摘 要:目前,我國(guó)傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖面臨著自然資源占用率高、環(huán)境污染嚴(yán)重、技術(shù)落后及養(yǎng)殖面積減少等問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)智慧化水產(chǎn)養(yǎng)殖,基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)設(shè)計(jì)一款智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用STM32F103ZET6單片機(jī)為核心處理器,搭配外圍電路及相應(yīng)傳感器實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集、處理功能,并對(duì)比閾值實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制,采集的數(shù)據(jù)通過(guò)NB-IoT無(wú)線通信技術(shù)實(shí)時(shí)發(fā)送至云平臺(tái),用戶可通過(guò)可視化界面直觀了解實(shí)時(shí)狀況并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。
關(guān)鍵詞:水產(chǎn)養(yǎng)殖;NB-IoT;數(shù)據(jù)采集;遠(yuǎn)程控制
中圖分類號(hào):TP302.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-7909-(2023)11-149-4
0 引言
現(xiàn)如今,我國(guó)普遍采用的水產(chǎn)養(yǎng)殖模式需要大量的自然資源和勞動(dòng)力投入[1]。同時(shí),水產(chǎn)養(yǎng)殖過(guò)程中易出現(xiàn)水質(zhì)惡化問(wèn)題,使水產(chǎn)品的產(chǎn)量與品質(zhì)無(wú)法得到保障[2]。水產(chǎn)養(yǎng)殖戶若無(wú)法及時(shí)掌握養(yǎng)殖水體環(huán)境數(shù)據(jù),則易影響水產(chǎn)養(yǎng)殖效益?;谡瓗锫?lián)網(wǎng)(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)可著重解決以上問(wèn)題,降低養(yǎng)殖成本,實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)高質(zhì)養(yǎng)殖。
該系統(tǒng)以低功耗32位單片機(jī)STM32F103ZET6為控制核心,以NB-IoT無(wú)線通信技術(shù)為傳輸方式,將多傳感器組網(wǎng)結(jié)合,可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下多種環(huán)境數(shù)據(jù)采集,能將采集到的溫度、水位、pH值、溶氧量等數(shù)據(jù)通過(guò)可視化大屏直觀顯示,并運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)送至系統(tǒng)云端。水產(chǎn)養(yǎng)殖戶可以通過(guò)Web端設(shè)備和移動(dòng)端設(shè)備對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并對(duì)設(shè)備加以控制,實(shí)現(xiàn)智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)閾值自動(dòng)比較控制與人機(jī)交互遠(yuǎn)程控制。
1 系統(tǒng)整體方案
隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的不斷發(fā)展,水產(chǎn)養(yǎng)殖密度也越來(lái)越高,智能化養(yǎng)殖已經(jīng)是大勢(shì)所趨[3]。該系統(tǒng)采用32位單片機(jī)STM32F103ZET6進(jìn)行信號(hào)處理,通過(guò)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(gè)傳感器進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集;當(dāng)傳感器采集的數(shù)據(jù)不在系統(tǒng)設(shè)定的閾值范圍時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行換水和增氧等操作,使之恢復(fù)正常水平[4]。同時(shí),該系統(tǒng)通過(guò)NB-IoT模塊將數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器,養(yǎng)殖人員可利用云平臺(tái)和客戶端查看水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù),并進(jìn)行指令下發(fā),可減少人工成本。
該系統(tǒng)總體分為硬件執(zhí)行控制端和軟件顯示控制端兩部分。硬件執(zhí)行控制端以STM32F103ZET6單片機(jī)為核心處理器,搭配外圍傳感器電路實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、處理功能,定時(shí)將串口數(shù)據(jù)發(fā)送至NB-IoT接收端,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)“上云”。軟件顯示控制端由平臺(tái)可視化搭建和智能設(shè)備遠(yuǎn)程控制兩部分構(gòu)成。平臺(tái)可視化搭建實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)展示,如水溫、pH值、溶解氧,水位等[5]。智能設(shè)備遠(yuǎn)程控制利用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)配置微信小程序,工作人員通過(guò)云端下發(fā)指令,對(duì)水泵、投食器等設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。該系統(tǒng)具體架構(gòu)如圖1所示。
