一种水生态监测与修复水面机器人及水生态修复控制方法与流程

本发明涉及水生态环境监测、修复技术领域，特别是涉及一种水生态监测与修复水面机器人及水生态修复控制方法。

背景技术：

我国是一个淡水资源严重缺乏的国家，同时有限的水资源还面临着生态环境恶化和污染。现有水生态环境的修复和治理，特别是黑臭河道治理一直沿用截污、清淤、换水三板斧。这种方法只能让水体在短期内变得好看，不能从本质上解决问题，而水污染治理的关键在于如何大幅度提升水体自净能力，让水体形成自我修复的完整生态系统。

目前，我国现有的水污染治理技术还存在着不足：一是现有水生态健康监测与评价方法局限于人工采样和分析，难以动态和及时的掌控水体污染的过程和发展趋势；二是现有水污染治理方法基本是滞后和突击性的，难以在水污染早期进行干预和处置；三是现有水污染处理基本上是单一的技术，难以现成技术方法之间的关联性和系统性，更无法实现智能化和自动化。因此，亟待一种能自动实时监测与修复水生态环境的装置出现。

技术实现要素：

基于此，有必要提供一种水生态监测与修复水面机器人及水生态修复控制方法，以实现对水环境的自动实时监测与修复，且能实现水污染早期防治。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种水生态监测与修复水面机器人，包括：船体、控制舱、水质监测舱、水面拍摄设备、水处理设备舱以及远程通信设备；所述船体的船舱内设置所述控制舱、所述水质监测舱以及所述水处理设备舱，所述船舱外部设置所述水面拍摄设备和所述远程通信设备；

所述控制舱分别与所述水质监测舱、所述水面拍摄设备、所述水处理设备舱连接；所述水质监测舱用于监测待测水体的水质参数，并获取水下生物图像；所述水面拍摄设备用于获取水面生物图像；所述水质参数包括水质常规五参数和水质营养化程度参数；所述水质营养化程度参数包括叶绿素含量、蓝绿藻含量、氮、磷和有机污染物含量；所述控制舱用于接收所述水质参数、所述水下生物图像以及所述水面生物图像，并控制所述水处理设备舱对所述待测水体进行修复；所述远程通信设备分别与所述水质监测舱、所述水处理设备舱连接，用于将获取的数据远程发送出去。

可选的，所述水质监测舱包括：

水生态监测仪，与所述控制舱连接，用于监测所述待测水体的水质参数；

水下摄像机，与所述控制舱连接，用于对所述待测水体的水下生物进行拍摄，得到水下生物图像。

可选的，所述水生态监测仪包括：

水质五参数监测仪，用于监测所述待测水体的水质常规五参数；所述水质常规五参数包括溶解氧浓度、ph值、温度、浊度和电导率；

叶绿素监测仪，用于监测所述待测水体中的叶绿素含量；

蓝绿藻监测仪，用于监测所述待测水体中的蓝绿藻含量；

cod监测仪，用于监测所述待测水体中的cod含量；

氨氮监测仪，用于监测所述待测水体中的氨氮含量；

总磷监测仪，用于监测所述待测水体中的总磷含量；

总氮监测仪，用于监测所述待测水体中的总氮含量。

可选的，所述水处理设备舱包括：

爆氧机，与所述控制舱连接，用于通过微纳米或常规爆气为所述待测水体提供氧气；

水处理药剂自动投放装置，与所述控制舱连接，用于为所述待测水体投放水处理药剂；

生物菌种自动投放装置，与所述控制舱连接，用于为所述待测水体投放生物菌种。

可选的，所述水生态监测与修复水面机器人还包括：

动力设备舱，设置在所述船舱内，用于驱动所述船体；

太阳能电池板；与所述动力设备舱连接，设置在所述船舱的外表面，用于为所述动力设备舱内的设备充电。

可选的，所述动力设备舱包括发电机组、锂电池组、混合动力控制装置、控制柜、变频器、交流电机、减速器和螺旋桨；

所述混合动力控制装置分别与所述发电机组、所述锂电池组连接，用于控制所述发电机组与所述锂电池组之间的自动切换；所述控制柜分别与所述控制舱、所述变频器连接，所述变频器与所述交流电机连接；所述交流电机与所述减速器连接；所述减速器与所述螺旋桨连接；所述控制柜通过所述变频器控制所述交流电机转动，所述交流电机通过所述减速器驱动所述螺旋桨。

