智能水产养殖系统关键技术研究

为解决水产养殖池环境因子的人工监测存在的随机性大、难以控制的问题,设计了一种基于物联网的智能测控系统。重点对水产养殖智能测控系统中的若干关键技术进行了研究。采用多跳树型无线网络拓扑结构作为系统底层数据采集传输的网络结构。通过Zig Bee技术和GPRS技术,对水环境温度、溶解氧、p H等因子进行实时采集,对增氧机、投饲机和水泵的状态实现远程控制。用户使用网页或手机APP,不仅可以查看系统运行中各项参数的历史轨迹,还可以实时监测与控制现场的各项参数。对监测节点等软硬件设计进行了详细阐述,采用卡尔曼滤波算法对模拟量数据进行处理以提高准确度。测试结果表明,模拟量数据精度和数据传输误码率均在1%以内;远程设置控制参数,网络延迟在10 s以内。该系统稳定可靠、数据检测准确、易于扩展,可在水产养殖中推广使用。