2 硬件執(zhí)行控制端設(shè)計(jì)
基于NB-IoT的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)硬件部分包含主控核心模塊及各類環(huán)境檢測(cè)傳感器,搭配外圍電路,對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境相關(guān)指標(biāo)的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行采集,芯片對(duì)傳回的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行ADC轉(zhuǎn)化、量化分析,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時(shí)、準(zhǔn)確采集。利用STM32F103ZET6的串口(RX、RD)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至NB-IoT模塊,設(shè)置相應(yīng)的指令對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)“上云”操作,根據(jù)閾值設(shè)定實(shí)現(xiàn)增氧機(jī)、水泵、酸(堿)液泵等的自動(dòng)控制。硬件模塊運(yùn)行流程圖如圖2所示。
2.1 主控核心模塊設(shè)計(jì)
主控核心模塊選用STM32F103ZET6為主控芯片,其具有強(qiáng)大的計(jì)算性能,主頻達(dá)到了72 MHz,含有豐富的指令集和高效的指令執(zhí)行速度;具有豐富的外設(shè)接口,支持多種外設(shè)接口;具有大容量存儲(chǔ)空間,512 kB閃存和64 kB SRAM存儲(chǔ)器可以滿足大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的需求;具有低功耗設(shè)計(jì),采用多種省電技術(shù),如多級(jí)時(shí)鐘系統(tǒng)、低功耗待機(jī)模式等,可以有效降低功耗,延長(zhǎng)電池壽命;具有多種保護(hù)機(jī)制,如堆棧保護(hù)、Flash存儲(chǔ)器保護(hù)等[6]。該芯片滿足智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的控制和監(jiān)控等功能需求,能夠保證水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠。
2.2 數(shù)據(jù)傳輸模塊設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)傳輸模塊是智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中至關(guān)重要的一部分,負(fù)責(zé)將傳感器采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳至云平臺(tái)進(jìn)行處理和分析[7]。該系統(tǒng)采用BC28模塊連接NB-IoT網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(wěn)定性,該系統(tǒng)適用于多種不同的應(yīng)用場(chǎng)景,具有較高的可擴(kuò)展性。配置時(shí)所應(yīng)用的AT指令及其功能如表1所示。
2.3 溶解氧測(cè)量模塊設(shè)計(jì)
溶解氧是維持水生生物生命活動(dòng)必不可少的要素[8]。如果水中溶解氧含量過(guò)低,會(huì)導(dǎo)致水生生物缺氧、生長(zhǎng)緩慢、免疫力下降、死亡率增加;如果水中溶解氧含量過(guò)高,魚塘易富營(yíng)養(yǎng)化,也會(huì)對(duì)水生生物造成傷害。
該系統(tǒng)選用膜式溶解氧傳感器,其采用特殊的膜層來(lái)隔離水與氧氣,通過(guò)檢測(cè)氧氣的擴(kuò)散速度計(jì)算得出水中溶解氧的含量。該傳感器利用數(shù)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(cè)量模塊設(shè)計(jì)
在水產(chǎn)養(yǎng)殖中,監(jiān)測(cè)水位對(duì)于水體管理至關(guān)重要。水位的變化會(huì)影響水體的氧氣含量、水溫、水流動(dòng)速度等參數(shù),進(jìn)而影響魚類的存活和生長(zhǎng)。
該系統(tǒng)采用壓力式水位傳感器監(jiān)測(cè)水位。該傳感器由測(cè)量元件和信號(hào)轉(zhuǎn)換器構(gòu)成。測(cè)量元件通常是一個(gè)液體密封容器,容器內(nèi)部裝有一個(gè)壓力傳感器和一個(gè)開(kāi)口,開(kāi)口通過(guò)導(dǎo)管與被測(cè)液體相連。當(dāng)液位高度變化時(shí),被測(cè)液體的壓力也會(huì)隨之改變,壓力傳感器便可以測(cè)量出這些壓力變化。
2.5 酸堿度測(cè)量模塊設(shè)計(jì)
在水產(chǎn)養(yǎng)殖中,水的酸堿度(pH值)是一個(gè)至關(guān)重要的參數(shù)。過(guò)高的pH值會(huì)導(dǎo)致水生動(dòng)物的鰓部和皮膚受到腐蝕和損傷,過(guò)低的pH值則會(huì)影響水生動(dòng)物的代謝和生長(zhǎng)發(fā)育。
該系統(tǒng)采用可充式pH傳感器監(jiān)測(cè)水的pH值。該傳感器通過(guò)浸泡在液體中的pH電極測(cè)量水體中的氫離子濃度,進(jìn)而計(jì)算出水的pH值。pH值傳感器使用前需要進(jìn)行校準(zhǔn),依次將電極放入3種標(biāo)準(zhǔn)溶液中,記錄對(duì)應(yīng)的輸出電壓值(見(jiàn)圖3),此研究計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)曲線表達(dá)式為Y=-5.946 7x+22.255。用所得曲線表達(dá)式計(jì)算,即可得到水體的pH值。
2.6 溫度測(cè)量模塊設(shè)計(jì)
在水產(chǎn)養(yǎng)殖中,不同種類的水生生物對(duì)水溫的要求不同,水溫的變化也會(huì)影響水生生物的生長(zhǎng)和健康[9]。水溫過(guò)低會(huì)減緩水生動(dòng)物的新陳代謝和生長(zhǎng)速度,而水溫過(guò)高則會(huì)影響其呼吸和消化系統(tǒng)的正常功能。
