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機智雲AIoT開發平臺在智慧漁業工業化養殖系統中的應用

2022-01-27 05:24:10 gizwits_csdn

摘要: 傳統養殖系統對水質的監測效果較差,導致漁業養殖效果不佳,因此本文設計基於機智雲AIoT開發平臺的智慧漁業工業化養殖系統。硬件設計了主控芯片與傳感器。軟件上:建立智慧漁業水質采集模塊,保證數據真實性;基於機智雲平臺調試系統開發環境,提高養殖漁業的智慧性;構建智慧養殖數據庫,規範化處理養殖數據;進而實現智慧漁業的工業化養殖。


 

物聯網技術為我國的經濟發展提供了技術手段,逐漸出現物聯網產業鏈的發展方式。由於我國人口基數龐大,物聯網技術的發展在智能家居方面的應愈用見熟絡,不僅方便人們的生活,還可以為企業提供物聯網自主開發能力[1]。

傳統的漁業工業化養殖系統在水質的監測上常常與實際水質不符,容易出現誤差,影響漁業養殖效果[2]。本文基於此,將工業物聯網融入養殖業中,並基於機智雲物聯網平臺的技術設計智慧工業化養殖系統,為養殖業提供智慧化發展方向。
1 智慧漁業工業化養殖系統硬件設計
1.1主控芯片

芯片作為系統中至關重要的硬件,其設計必須滿足系統的需求。本文對主控芯片進行强化設計,以外設協同為主,並考慮到CPU成本,設計出强穩定性與高速運轉的芯片。在漁業智慧化養殖過程中,要確保數據快速處理與傳輸的准確性[3]。因此,本文采用STM為主控微處理器,並基於ARM內核,使數據處理能力增强,其在系統運行時,時速可達84 MHz。並在內部設計了高速集成的存儲器,可以適應256 KB的flash,具有非常强的擴展性,進而提高系統的運行與處理數據能力。
1.2傳感器
在此傳感器中,設置了水質溫度傳感、p H值傳感以及溶解氧DO傳感[4],將3種傳感能力集成於一種傳感器中,减少了不必要的成本。為了縮小傳感器的尺寸,本文將其設計為9字節RAM,可以在存儲溫度轉換後,進行傳感器警示,其測溫範圍在-55~+125℃,並使用64比特光刻ROM,可以直接轉換及輸出溫度數據,傳輸數據的精確度在±0.1℃範圍內。此外,為了精准監測p H值與DO值,本文使用超聲波測量,其不會受到光照强度、色彩以及磁場的影響,只需要5 V的電壓即可驅動,電流小於2 m A。

2 智慧漁業工業化養殖系統軟件設計
2.1建立智慧漁業水質采集模塊

水質數據的采集至關重要,數據采集與傳輸可以通過中斷來完成的,在特定時間采樣一次後,進行溫度補償[5],並將相關數據輸入至主控芯片中,用於數據存儲、查詢和接收。將水質數據信息通過串行通信接口執行查詢或配置數據命令,並作出響應。首先,在數據采集前需初始化系統並初始化串行通信接口與LCD[6];

其次,在AN0與AN2中分別輸入溫度、溶解氧、p H值等監測參數;再次,調用A/D采集水質狀態,定時器15 s中斷一次,此時等待來自TMR1的中斷,每分鐘將完成4次采樣;最後,在數據采集完成後,設置下一個計數器,將傳感器穩定30 s後,TMR1的中斷程序再次進行4次中斷,將兩次數據采集結果送至主控芯片中,即可完成數據采集[7]。

2.2基於機智雲AIoT開發平臺調試系統開發環境
在系統運行後:首先,使用esp8266 Wi Fi模塊與機智雲AIoT開發平臺進行連接[8],並將ESP8266置於Air Link模式;其次,使用ESP8266燒錄GAgent固件;最後,使用Git Wits協議與機智雲AIoT開發平臺建立連接[9],連接成功後繼續向主控芯片發送請求,即可獲取設備實時狀態,STM32則會將設備信息上報給ESP8266。用戶使用系統時,需要在機智雲平臺注册賬戶[10],創建項目管理,登錄後即可進入機智雲平臺的開發中心創建項目新數據點。

本文使用機智雲AIoT開發平臺提供的APP,調試機智雲平臺的終端環境,生成MCU代碼,移植到處理器上[11]。在MCU開發環境中,平臺需要處理gizwits_product.c相關文件,在ESP8266與master通信時,通過mcurestart()函數,配置Reset、Soft AP、AirLink以及Bind device[12]。

