水產養殖管理人員查閱記錄數據。網頁顯示數據圖以動態曲線的方式顯示實時數據,并與科學養殖理論數據對比,以便養殖人員對養殖環境進行監測與調控。
平臺的可視化數據分析模塊利用Python及其配套的數據分析工具完成數據分析,充分利用Python在常見的非計算密集的任務中節約開發時間的優勢,減少項目開發時間。利用成熟的Hadoop工具和Zookeeper開發框架,通過Hive搭建數據倉庫,利用Kafka搭建消息處理流,實現總體化分析和預測,結合pH值、水溫及溶解氧含量等數據對養殖環境進行綜合評估,輔助養殖人員優化養殖環境。
3.2 遠程監測與控制
微信小程序屬于輕量級應用程序。利用微信小程序開發助手對小程序進行開發、配置,寫入相應的控制程序并提供相應的控制接口,可高效地完成對智慧水產養殖系統的控制和管理。同時,通過調用物聯網平臺接口,將水產養殖數據的實時信息展示在智能設備和網頁端上,養殖人員可以通過手機、電腦等設備遠程監測和管理養殖過程,實現養殖過程的可視化和可控化。在硬件控制端,利用舵機、步進電機、繼電器等電機裝置帶動水泵、閘門、投食器等設備工作,從而有效地解放生產力,提高水產養殖的效率與質量。遠程監測與控制模塊示意圖如圖4所示。
4 系統應用情況與可推廣性
經測試,該系統在多種復雜環境條件下具有穩定性強、智能化、高效性等特點。該系統采集數據的準確性和實時性有較高的保障,系統的自動控制功能也能有效地控制養殖環境的各項指標,提高了養殖效率。用戶可以利用該系統遠程監測和控制養殖環境,有效地提高了生產效率和產品質量,降低了人工成本和環境污染。該系統可以廣泛應用于水產養殖行業,特別適用于養殖密度較高的場景,如養殖池、養殖塘等。
該系統采用通用的STM32F103ZET6單片機和NB-IoT無線通信技術,具有很強的可擴展性和可定制性。同時,該系統的硬件設計和軟件設計為模塊化結構,方便用戶根據實際需求進行改進。此外,該系統的數據采集和處理功能適用于多種不同的水產養殖環境和場景,具有很強的通用性和適應性。因此,該系統具有很大的推廣潛力。
5 結語
針對我國傳統水產養殖面臨的問題,筆者開發出了一種基于NB-IoT的智慧水產養殖系統。該系統主控單元采用STM32F103ZET6微控制器,控制外圍電路和傳感器數據的采集、發送,實現自動化控制;采用物聯網技術,將處理后的信息通過NB-IoT無線通信技術發送至物聯網平臺;通過可視化界面,讓用戶了解到魚塘實時信息、對魚塘進行遠程管理,從而實現高質量的現代化水產養殖。該系統將物聯網技術、智能檢測和智能控制有機結合,可為水產養殖行業的智能化、規范化、科學化發展提供有力的技術支持。
參考文獻:
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基金項目:2022年江西省大學生創新創業訓練計劃項目“基于物聯網技術的智慧水產養殖系統”(S202210404030);2021年江西省教育廳科學技術研究項目“面向山地果園監測的異構無線傳感器網絡的關鍵技術研究”(GJJ210610)。
作者簡介:張昱恒(2002—),男,本科生,研究方向:物聯網硬件開發。
通信作者:黃德昌(1983—),男,碩士,高級實驗師,研究方向:物聯網技術。