可选的，所述远程通信设备包括雷达和天线；所述雷达和天线均通过设备架设置在所述船舱外部；所述设备架还用于设置所述水面拍摄设备。

可选的，所述动力设备舱还包括控制屏；所述控制屏与所述发电机组连接，用于显示所述发电机组的运行参数。

本发明还提供了一种水生态修复控制方法，所述控制方法用于上述所述的水生态监测与修复水面机器人；所述方法包括：

获取待测水体的水质参数、水下生物图像以及水面生物图像；所述水质参数包括溶解氧浓度、ph值、温度、浊度、电导率、叶绿素含量、蓝绿藻含量、氮、磷和有机污染物含量；

依据所述水下生物图像以及水面生物图像，得到所述待测水体的水生生物成活率统计结果；

依据所述水质参数以及所述水生生物成活率统计结果得到所述待测水体的水生态健康指数；

依据所述水质参数、所述水生态健康指数，采用pid控制算法得到水生态修复因子；所述pid算法中的比例增益、积分增益以及微分增益是采用神经网络算法确定的；

依据所述水生态修复因子控制水处理设备舱对所述待测水体进行修复。

可选的，所述依据所述水质参数以及所述水生生物成活率统计结果得到所述待测水体的水生态健康指数，具体包括：

依据所述水质参数确定水域营养化指数归一化值

其中，tli(j)表示水质参数中第j个监测指标的归一化值，m表示水质参数对应的检测指标的总数量，wj表示第j个监测指标的权重系数；

依据所述水生生物成活率统计结果确定生物多样性指数归一化值

其中，s表示生物的种类数，ai表示第i类生物的耐污值，ai是依据所述水生生物成活率统计结果得到的，ni表示第i类生物的个数，n表示所有类生物的总个数；

依据所述水域营养化指数归一化值和所述生物多样性指数归一化值得到所述待测水体的水生态健康指数

ich＝i1·w1′+i2·w2′

其中，w1′表示水域营养化指数归一化值对应的权重系数，w2′表示生物多样性指数归一化值对应的权重系数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出了一种水生态监测与修复水面机器人，该水生态监测与修复水面机器人中船体的船舱内设置控制舱、水质监测舱和水处理设备舱，船舱外部设置水面拍摄设备和远程通信设备；控制舱分别与水质监测舱、水面拍摄设备、水处理设备舱连接；水质监测舱用于监测待测水体的水质参数，并获取水下生物图像；水面拍摄设备用于获取水面生物图像；水质参数包括水质常规五参数和水质营养化程度参数；所述水质营养化程度参数包括叶绿素含量、蓝绿藻含量、氮、磷和有机污染物含量；控制舱用于接收水质参数、水下生物图像以及水面生物图像，并控制水处理设备舱对待测水体进行修复，该水面机器人能够实现对水生态的自动实时动态监测以及水污染早期预警。

本发明提出了一种水生态修复控制方法，其中依据水质参数、水生态健康指数，采用pid控制算法得到水生态修复因子，且pid算法中的比例增益、积分增益以及微分增益采用神经网络算法确定，实现了水域生态环境的自清洁和自平衡。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种水生态监测与修复水面机器人船舱内部的结构俯视图；

图2为本发明实施例一种水生态监测与修复水面机器人的主视图；

图3为本发明实施例水域生态健康网格化时空分布图；

图4为本发明实施例生态修复智能控制器的结构示意图；

图5为本发明实施例单个控制器的控制方法示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种水生态监测与修复水面机器人船舱内部的结构俯视图；图2为本发明实施例一种水生态监测与修复水面机器人的主视图。