該系統(tǒng)采用DS18B20非浸入式溫度傳感器監(jiān)測(cè)水溫。該傳感器通過(guò)空氣或水面感知水的溫度變化,測(cè)量出水溫。相比傳統(tǒng)的浸入式溫度傳感器,該傳感器安裝更簡(jiǎn)便,能夠避免傳感器被水污染[10]。
3 軟件顯示控制端設(shè)計(jì)
基于NB-IoT的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的上位機(jī)以云服務(wù)器為中心,主要功能是接收下位機(jī)的上發(fā)數(shù)據(jù)并搭建Web平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示,對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制。水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)管理人員可以在該平臺(tái)上對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的實(shí)時(shí)及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行查看。
3.1 上位機(jī)可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)搭建
利用Spring和Vue技術(shù)搭建系統(tǒng)平臺(tái),通過(guò)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化顯示,搭配物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)引入天氣預(yù)報(bào)API、水產(chǎn)養(yǎng)殖知識(shí)拓展等功能,開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)圖表、報(bào)警日志數(shù)據(jù)表格和監(jiān)測(cè)管理的可視化界面。用戶管理、信息管理頁(yè)面便于水產(chǎn)養(yǎng)殖管理人員查閱記錄數(shù)據(jù)。網(wǎng)頁(yè)顯示數(shù)據(jù)圖以動(dòng)態(tài)曲線的方式顯示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并與科學(xué)養(yǎng)殖理論數(shù)據(jù)對(duì)比,以便養(yǎng)殖人員對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)與調(diào)控。
平臺(tái)的可視化數(shù)據(jù)分析模塊利用Python及其配套的數(shù)據(jù)分析工具完成數(shù)據(jù)分析,充分利用Python在常見(jiàn)的非計(jì)算密集的任務(wù)中節(jié)約開(kāi)發(fā)時(shí)間的優(yōu)勢(shì),減少項(xiàng)目開(kāi)發(fā)時(shí)間。利用成熟的Hadoop工具和Zookeeper開(kāi)發(fā)框架,通過(guò)Hive搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),利用Kafka搭建消息處理流,實(shí)現(xiàn)總體化分析和預(yù)測(cè),結(jié)合pH值、水溫及溶解氧含量等數(shù)據(jù)對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境進(jìn)行綜合評(píng)估,輔助養(yǎng)殖人員優(yōu)化養(yǎng)殖環(huán)境。
3.2 遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與控制
微信小程序?qū)儆谳p量級(jí)應(yīng)用程序。利用微信小程序開(kāi)發(fā)助手對(duì)小程序進(jìn)行開(kāi)發(fā)、配置,寫入相應(yīng)的控制程序并提供相應(yīng)的控制接口,可高效地完成對(duì)智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的控制和管理。同時(shí),通過(guò)調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接口,將水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)信息展示在智能設(shè)備和網(wǎng)頁(yè)端上,養(yǎng)殖人員可以通過(guò)手機(jī)、電腦等設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和管理養(yǎng)殖過(guò)程,實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖過(guò)程的可視化和可控化。在硬件控制端,利用舵機(jī)、步進(jìn)電機(jī)、繼電器等電機(jī)裝置帶動(dòng)水泵、閘門、投食器等設(shè)備工作,從而有效地解放生產(chǎn)力,提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的效率與質(zhì)量。遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與控制模塊示意圖如圖4所示。
4 系統(tǒng)應(yīng)用情況與可推廣性
經(jīng)測(cè)試,該系統(tǒng)在多種復(fù)雜環(huán)境條件下具有穩(wěn)定性強(qiáng)、智能化、高效性等特點(diǎn)。該系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性有較高的保障,系統(tǒng)的自動(dòng)控制功能也能有效地控制養(yǎng)殖環(huán)境的各項(xiàng)指標(biāo),提高了養(yǎng)殖效率。用戶可以利用該系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制養(yǎng)殖環(huán)境,有效地提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,降低了人工成本和環(huán)境污染。該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè),特別適用于養(yǎng)殖密度較高的場(chǎng)景,如養(yǎng)殖池、養(yǎng)殖塘等。
