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[分享] 机智云AIoT开发平台在智慧渔业工业化养殖系统中的应用

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 楼主| 发表于 2021-12-23 17:29:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
注册成为机智云开发者,手机加虚拟设备快速开发
本帖最后由 Kara 于 2021-12-23 17:33 编辑

机智云Aiot开发平台在智慧渔业工业化养殖系统中的应用


摘要: 传统养殖系统对水质的监测效果较差,导致渔业养殖效果不佳,因此本文设计基于机智云AIoT开发平台的智慧渔业工业化养殖系统。硬件设计了主控芯片与传感器。软件上:建立智慧渔业水质采集模块,保证数据真实性;基于机智云平台调试系统开发环境,提高养殖渔业的智慧性;构建智慧养殖数据库,规范化处理养殖数据;进而实现智慧渔业的工业化养殖。


物联网技术为我国的经济发展提供了技术手段,逐渐出现物联网产业链的发展方式。由于我国人口基数庞大,物联网技术的发展在智能家居方面的应愈用见熟络,不仅方便人们的生活,还可以为企业提供物联网自主开发能力[1]。


传统的渔业工业化养殖系统在水质的监测上常常与实际水质不符,容易出现误差,影响渔业养殖效果[2]。本文基于此,将工业物联网融入养殖业中,并基于机智云物联网平台的技术设计智慧工业化养殖系统,为养殖业提供智慧化发展方向。

1 智慧渔业工业化养殖系统硬件设计
1.1主控芯片

芯片作为系统中至关重要的硬件,其设计必须满足系统的需求。本文对主控芯片进行强化设计,以外设协同为主,并考虑到CPU成本,设计出强稳定性与高速运转的芯片。在渔业智慧化养殖过程中,要确保数据快速处理与传输的准确性[3]。因此,本文采用STM为主控微处理器,并基于ARM内核,使数据处理能力增强,其在系统运行时,时速可达84 MHz。并在内部设计了高速集成的存储器,可以适应256 KB的flash,具有非常强的扩展性,进而提高系统的运行与处理数据能力。

1.2传感器

在此传感器中,设置了水质温度传感、p H值传感以及溶解氧DO传感[4],将3种传感能力集成于一种传感器中,减少了不必要的成本。为了缩小传感器的尺寸,本文将其设计为9字节RAM,可以在存储温度转换后,进行传感器警示,其测温范围在-55~+125℃,并使用64位光刻ROM,可以直接转换及输出温度数据,传输数据的精确度在±0.1℃范围内。此外,为了精准监测p H值与DO值,本文使用超声波测量,其不会受到光照强度、色彩以及磁场的影响,只需要5 V的电压即可驱动,电流小于2 m A。


2 智慧渔业工业化养殖系统软件设计
2.1建立智慧渔业水质采集模块

水质数据的采集至关重要,数据采集与传输可以通过中断来完成的,在特定时间采样一次后,进行温度补偿[5],并将相关数据输入至主控芯片中,用于数据存储、查询和接收。将水质数据信息通过串行通信接口执行查询或配置数据命令,并作出响应。首先,在数据采集前需初始化系统并初始化串行通信接口与LCD[6];


其次,在AN0与AN2中分别输入温度、溶解氧、p H值等监测参数;再次,调用A/D采集水质状态,定时器15 s中断一次,此时等待来自TMR1的中断,每分钟将完成4次采样;最后,在数据采集完成后,设置下一个计数器,将传感器稳定30 s后,TMR1的中断程序再次进行4次中断,将两次数据采集结果送至主控芯片中,即可完成数据采集[7]。


2.2基于机智云AIoT开发平台调试系统开发环境

在系统运行后:首先,使用esp8266 Wi Fi模块与机智云AIoT开发平台进行连接[8],并将ESP8266置于Air Link模式;其次,使用ESP8266烧录GAgent固件;最后,使用Git Wits协议与机智云AIoT开发平台建立连接[9],连接成功后继续向主控芯片发送请求,即可获取设备实时状态,STM32则会将设备信息上报给ESP8266。用户使用系统时,需要在机智云平台注册账户[10],创建项目管理,登录后即可进入机智云平台的开发中心创建项目新数据点。


