【摘 要】
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在渔业养殖中,水产品的品质和产量与水质参数密切相关,因此对渔业水质的实时监测和控制是必不可少的。但是现有的渔业水质监控系统存在成本高、数据采集精度低、监测种类单一、控制响应慢等缺陷,制约着我国渔业养殖现代化的发展。为解决这一问题,本文提出了一种基于窄带物联网技术（NB-IoT）的渔业水质监控系统。首先对Zig Bee、Lo Ra、NB-IoT等无线传输技术进行比较,利用NB-IoT技术的优势,实现
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在渔业养殖中,水产品的品质和产量与水质参数密切相关,因此对渔业水质的实时监测和控制是必不可少的。但是现有的渔业水质监控系统存在成本高、数据采集精度低、监测种类单一、控制响应慢等缺陷,制约着我国渔业养殖现代化的发展。为解决这一问题,本文提出了一种基于窄带物联网技术（NB-IoT）的渔业水质监控系统。首先对Zig Bee、Lo Ra、NB-IoT等无线传输技术进行比较,利用NB-IoT技术的优势,实现现场终端与远程上位机的信息交互。其次硬件电路采用模块化的设计,完成了STM32L475VET6主控芯片及其外围电路、NB-IoT通信电路、传感器采集电路、RS485电路、本地存储与定位电路等设计。接着完成了渔业水质监控系统的嵌入式和上位机软件设计。嵌入式软件部分基于RT-Thread实时操作系统编写了p H、溶解氧、浊度和电导率等多种水质数据的采集、NB-IoT通信配置、SD卡存储配置及增氧机控制等应用程序。基于Lab VIEW设计了远程监控的上位机软件,并结合Access数据库对上传的水质数据进行分析处理和人机交互设计,实现了渔业水质数据的显示、存储、示警和控制等功能。最后构建了渔业水质溶解氧浓度控制模型。针对溶解氧控制系统的滞后性和时变性,引入改进的Smith预估器,仿真分析得出适合本系统的自适应调整规律,并结合变论域优化的模糊PID控制器得到一种新的溶解氧控制方法。实验结果表明该方法提高了溶解氧浓度的控制精度,解决了被控对象模型失配时控制器性能下降的问题,减少了控制的延迟时间,增强了水体低氧防范能力。本文对系统的NB-IoT通信质量、水质终端监控和Lab VIEW上位机软件进行了测试。测试结果表明:NB-IoT通信质量良好、信号稳定可靠,数据采集精度高,控制延迟低,上位机软件功能实现完整且运行稳定,满足渔业水质监控需求。
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