基于物联网的智慧水产养殖

1 前言

随着我国工业建设加快 , 水污染、海洋酸化、水温升高等环境问题对渔业发展造成了许多不利影响。当前，渔业发展面临多重挑战：自然资源与环境承载压力持续加大，水生生物种群数量呈现下降趋势，水体生态系统功能退化问题依然严峻。自主创新能力弱等挑战。全球人口持续增长，人们对蛋白质的需求日益上升，水产品作为重要的蛋白质来源，需求将持续扩大。消费者越来越关注饮食健康，水产品因其低脂肪、高蛋白的优点，受到更多消费者喜爱。传统水产养殖面对缓解水资源紧缺、养殖结构复杂、水产产出效率和品质保障等问题。智慧水产养殖物联网系统的应用对实现智慧渔业、渔业强国具有重大意义。水产养殖业的不断发展 , 让水产养殖具有丰富的多样性 , 许多国家通过补贴、税收优惠等政策支持水产养殖业，推动其可持续发展。环保政策的完善促使行业向更环保、可持续的方向发展。这表明智能化养殖已经是大势所趋 [1]。在基于物联网的智慧养殖系统框架下 , 水产养殖环境可以实时监测水质问题、优化养殖环境、加强病害防控、降低养殖成本、提高养殖效率 , 以此快速、可靠的实现水产养殖的可持续发展。物联网、大数据等技术的应用，使养殖过程更加便捷和高效。

2 系统整体设计方案

系统的生态化养殖控制器选用 STM32( 意法半导体 32 位系列微控制器芯片 ,ST Microelectronics32-bit Microcontroller)，系统主要通过多个传感器来检测水产养殖环境中水质的参数，如温湿度、氨氮含量，溶解氧等。系统通过数据采集模块将各类参数采集并上传到主控模块，实现数据存储。预警模块将根据实时数据对设定数值范围对比，若超过范围值，预警模块将通知主控模块，主控模块将数据传输给控制模块，控制模块将通过无线传输模块发出控制信号给 PLC 控制增氧泵等设备运行，实现水质数值回到设定范围等行为，以此解决水产养殖时发生的各类意外。预警模块维持预警状态，水质回到正常范围后停止报警。以此大大减少人工检测、以经验为主的传统养殖方式带来的风险，使科学养殖技术走入渔业。

2.1 系统硬件设计

针对系统整体设计方案，基于物联网的系统硬件部分总体分为主控制模块、传感器模块、电源模块和显示模块。如图 1 所示。

2.2 系统软件设计

基于物联网的系统软件，主要包含 KeilC51(Keil Software C51 Compiler) 界面的编程与手机端 App开发这两个关键部分。KeilC51 编译器应用极为广泛，无论是从使用时间的跨度，还是从地域覆盖范围来看，都表现出极其强大的通用性。它能够针对系统使用的 51 单片机以及 STM32 单片机和所需工程进行高效编译。这一特性使得开发者能够在较短时间内，快速上手并完成开发任务，极大地提升了学习速度和开发速率。Keil 软件易学易用 , 同时能够进行在线调试工作[2]。系统软件设计采用流程如下图 2。

3 系统主要模块

3.1 主控模块

STM32F103 微控制器的核心硬件结构整合了若干重要组件，包括系统复位单元、时钟生成单元、启动配置单元、USB 与串行通信转换单元、调试连接单元以及电源管理单元。主控系统基于它的多线程指令调节机制可以将多个复杂问题同时解决;

该芯片配备了多样化的外设接口，能够兼容多种外部设备。其内置的 512KB 闪存和 64KBSRAM 提供了充足的存储空间，足以应对大规模数据的存储与处理任务。此外，多级时钟系统和低功耗待机模式有助于减少能耗，同时具备仓库保护和 Flash 存储器保护等多种安全机制 [3]。这些特性赋予了该系统强大的功能，使其能够以有效应对水产养殖中出现复杂的控制与防范需求。在满足各项关键功能需求的同时，该系统始终将稳定性与可靠性置于首位，从而为养殖户在使用过程中提供坚实保障，确保水产养殖作业能够有条不紊地开展。

3.2 数据采集模块

系统的数据采集工作主要依靠各类传感器，传感器作为一种在检测领域广泛应用的设备，发挥着举足轻重的作用。它们能够依照特定规律，将所采集到的信息巧妙地转化为电信号，为系统后续的数据处理与分析提供基础。这些电信号随后会以不同的方式被输出，从系统结构组成的角度来讲，一般由敏感元件以及转换元件共同组成。在特性方面，呈现出微型化、数字化、智能化、具备多种功能、系统化以及网络化的特征。本次实验研究采用的传感器主要是 CS511 含氧传感器、MQ-135有害气体传感器以及DHT11 温湿度传感器，以此实现对养殖生态环境水质的实时监测。

CS511 含氧量传感器采用的是极谱型氧电极，可以快速、准确地检测溶氧量，具有耐用、维护成本低和数据数字化无线传输的特点。MQ-135 有害气体传感器能够在水中检测氨气、硫化物等有害气体浓度，它既能输出模拟信号（AO），也支持 DO 输出数字信号。具有灵敏性高、功耗低、操作简单以及适用范围广等优点，可以良好的适配水产养殖环境。DHT11 温湿度传感器是个颇为实用的设备，它采用数字信号传输的方式，能够精准感知周围环境的温度和湿度。它运用独特的单总线数字信号模式，这意味着仅需一条总线就能实现数据的高效传输。在电源适应性上，它十分灵活，无论是常见的 3.3V 电平，还是 5V 电平，都能很好地兼容。此外，它的体积小巧，不会占用过多空间，功耗低，节能效果显著。值得一提的是，它在精密度方面表现出色，测量数据准确可靠，同时稳定性极佳，能够在多种环境条件下持续稳定地工作。[4]