本文使用机智云AIoT开发平台提供的APP,调试机智云平台的终端环境,生成MCU代码,移植到处理器上[11]。在MCU开发环境中,平台需要处理gizwits_product.c相关文件,在ESP8266与master通信时,通过mcurestart()函数,配置Reset、Soft AP、AirLink以及Bind device[12]。


2.3构建智慧养殖数据库

通过收集到机智云平台号码,查找生产产品记录,构建生产数据库。本文设计的数据库如表1所示。


表1数据库

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如表1所示,本文根据不同的数据库类型,将生产信息、生产类型、规格、原材料以及参数等信息分类,将智慧养殖数据更加规范化,并保证同一类型的生产数据,可以存放在同一个表中,避免养殖数据跨表查询。数据库分类后,大量数据会存放于数据库中,可以提高数据查询与存储性能,也不会增加数据库的负担。


2.4实现智慧渔业的工业化养殖

为了实现智慧渔业的工业化养殖,提高渔业产品的整体质量,通过CPK指数,对系统的综合智慧能力进行评价,如图1所示。

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图1 CPK指数效果图

图1中,在CPK指数的基础上,在系统中可以合成智慧曲线,使用线性加权合成整体智慧性能公式如下:


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式中:CPK为系统中智慧指数;ci为渔业产品的第i个养殖规格的智慧指数;wi为第i个养殖规格的智慧指数在评估中的权数。为了使此评级效果更具真实性,本文利用上文中采集到的真实数据,建立如下矩阵:

4.jpg


式中:c11-cnm为ci;w1-wn为wi;Q1-m为第1-m组渔业样品的量化质量。由此得出整体智慧性能指数:


5.jpg


式中,cmx为第1-m组数据参数的整体智慧性能指数。通过线性加权,即可反映系统的整体智慧性能。本文对其进


6.jpg

式中,

44444444444.jpg


为CPK的定量参数,通过此分析方法,可以划分出定量评定标准,提高整个系统的智慧性,进而实现智慧渔业的工业化养殖。


3   系统测试

以智能为基础设计的智慧渔业工业化养殖系统。将系统的硬件与软件接入后,对硬件与软件进行调试,验证本文设计的系统是否具有实效性。


3.1测试过程

首先对系统的硬件进行调试,观察主控芯片是否可以通过串口互发消息,传感器是否可以精确的采集数据。因此,在检测时,主要检测主控芯片与传感器的通信I/O,对比相关字节是否收发正确,通信是否可以正常进行,测试图如图2所示。


7.jpg

图2串口测试图


图2中的字节即为标准字节,此时的硬件环境即为正常环境。在硬件调试完成后,本文对软件进行调试,对软件的开发环境进行调试,结果如表2所示。


表2 软件的开发环境与运行环境

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表2的参数为本文设计的系统开发环境与运行环境参数,可以保证软件运行无阻碍,进而对渔业养殖水质数据模块进行测试。将纯水置于恒温水箱中,使用溶氧仪对水质数据进行测试,测试结果如表3所示。


表3水质数据

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由表3可知:随着水温的升高,p H值也逐渐升高,在水温为19.9℃时,p H值为最佳;随着水温的升高,DO逐渐下降,可以达到标准要求。此水质数据在系统界面显示如图3所示,通过此界面即可实时监测系统的水质条件,使养殖渔业更加智能化。

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图3 水质数据文本界面


3.2pH值测试结果及分析

在渔业智慧养殖过程中,水质p H值至关重要,养殖鱼的水质环境p H值应为7.5~8.5。因此,将传统养殖渔业系统水质p H值监测效果,与本文设计的系统水质p H值监测效果进行测试,结果如表4所示。

表4 两个系统水质P H值检测效果对比表

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由表4可知:传统系统在水质p H值监测过程中,与水质p H值不符,存在误差,监测效果较差,影响渔业的养殖;而本文设计的系统在水质p H值监测过程中,与实际水质p H值一致,监测效果极佳,极具实用价值。

4结语

近年来,随着物联网的发展,工业、养殖业均开始向物联网靠拢,逐渐形成工业物联网,为相关产业带来了较大的收益。但是就现如今的工业化养殖来说,耗时耗力,不能紧跟时代潮流。基于此,本文结合机智云AIoT开发平台,设计了智慧渔业工业化养殖系统,为养殖渔业的发展提供理论基础。并通过实际pH值实验证明本文系统的监测结果与实际pH值相同,具有较好的实际应用性能。
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