2.3構建智慧養殖數據庫

通過收集到機智雲平臺號碼,查找生產產品記錄,構建生產數據庫。本文設計的數據庫如錶1所示。

錶1數據庫

如錶1所示,本文根據不同的數據庫類型,將生產信息、生產類型、規格、原材料以及參數等信息分類,將智慧養殖數據更加規範化,並保證同一類型的生產數據,可以存放在同一個錶中,避免養殖數據跨錶查詢。數據庫分類後,大量數據會存放於數據庫中,可以提高數據查詢與存儲性能,也不會增加數據庫的負擔。

2.4實現智慧漁業的工業化養殖

為了實現智慧漁業的工業化養殖,提高漁業產品的整體質量,通過CPK指數,對系統的綜合智慧能力進行評價,如圖1所示。

圖1 CPK指數效果圖

圖1中,在CPK指數的基礎上,在系統中可以合成智慧曲線,使用線性加權合成整體智慧性能公式如下:

式中:CPK為系統中智慧指數;ci為漁業產品的第i個養殖規格的智慧指數;wi為第i個養殖規格的智慧指數在評估中的權數。為了使此評級效果更具真實性,本文利用上文中采集到的真實數據,建立如下矩陣:

式中:c11-cnm為ci;w1-wn為wi;Q1-m為第1-m組漁業樣品的量化質量。由此得出整體智慧性能指數:

式中,cmx為第1-m組數據參數的整體智慧性能指數。通過線性加權,即可反映系統的整體智慧性能。本文對其進

式中,

為CPK的定量參數,通過此分析方法,可以劃分出定量評定標准,提高整個系統的智慧性,進而實現智慧漁業的工業化養殖。

3   系統測試

以智能為基礎設計的智慧漁業工業化養殖系統。將系統的硬件與軟件接入後,對硬件與軟件進行調試,驗證本文設計的系統是否具有實效性。

3.1測試過程

首先對系統的硬件進行調試,觀察主控芯片是否可以通過串口互發消息,傳感器是否可以精確的采集數據。因此,在檢測時,主要檢測主控芯片與傳感器的通信I/O,對比相關字節是否收發正確,通信是否可以正常進行,測試圖如圖2所示。

圖2串口測試圖

圖2中的字節即為標准字節,此時的硬件環境即為正常環境。在硬件調試完成後,本文對軟件進行調試,對軟件的開發環境進行調試,結果如錶2所示。

錶2 軟件的開發環境與運行環境

錶2的參數為本文設計的系統開發環境與運行環境參數,可以保證軟件運行無阻礙,進而對漁業養殖水質數據模塊進行測試。將純水置於恒溫水箱中,使用溶氧儀對水質數據進行測試,測試結果如錶3所示。

錶3水質數據

由錶3可知:隨著水溫的昇高,p H值也逐漸昇高,在水溫為19.9℃時,p H值為最佳;隨著水溫的昇高,DO逐漸下降,可以達到標准要求。此水質數據在系統界面顯示如圖3所示,通過此界面即可實時監測系統的水質條件,使養殖漁業更加智能化。

圖3 水質數據文本界面

3.2pH值測試結果及分析

在漁業智慧養殖過程中,水質p H值至關重要,養殖魚的水質環境p H值應為7.5~8.5。因此,將傳統養殖漁業系統水質p H值監測效果,與本文設計的系統水質p H值監測效果進行測試,結果如錶4所示。

錶4 兩個系統水質P H值檢測效果對比錶

由錶4可知:傳統系統在水質p H值監測過程中,與水質p H值不符,存在誤差,監測效果較差,影響漁業的養殖;而本文設計的系統在水質p H值監測過程中,與實際水質p H值一致,監測效果極佳,極具實用價值。
4結語

近年來,隨著物聯網的發展,工業、養殖業均開始向物聯網靠攏,逐漸形成工業物聯網,為相關產業帶來了較大的收益。但是就現如今的工業化養殖來說,耗時耗力,不能緊跟時代潮流。基於此,本文結合機智雲AIoT開發平臺,設計了智慧漁業工業化養殖系統,為養殖漁業的發展提供理論基礎。並通過實際pH值實驗證明本文系統的監測結果與實際pH值相同,具有較好的實際應用性能。

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