数据采集模块采用多种传感器检测，可对水质进行多项类别实时监测。在监测水质生态环境时，通过多种传感器获取水质生态环境相关信息 ( 例如温度、PH 值、氨氮度和有含氧浓度等）。传感器采集到数据后，对这些原始数据加以处理。处理完毕，便将各项数据实时传送给控制模块。控制平台接收到数据后，一方面会把数据上传到云平台，让数据在云平台上呈现，方便工作人员查看。另一方面，云平台还会将数据在后台存储，方便后续查看分析使用。同时将数据与系统预先所设阈值进行比较，一旦超过或低于阈值，系统将发出预警提醒工作人员，立即采取相应的补救措施，使得水质生态环境数值控制在合理的范围之中。

3.3 预警模块

为了使传感器采集的数据准确实时发送到手机上 , 系统基于 ESP8266Wi-Fi 模块来连接手机热点, 通过TCP 协议远程、高效的与手机端实现数据交互, 让使用者实时查看温湿度、含氧量等信息 ,并及时通过手机控制系统。[5]

3.4 控制模块

系统采用的电子警报设备为蜂鸣器，蜂鸣器是一种典型的无缘电磁式发声元件，设备采用直流电供电，它利用内部的电磁线圈等零件能够将特定的脉冲信号转换成机械振动而产生声音。系统可以根据养殖要求设定具体的理想范围，一旦检测到的温度和湿度等数据超出设定的理想范围，蜂鸣器便会触发持续警报，同时 LED 灯光同步闪烁，直到数值回到设定数值范围才停止警告。蜂鸣器在电路设计中采用NPN 型三极管作为驱动元件，正极直接连接到5V 电源，而负极则与三极管的集电极相连。单片机的一个引脚通过一个与门来控制三极管的基极。基级通过电阻与非门输出端连接。当该引脚输出低电平（逻辑 0）时，与非门的输出为高电平（逻辑 1），此刻三极管导通，从而形成蜂鸣器完整的电流回路，产生声响；相反，当引脚输出高电平时（逻辑1），与非门的输出变为低电平（逻辑0），三极管进入停止状态，蜂鸣器立即停止发声。[6]

3.5 控制模块

在控制模块中，PLC 技术采用西门子 S7——1200 系列。作为一种基于电力传递数据与信息的通信手段，其具有可靠、实时以及长距离传输的优点。在系统控制模块中，PLC 技术主要负责远程操控增氧泵与自动投喂等功能。一旦预警模块发出警报，增氧泵等机械设备便会自动启动，并通过传感器实时监控数据。当数值回到设定数值范围时，增氧泵等机械设备会自动停止运行。

自动投喂系统包括给料机和抛洒结构，对鱼塘进行精确的定时定量喂食，有效减轻了人工劳动强度。该系统由可编程的 PLC 内置 RTC 模块实现投喂，系统在规定时间时，通过其内部的振动料斗和振动电磁铁使饲料均匀落下，完成自动化运行。但目前系统仍需人工定期添加储粮，避免饲料空缺，并且定期处理输送机器残留饲料，以确保系统可持续稳定运行。

4 结论

本系统在充分结合了物联网领域的硬件和软件的基础上，设计了一款基于物联网的智慧水产养殖系统。系统可以实时通过云平台查看水质生态环境情况，实时监控水温、pH 值、溶解氧等关键数据，确保水质稳定，及时调整养殖方法。根据养殖对象的生长过程和需求，自动调整投喂量和时间，减少浪费。自动控制增氧机、水泵等设备，维持最佳养殖环境。系统的预警模块随时待命，实时预报异常情况，如水质恶化或设备故障问题，从而减少损失。各个模块紧密配合，在发生突发情况时及时解决问题。系统的适应性强、适用范围广泛，可以为各种水产养殖服务，大大减少了人力资源成本，精准投喂和环境控制减少饲料和能源浪费。在提高水产养殖效率的同时，还提供了更健康的水产为大众食用。各个模块成功提高了系统的准确性和稳定性。

系统符合市场需求并且响应政策要求，通过物联网技术，能够实现全过程的可溯性，加深了消费者的信任。拥有广阔的市场前景，随着技术进步，物联网将在水产养殖中发挥更大作用，推动行业进一步发展。必将为智能化生态养殖带来巨大助力。

参 考 文 献

[1] 毛栋 , 刘科均 , 王二龙 , 等 . 智慧物联网系统在水产养殖中的应用方案 [J]; 物联网技术 ,2024,14(08):128-129+132.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2024.08.033.

[2] 王钰 , 朱琳 . 基 于 STM32 的农用节水灌溉控制系统研究与设计 [J]; 微型电脑应用 ,2024,40(07):36-39.

[3] 陈荣 . 一种基于 NB-IOT 的低功耗传感器设计 [D]; 山东大学 ,2020.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2020.001209.

[4] 薛鸿民 , 王炜卓 . 基于 ZigBee 和云平台的智慧养殖环境监测系统设计 [J]; 现代信息科技 ,2022,6(05):164-167+171.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.05.043.

[5] 曹鹏飞 , 肖志飞 , 文建博 , 等 . 基于 STM32 的节水灌溉系统设计 [J]; 电子设计工程 ,2022,30(06):16-19.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2022.06.004.

[6] 康晋 . 基于 STC89C52 单片机的农业智能灌溉系统设计 [J]; 农村经济与科技 ,2020,31(12):197-198.