該系統(tǒng)采用通用的STM32F103ZET6單片機(jī)和NB-IoT無(wú)線通信技術(shù),具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性和可定制性。同時(shí),該系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)為模塊化結(jié)構(gòu),方便用戶根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行改進(jìn)。此外,該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和處理功能適用于多種不同的水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境和場(chǎng)景,具有很強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。因此,該系統(tǒng)具有很大的推廣潛力。
5 結(jié)語(yǔ)
針對(duì)我國(guó)傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖面臨的問(wèn)題,筆者開(kāi)發(fā)出了一種基于NB-IoT的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)。該系統(tǒng)主控單元采用STM32F103ZET6微控制器,控制外圍電路和傳感器數(shù)據(jù)的采集、發(fā)送,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制;采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),將處理后的信息通過(guò)NB-IoT無(wú)線通信技術(shù)發(fā)送至物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);通過(guò)可視化界面,讓用戶了解到魚塘實(shí)時(shí)信息、對(duì)魚塘進(jìn)行遠(yuǎn)程管理,從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的現(xiàn)代化水產(chǎn)養(yǎng)殖。該系統(tǒng)將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能檢測(cè)和智能控制有機(jī)結(jié)合,可為水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的智能化、規(guī)范化、科學(xué)化發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。
參考文獻(xiàn):
[1]冼鋰東.龍祖連.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的研究設(shè)計(jì)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2022(2):65-68.
[2]王從軍,郝建英.水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的污染及其控制措施分析[J].農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)與裝備,2020(5):124-125.
[3]謝小平.智能水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)構(gòu)建分析[J].南方農(nóng)業(yè),2021(29):218-219.
[4]劉雙印.基于計(jì)算智能的水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警方法研究[D].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),2014.
[5]樊春春.基于物聯(lián)網(wǎng)的水產(chǎn)養(yǎng)殖遠(yuǎn)程智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].合肥:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué),2019.
[6]陳榮.一種基于NB-IOT的低功耗傳感器設(shè)計(jì)[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2020.
[7]吳迪,施偉斌,朱嘉磊,等.基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)的車位查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù),2019(19):132-136.
[8]蔡琰,鄭艷坤,臧莉.水產(chǎn)養(yǎng)殖水體溶解氧變化規(guī)律及改良方法研究[J].科學(xué)養(yǎng)魚,2019(3):16-17.
[9]趙晨旭.黃河上游龍青段水溫演變特征及影響因素研究[D].西安:西安理工大學(xué),2021.
[10]張弛,楊曉亮,唐瑞,等.微機(jī)電系統(tǒng)溫度傳感器研究進(jìn)展及產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀綜述[J].科技與創(chuàng)新,2021(4):83-85.
基金項(xiàng)目:2022年江西省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)”(S202210404030);2021年江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“面向山地果園監(jiān)測(cè)的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)研究”(GJJ210610)。
作者簡(jiǎn)介:張昱恒(2002—),男,本科生,研究方向:物聯(lián)網(wǎng)硬件開(kāi)發(fā)。
通信作者:黃德昌(1983—),男,碩士,高級(jí)實(shí)驗(yàn)師,研究方向:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。