参见图1-图2，实施例的一种水生态监测与修复水面机器人，包括：船体1、控制舱2、水质监测舱3、水面拍摄设备4、水处理设备舱5、远程通信设备、动力设备舱6以及太阳能电池板7；所述船体1的船舱内设置所述控制舱2、所述水质监测舱3、所述水处理设备舱5以及所述动力设备舱6；所述船舱外部设置所述水面拍摄设备4和所述远程通信设备；所述太阳能电池板7与所述动力设备舱6连接，设置在所述船舱的外表面，用于为所述动力设备舱6内的设备充电。本实施例中，所述船体1为铝合金、钢铁或者玻璃钢材料制造的单体船体1或者双体船体1。

所述控制舱2分别与所述水质监测舱3、所述水面拍摄设备4、所述水处理设备舱5连接；所述水质监测舱3用于监测待测水体的水质参数，并获取水下生物图像；所述水面拍摄设备4用于获取水面生物图像；所述水质参数包括水质常规五参数和水质营养化程度参数；所述水质营养化程度参数包括叶绿素含量、蓝绿藻含量、氮、磷和有机污染物含量；所述控制舱2用于接收所述水质参数、所述水下生物图像以及所述水面生物图像，并控制所述水处理设备舱5对所述待测水体进行修复；所述远程通信设备分别与所述水质监测舱3、所述水处理设备舱5连接，用于将获取的数据远程发送出去；所述动力设备舱6，用于驱动所述船体1。

所述水质监测舱3包括：水生态监测仪8，与所述控制舱2连接，用于监测所述待测水体的水质参数；水下摄像机9，与所述控制舱2连接，用于对所述待测水体的水下生物进行拍摄，得到水下生物图像。所述水生态监测仪8包括：水质五参数监测仪，用于监测所述待测水体的水质常规五参数；所述水质常规五参数包括溶解氧浓度、ph值、温度、浊度和电导率；叶绿素监测仪，用于监测所述待测水体中的叶绿素含量；蓝绿藻监测仪，用于监测所述待测水体中的蓝绿藻含量；cod监测仪，用于监测所述待测水体中的cod含量；氨氮监测仪，用于监测所述待测水体中的氨氮含量；总磷监测仪，用于监测所述待测水体中的总磷含量；总氮监测仪，用于监测所述待测水体中的总氮含量。

所述水处理设备舱5包括：爆氧机10，与所述控制舱2连接，用于通过微纳米或常规爆气为所述待测水体提供氧气；水处理药剂自动投放装置11，与所述控制舱2连接，用于为所述待测水体投放水处理药剂；生物菌种自动投放装置12，与所述控制舱2连接，用于为所述待测水体投放生物菌种。本实施例中的爆氧机10为微纳气泡爆氧机，其为水体提供空气，增加水中的溶解氧浓度，相对于普通的爆气设备，微纳气泡爆氧机供氧的效率更高、气泡在水中的滞留时间更长，同时具有对污染物的降解作用；水处理药剂自动投放装置11投放的水处理药剂主要为快速絮凝剂，其作为水污染应急处理方法；生物菌种自动投放装置12投放的生物菌种包括降解水体污染的生物菌，主要包括脱氮除磷微生物菌剂、底泥降解菌等生物菌剂，用于富营养化水体中氮、磷的营养元素的去除和降解。

所述动力设备舱6包括发电机组13、锂电池组14、混合动力控制装置15、控制柜16、变频器17、交流电机18、减速器19和螺旋桨20；所述混合动力控制装置15分别与所述发电机组13、所述锂电池组14连接，用于控制所述发电机组13与所述锂电池组14之间的自动切换；所述控制柜16分别与所述控制舱2、所述变频器17连接，所述变频器17与所述交流电机18连接；所述交流电机18与所述减速器19连接；所述减速器19与所述螺旋桨20连接；所述控制柜16通过所述变频器17控制所述交流电机18转动，所述交流电机18通过所述减速器19驱动所述螺旋桨20。所述发电机组13与所述锂电池组14均与各用电设备连接，用于为所述船体上的各个设备供电，所述太阳能电池板7通过电源控制管理器与锂电池组14连接，自动实现充电管理。所述变频器17用于控制交流电机18的转速，实现船体1的巡航速度控制，变频器17由控制舱2给定频率大小，频率大小决定电机转速控制。

