基于NB-loT的渔业水质监控系统设计与实现
基于NB-loT的渔业水质监控系统设计与实现
随着我国现代化产业进程的不断推进，渔业养殖发展迅速，总量不断增加。总量增加的同时渔业养殖方式却未及时跟进，传统的监测控制方式可靠性低而且信息滞后较大，等到养殖用户真正发现水质问题时为时已晚，因此有着较大的养殖风险，给渔业养殖户带来重大损失。因此，需要加快推进传统渔业养殖向现代化技术转型。注重渔业养殖智能化发展，充分利用监测的有效历史数据建立和优化渔业养殖，减少因水质等问题导致的大规模损失。
近年来，随着物联网技术的飞速发展，其在各个领域的应用逐渐深入人心。在渔业领域，水质监控一直是关乎养殖业可持续发展的重要环节。
本文将深入探讨基于窄带物联网（NB-IoT）技术的渔业水质监控系统设计与实现，旨在为渔业生产提供高效、精准的水质管理手段。
渔业养殖区域大部分分布在位置偏远地区，现场作业环境比较恶劣。这对现代化渔业水质监控系统提出了较高要求，要求具备自动监测、操作简单、低功耗、长距离传输等特点。在众多主流通信技术中，低功耗广域网通信技术将在渔业养殖中发挥其重要作用。其中NB-IoT技术有着较低成本、深度覆盖、海量连接等通信优势而广受青睐。同时，渔业水质参数中溶解氧浓度作为关系水域自净能力的重要指标，其浓度的精确控制对于渔业养殖有着重大意义，是现代化渔业养殖智能监控的重点研究方向之一。结合物联网、自动控制、人工智能等技术对渔业养殖过程进行科学管理，实现渔业养殖模式走向自动化、智能化、精准化的目标。因此，研究基于NB-IoT技术的渔业养殖智能监控系统符合现代化渔业养殖发展需求。
物联网是将各类传感器、物理设备与互联网相连接，进行数据的收集与共享，最终目标是将万物互联互通，使之在无人干涉的情况下实现数据的实时通信。物联网技术经过了二十多年发展，产生了多种通信技术分支，如大众广为熟知的ZigBee、eMTC、蓝牙、WiFi、GPRS、NB-IoT等。
随着NB-IoT的快速发展，研究人员对其在工业、农业、渔业等范围内的应用也展开了相应研究。刘振语利用NB-IoT技术研制了一套温室自动调控系统，实现了过程参数在云端的远程监测控制；孙俊杰利用NB-IoT的低功耗特性设计了超长待机功能的水表抄表系统，具有良好的待机功能，相比较于LoRa技术，NB-IoT具有更好的可靠性和实时性，但在实际使用中电池寿命及水表不易更换电池等问题上有所不足；王力立利用NB-IoT的长连接、深覆盖特性对多个井盖终端进行互通互联，设计应用于井盖的智能监测终端系统，但该系统只实现了终端的远程监测，在随后的研究中，可以对监测的压力值进行分析处理，对于泄压阀等执行装置进行智能控制，尝试在工业环境下实现井盖参数的远程监测和控制。
随着工业信息化和物联网的快速发展，我国水产养殖从传统的人工检测、手动控制和人工巡检逐渐走向自动化监测和控制。对渔业养殖水质进行实时数据采集、远程通信、异常报警，为渔业养殖提供科学的管理方法，稳定可靠的数据采集系统为渔业水质监测提供保障。近年来对水产养殖数据采集的研究成果如下：2013年XuD等人使用GPRS技术设计了一款低功耗RTU对海产品所需的溶解氧、PH、温度、电导率等重要参数进行监测；2015年WirantoG等人研究并设计了基于单片机的数据采集和PC端上位机显示的溶解氧、PH参数的水质监测系统，该方案虽然具备实时的数据采集，但是不便于数据的处理分析。2017年BokingkitoJrPB等人设计了基于移动设备端的实时水质监测系统，方便养殖用户移动端查看，减少对于监测现场的人工操作。2019年SousaD等人设计出一款基于物联网平台的数据采集终端，将终端设备与传感器嵌入至无人船和浮标中，将采集的数据发送至上位机端进行数据的处理和存储，是一种较为完善的渔业养殖数据采集方案。
渔业养殖水质控制系统具有非线性、滞后性和周期性等特点，使用传统的阈值控制、定时控制和人工控制均不能达到很好的控制精度。当前针对养殖水质参数的控制方法有PID控制和模糊控制，随着智能控制方法的发展，渔业养殖水质参数的精确控制取得一定的成果，国内外研究学者进行了大量研究。2013年，HuangD等人设计了将模糊控制器应用于溶解氧控制中，模糊规则依靠专家经验的编码，控制精度低且控制误差较大。同年，LiH等人将模糊PID控制器应用于下位机监测系统，取得了较高的控制精度，但是模糊控制规则由专家经验决定，获取困难。2016年，HaiyunnisaT等人使用模糊逻辑控制器输出决定鼓风机运行频率，进而控制溶解氧的浓度值，但鼓风机运行具有滞后性特征，导致控制效果存在一定的滞后性。2017年BhatesshvarYK等人对模糊PID的模糊规则采用蚁群算法进行了优化，提高了控制精度，但算法的运算运行时间较长降低了运行效率。2019年ZhangD等人针对溶解氧控制的大滞后性、非线性等难控因素，将Smith预估控制器运用到控制系统中，根据被控对象的滞后性，提前预估滞后时间，消除滞后性带来的巨大影响，但是需要被控对象的精确模型，模型的精确性影响着预估器的控制效果。
基于NB-IoT技术设计了渔业水质监控系统，在硬件层面确定了总体设计架构，将主控电路、数据采集、存储定位和通信电路等各模块进行集中设计。软件层面分为下位机和上位机两个部分，下位机部分研究实现了对硬件各模块的软件设计，上位机部分研究实现了人机交互功能，总体实现了渔业养殖水质参数的实时监测和对溶解氧浓度的自动调控，系统根据实时监测的数据对溶解氧浓度进行智能控制，确保渔业水质的安全稳定。针对溶解氧浓度控制系统存在的非线性、大滞后和鲁棒性差等问题，设计了改进的Smith预估和变论域模糊PID控制器组合的溶解氧浓度控制系统，重点从模糊PID的参数优化和Smith预估器补偿增氧机的时滞两个方面进行研究。首先主控制器采用模糊PID控制器，采用变论域的思想对模糊规则和参数的论域进行了优化设计。其次针对增氧机系统存在的时滞问题，在反馈回路中引入Smith预估器进行滞后补偿，重点研究解决传统的Smith预估器的缺点，根据溶解氧控制系统特点对其进行结构的优化处理。最后将改进的Smith预估器和优化后的模糊PID控制器相结合，展开对溶解氧智能控制方法的研究，为渔业养殖水质监控系统提供理论支持。本系统取得了较好的应用效果，能够满足传统渔业养殖水质数据的监测与自动控制的需求，更好地推动渔业养殖现代化的发展。
综上所述，基于NB-IoT的渔业水质监控系统的设计与实现为渔业生产注入了新的活力。通过科技手段的不断创新，我们有信心在渔业可持续发展的道路上迈出更加坚实的步伐。希望本文的分享能够为相关领域的从业者提供有益的参考和启示。