淡水鱼养殖环境监控系统的制作方法

文档序号:15683703发布日期:2018-10-16 20:50阅读:174来源:国知局

本发明涉及淡水鱼养殖环境监控技术领域,具体涉及淡水鱼养殖环境监控系统。



背景技术:

在淡水鱼养殖的过程中,淡水鱼的排泄物以及剩余的饲料会在养殖池内不断累积造成养殖池水体富营养化,严重影响淡水鱼的健康以及降低淡水鱼的产量。现有常规的水质监测手段无法实现迅速、准确、实时的水质监测,从而影响淡水鱼养殖的科学管理工作。



技术实现要素:

针对上述问题,本发明提供淡水鱼养殖环境监控系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现:

提供了淡水鱼养殖环境监控系统,包括淡水鱼养殖环境监控中心、传感监测装置和用户终端;所述的传感监测装置、用户终端与淡水鱼养殖环境监控中心通信连接;所述的传感监测装置包括汇聚节点和监测节点,汇聚节点和监测节点皆配置有水温传感器、溶解氧传感器、增氧机、节点处理模块和无线传输模块;所述水温传感器和溶解氧传感器与节点处理模块连接;所述节点处理模块与无线传输模块连接,通过所述无线传输模块传输水质监测数据;所述节点处理模块与增氧机连接,控制所述增氧机开启或关闭;所述汇聚节点还包括大气压传感器、酸碱值传感器和通信模块,所述大气压传感器、酸碱值传感器与节点处理模块连接,所述通信模块与无线传输模块连接;所述的淡水鱼养殖环境监控中心用于对汇聚节点传送的水质监测数据进行存储、显示,并在水质异常时向用户终端发送报警信号。

优选地,所述节点处理模块包括信号调理模块、模数转换器、处理器和驱动模块,信号调理模块用于对采集的水质监测数据进行放大和整形,所述模数转换器与信号调理模块连接,对水质监测数据进行模数转换,所述处理器与模数转换器连接,对其输出的数字信号进行处理,根据处理结果输出控制信号,所述驱动模块与处理器连接,根据其输出的控制信号驱动增氧机,所述处理器与无线传输模块连接。

优选地,所述的淡水鱼养殖环境监控中心包括存储单元、显示单元、数据处理单元和异常报警单元,存储单元、显示单元、异常报警单元皆与数据处理单元通信连接。

优选地,多个监测节点随机分布在淡水鱼养殖场监控区域内,通过自组织方式构成无线传感器网络;汇聚节点部署于淡水鱼养殖场监控区域外,通过通信网络与淡水鱼养殖环境监控中心通信。

优选地,在无线传感器网络启动时刻,汇聚节点对监测节点进行簇划分,确定作为簇头的监测节点,而剩余的监测节点作为成员监测节点;成员监测节点用于采集水质监测数据并将水质监测数据发送至所属簇的簇头;簇头用于收集成员监测节点发送的水质监测数据,还用于将收集的水质监测数据通过簇间多跳路由通信的方式转发至汇聚节点。

本发明的有益效果为:能够实时监测到水质监测数据,实现淡水鱼养殖的科学养殖与管理,从而优化养殖工艺,提高淡水鱼的成活率,增加养殖效益。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明一个实施例的淡水鱼养殖环境监控系统的结构框图;

图2是本发明一个实施例的淡水鱼养殖环境监控中心的连接框图。

附图标记:

淡水鱼养殖环境监控中心1、传感监测装置2、用户终端3、存储单元10、显示单元20、数据处理单元30、异常报警单元40。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1,本实施例提供的淡水鱼养殖环境监控系统,包括淡水鱼养殖环境监控中心1、传感监测装置2、用户终端3;所述的传感监测装置2、用户终端3与淡水鱼养殖环境监控中心1通信连接。

传感监测装置2包括汇聚节点和监测节点。其中,多个监测节点随机分布在淡水鱼养殖场监控区域内,通过自组织方式构成无线传感器网络;汇聚节点部署于淡水鱼养殖场监控区域外,通过通信网络与淡水鱼养殖环境监控中心1通信。

在一个实施例中,汇聚节点和监测节点皆配置有水温传感器、溶解氧传感器、增氧机、节点处理模块和无线传输模块;所述水温传感器和溶解氧传感器与节点处理模块连接;所述节点处理模块与无线传输模块连接,通过所述无线传输模块传输水质监测数据;所述节点处理模块与增氧机连接,控制所述增氧机开启或关闭。

所述汇聚节点还包括大气压传感器、酸碱值传感器和通信模块,所述大气压传感器、酸碱值传感器与节点处理模块连接,所述通信模块与无线传输模块连接。

可选地,所述节点处理模块包括信号调理模块、模数转换器、处理器和驱动模块,信号调理模块用于对采集的水质监测数据进行放大和整形,所述模数转换器与信号调理模块连接,对水质监测数据进行模数转换,所述处理器与模数转换器连接,对其输出的数字信号进行处理,根据处理结果输出控制信号,所述驱动模块与处理器连接,根据其输出的控制信号驱动增氧机,所述处理器与无线传输模块连接。

所述的淡水鱼养殖环境监控中心1用于对汇聚节点传送的水质监测数据进行存储、显示,并在水质异常时向用户终端3发送报警信号。在一个实施例中,如图2所示,所述的淡水鱼养殖环境监控中心1包括存储单元10、显示单元20、数据处理单元30和异常报警单元40,存储单元10、显示单元20、异常报警单元40皆与数据处理单元30通信连接。