所述远程通信设备包括雷达21和天线22；所述雷达21和天线22均通过设备架23设置在所述船舱外部；所述设备架23还用于设置所述水面拍摄设备4。

作为一种可选的实施方式，所述动力设备舱6还包括控制屏24；所述控制屏与所述发电机组连接，用于显示所述发电机组的运行参数。

本实施例的水生态监测与修复水面机器人，能够实现对水生态的自动实时动态监测以及水污染早期预警。

本发明还提供了一种水生态修复控制方法，所述控制方法用于上述所述的水生态监测与修复水面机器人；所述方法包括：

步骤s1：获取待测水体的水质参数、水下生物图像以及水面生物图像；所述水质参数包括溶解氧浓度、ph值、温度、浊度、电导率、叶绿素含量、蓝绿藻含量、氮、磷和有机污染物含量。

步骤s2：依据所述水下生物图像以及水面生物图像，得到所述待测水体的水生生物成活率统计结果。

步骤s3：依据所述水质参数以及所述水生生物成活率统计结果得到所述待测水体的水生态健康指数。

所述步骤s3，具体包括：

(1)依据所述水质参数确定水域营养化指数归一化值

其中，tli(j)表示水质参数中第j个监测指标的归一化值，m表示水质参数对应的检测指标的总数量，wj表示第j个监测指标的权重系数。

(2)依据所述水生生物成活率统计结果确定生物多样性指数归一化值

其中，s表示生物的种类数，ai表示第i类生物的耐污值，ai是依据所述水生生物成活率统计结果得到的，ni表示第i类生物的个数，n表示所有类生物的总个数。

(3)依据所述水域营养化指数归一化值和所述生物多样性指数归一化值得到所述待测水体的水生态健康指数

ich＝i1·w1′+i2·w2′

其中，w1′表示水域营养化指数归一化值对应的权重系数，w2′表示生物多样性指数归一化值对应的权重系数。

步骤s4：依据所述水质参数、所述水生态健康指数，采用pid控制算法得到水生态修复因子；所述pid算法中的比例增益、积分增益以及微分增益是采用神经网络算法确定的。

步骤s5：依据所述水生态修复因子控制水处理设备舱对所述待测水体进行修复。

下面为水生态修复控制方法的一个具体实施例。

1)水生态监测与修复水面机器人在待作业水域按照实现规划路径进行巡航，如图3所示，待作业水域水域被划分成13个网格，水生态监测与修复水面机器人按照图示线路顺序巡航，并在每个网格内检测水质，检测的指标包括：溶解氧浓度、ph值、温度、浊度、电导率、叶绿素含量、蓝绿藻含量、氨氮含量、总磷含量以及总氮含量等；同时利用船载水面拍摄设备和水下摄像机分别采集水面生物图像和水下生物图像。

2)对水面生物图像和水下生物图像进行图像识别，水生生物包括底栖生物、鱼类和水生植物等，底栖生物包括螺类、贝类、杂食性虾类和小型杂食性蟹类等。具体识别方法如下：①采用小波算法对图像进行去噪，进一步进行背景扣除；②采用形态学二值图膨胀腐蚀算法对图像进行增强；③采用深度神经网络算法对目标进行识别；④采用正态分布对水生生物进行成活率统计。

3)水生态综合健康评价，水生态健康指数为ich，计算方法为：

ich＝i1·w1′+i2·w2′，其中i1表示水质营养化指数归一化值，i2表示生物多样性指数归一化值；w1′表示水域营养化指数归一化值对应的权重系数，w2′表示生物多样性指数归一化值对应的权重系数，w1′、w2′来自于经验值和生态环境模型无监督学习。

其中：

tli(j)表示水质参数中第j个监测指标的归一化值，m表示水质参数对应的检测指标的总数量，wj表示第j个监测指标的权重系数，wj来自于经验值和生态环境模型无监督学习。

其中：

s表示生物的种类数，ai表示第i类生物的耐污值，ai是依据所述水生生物成活率统计结果得到的，ni表示第i类生物的个数，n表示所有类生物的总个数。

下面为该步骤的一个具体实例。

水质营养化指数归一化值i1的计算：水质检测指标取溶解氧do、氨氮nh3-n、总磷tp、总氮tn、cod等水体富营养化主要参数，所有值都取0.8，系数分别为0.15，0.2，0.2，0.3，0.15，此时i1＝0.8×0.15+0.8×0.2+0.8×0.2+0.8×0.3+0.8×0.15＝0.8。

生物多样性指数归一化值i2计算：n＝10，n1＝5，n2＝5，s＝2，a1＝a2＝0.5，计算出i2＝0.5。

最终计算初ich＝0.8×0.5+0.5×0.5＝0.65。设置水生态健康指数的阈值为0.5，如果水生态健康指数超过0.5，立即启动生态修复流程。

水生态健康指数所对应的水生态健康状况如表1：

表1

4)水域生态健康网格化时空分布，所述水域生态健康指数网格化时空分布根据步骤3)计算出的水生态健康指数ich值，在作业水域内按照网格化绘制水生态健康状况，每个网格的间隔为10-50米，每个网格水生态健康指数用不同深度的颜色表示，颜色越深健康状况越差。

5)水生态智能修复(依据网格化分布图自主巡航)

根据步骤4)的水域生态健康网格时空分布，针对每个网格设置生态健康阈值，一旦生态健康指数超过阈值0.5，将启动生态智能化修复流程。具体修复流程如下：图4为本发明实施例生态修复智能控制器的结构示意图；该控制器融合了人工神经网络算法和pid闭环控制，控制器的输入为ri-rm，分别为溶解氧、ph值、温度、浊度、电导率、叶绿素、蓝绿藻，氨氮、总磷、总氮等水质营养化参数；以及水生生物的水生态健康指数。

具体到每个控制器的控制方法如图5所示，智能控制器由两部分组成，分别为经典pid控制器和神经网络算法。经典pid控制器利用输入rin与输出yout的误差error、误差变化值de/dt以及由神经网络算法在线调整的ki,kp,kd参数，由智能控制算法得到调节器输出u(k)，再根据控制对象传递函数得到系统的输出yout，从而实现直接对被控对象的闭环控制。神经网络算法部分，即根据系统运行状态以及某个水质指标的最优化，通过神经网络的自学习、加权系数的调整，使其输出对应于某种最优控制下的pid控制器参数ki，kp，kd。

基于神经网络pid控制器参数整定方法主要有以下几个步骤：

①确定神经网络模型的网络层结构，由于输出层是对应于三个可调参数，必须选择为3层以上，所以只需要确定输入层和隐含层的数目，并初始化每一层的权值，选择学习速率和惯性系数。

②通过采样获得水质参数的输入和输出信号，计算给定值与输入值之间的误差。

③计算每一层神经网络的输入和输出值。

④计算pid控制器的输出u(k)。

⑤神经网络通过在线学习来调整加权系数，实现pid控制器三个参数的自调节。

⑥设置k＝k+1，返回①。

本实施例的水生态修复控制方法通过对水面拍摄设备、水下摄像机获取的图像进行自动识别，经过统计学算法计算水生生物的概率分布，进一步得出水生生物的生长状况和生态因子；所述生态修复智能控制方法采用生态环境因子神经网络闭环控制，水生态因子和水环境因子在线监测参数作为网络输入，水生态环境修复因子作为输出参数，输出参数作为水生态环境修复闭环控制系统的反馈系数，最终实现水域生态环境的自清洁和自平衡。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。