本发明上述实施例能够实时监测到水质监测数据,实现淡水鱼养殖的科学养殖与管理,从而优化养殖工艺,提高淡水鱼的成活率,增加养殖效益。

在一个实施例中,在无线传感器网络启动时刻,汇聚节点对监测节点进行簇划分,确定作为簇头的监测节点,而剩余的监测节点作为成员监测节点;成员监测节点用于采集水质监测数据并将水质监测数据发送至所属簇的簇头;簇头用于收集成员监测节点发送的水质监测数据,还用于将收集的水质监测数据通过簇间多跳路由通信的方式转发至汇聚节点。

在一个实施例中,汇聚节点对监测节点进行簇划分,具体包括:

(1)汇聚节点基于改进的混合蛙跳算法进行预分簇;

(2)完成预分簇后,若存在两个簇头,它们之间的距离低于设定的距离阈值,将其中优势值最小的簇头恢复为普通节点;

其中,优势值的计算公式为:

式中,q(chi)表示簇头chi的优势值,为簇预划分后簇头chi所在簇内与簇头chi的距离小于的成员监测节点个数,为簇头chi的通信距离,簇预划分后簇头chi所在簇具有的成员监测节点个数,为簇头chi的当前剩余能量,为簇头chi的初始能量,η1、η2皆为权重系数;

(3)汇聚节点根据现有的簇头完成最终簇的划分。

采用基于改进的混合蛙跳算法进行预分簇,可能会产生簇头密集的情况,本实施例通过引入距离阈值对簇头进行密集程度分析,将间距低于设定的距离阈值的两个簇头中优势值较低者恢复为普通节点,使得簇头的分布更加均匀,优化无线传感器网络的性能。其中,基于分簇的紧凑性和能量两个因素设置优势值的计算公式,更有利于均衡网络能量,节省簇内水质监测数据传输的能耗,从而在整体上延长水质监测数据采集和传输的周期。

在一个实施例中,汇聚节点基于改进的混合蛙跳算法进行预分簇,具体包括:

(1)初始化,汇聚节点随机生成n只青蛙粒子,每只青蛙粒子代表一个分簇方案,每只青蛙粒子编码为且若表示该位置对应的监测节点sl为簇头,其中m表示监测节点个数,n为簇头个数;

设定青蛙粒子的适应度函数为:

式中,f(yi)表示青蛙粒子yi的适应度,表示青蛙粒子yi中的第a个簇头,表示簇头所在簇内与簇头的距离小于的成员监测节点个数,为簇头的通信距离,表示簇头所在簇具有的成员监测节点个数,为青蛙粒子yi中所有监测节点的能量的平均值,为青蛙粒子yi中所有簇头节点的能量的平均值,表示簇头到汇聚节点的距离,d(h,cn)表示汇聚节点到监测中心的距离,λ1、λ2、λ3皆为权重系数;

(2)根据适应度函数计算各青蛙粒子的适应度,将计算出的青蛙粒子的适应度按降序排列,平均划分到x个族群中,在族群中按照模因内三角概率构造子族群,在各个子族群中,对适应度最差的青蛙粒子进行更新,完成局部搜索;

(3)当所有族群完成局部搜索后,将所有族群进行重新划分,再次进行新一轮局部搜索,直到完成设定的迭代次数,输出最优解。

本实施例基于改进的混合蛙跳算法对监测节点进行簇划分,能够使得无线传感器网络拓扑更加合理,提高网络的生存周期并且减短网络的收敛时间,可有效避免基于无线传感器网络的水质监测数据传输的“热点”的出现;

其中,基于能量、簇内监测节点聚密度和距离因素重新设定了适应度函数,根据重新设定的适应度函数进行寻优,有益于提高分簇的紧凑性,使距离汇聚节点越近的区域簇头数目较多,同时优化簇头的当前剩余能量,使淡水鱼养殖环境监控系统更加节能化。

在一个实施例中,对适应度最差的青蛙粒子进行更新,包括:选择全局最优解yα对适应度最差的青蛙粒子进行更新,若全局最优解yα优于原青蛙粒子的适应度,用全局最优解yα对应的青蛙粒子替换原青蛙粒子,否则随机选择青蛙粒子进行局部更新。

其中,随机选择青蛙粒子进行局部更新,具体包括:

(1)随机选择青蛙粒子yβ,β≠α,计算针对yβ的替换步长γβ,将青蛙粒子yβ编码中的前γβ个位置的参数与原青蛙粒子编码中的前γβ个位置的参数进行相应替换,其中,γβ为当前替换步长,γβ的计算公式为:

式中,γmin为设定的最小替换步长,γmax为设定的最大替换步长,gβ为到目前为止随机选择青蛙粒子的次数,gt为随机选择青蛙粒子的次数阈值,表示对的计算结果进行取整;

(2)若替换后的青蛙粒子的适应度优于替换前的青蛙粒子的适应度,或者随机选择青蛙粒子的次数达到设定次数阈值gt,则结束局部更新,否则返回(1)。

现有技术中利用混合蛙跳算法进行局部搜索的实质为较差的个体向优秀个体学习的过程,如果子族群只通过全局最优解对适应度最差的青蛙粒子进行更新,会降低青蛙粒子的多样性,不利于个体向全局最优方向进化,容易陷入局部最优。

本实施例改进了对适应度最差的青蛙粒子进行更新的策略,通过随机选择青蛙粒子进行局部更新,避免搜索陷入局部最优;其中根据随机选择青蛙粒子的次数动态地更改替换步长,增加了样本的多样性,使得局部更新趋于规律,相比现有的混合蛙跳算法较大地提高了工作效率,加快了监测节点进行簇划分的速度,从而在整体上提高了水质监测数据采集和传输的效率。

最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

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