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基于无线传感网络的规模化水产养殖智能监控系统研究.DOC

1、农 业 工 程 学 报 Transactions of the CSAE 基于无线传感网络的规模化水产养殖智能监控系统研究 史兵 1,2 赵德安 1 刘星桥 1 蒋建明 2 孙月平 1 ( 1.江苏大学电气工程学院,镇江 212013; 2.常州大学信息科学与工程学院,常州 213164) 摘要: 为了解决 规模化水产养殖中有线监控系统带来的不利影响,并能实现对环境因子的准确测量与控制,介绍了一种基于无线传感网的智能监控系统在规模化水产养殖中的应用。系统利用对协议栈进行小幅的修改完成了人工设置每个养殖池为一个簇,并通过适当修改路由协议将自动选举簇头的工作变为人工设置固定簇头,大幅减少节点本身的

2、 计算工作,从而实现节能目的。计算机 利用模糊控制与神经网络相结合的算法实现了对数据的处理分析,并得到控制信号 ,进行闭环控制。结果表明,系统内数据通信通畅, 温度误差在 0.5范围内,溶氧量误差在 0.3mg/L 范围内,酸碱度误差在 0.3 范围内 。 各养殖关键环境因子均满足控制精度,达到了设计要求,能够满足规模水产养殖智能化的需要。 关键词: 水产养殖 ; 无线传感网络 ; 通信 ; 环境因子 中图分类号: 文献标识码: 文章编号: 0 引 言 随着人们对渔业产品需求的不断增长 ,规模化水产养殖已经成为水产养殖业发展的必然方向,在规模化水产养殖中,实时监控养殖鱼池中水体的溶氧含量、 p

3、H 值、盐度、温度以及浑浊度等关键环境因子是一项非常重要工作,有时甚至起着决定性的作用。现有的规模化养殖监控系统 12多采用有线的方式实现监控终端与控制中心计算机的数据交流。 如:西门子公司研制的 5 12 项在线参数监控系统; 美国 YSI 公司的 YSI5200 水产养殖监测系统,可连续监测 6 种水质参数。国内一些科研机构也开展了这方面的研究工作,并取得了一些成果,如中国水产科学研究院黄海水产研究所 的宋德敬等人开 发出一种多点在线水质检测系统,可同时在线监测 6 个不同监测点的水质情况;江苏大学赵德安等人研制了工厂化水产养殖多环境因子集散监控系统,实现对多种个关键水质参数实时监测与控制

4、,并具有构建网络和一定的无线数据传输能力。 有 线系统 3在规模化水产养殖场中导致了大量使用各种有线线路,使现场变得凌乱,数据采集和分发变得复杂,而且 只能进行简单的、近距离的网络控制, 且系统扩展性也不易实现,因此一定程度上限制了规模化水产养殖业的进一步发展。 无线传感网络 WSN( Wire Sensor Network) 是一种由数目不等的静态或 动态的传感器以自组织和多跳的方式构成的网络,能够实时监测、感知、采集所在位置的各种信息(如温度、湿度、各种气体浓度、盐度等),在对所采集的信息进行必要的处理后以无线传输的方式发送给接收方,实现数据的交流。 美国和欧洲相继启动了许多关于传感器网络

5、的研究计划,并在农业环境监测中得到了应用。如 2002 年英特尔公司率先在俄勒冈州建立了第一个无线葡萄园。澳大收稿日期: 修订日期: 基金项目: 江苏省 “十一五” 工业科技攻关项目 (BE2006090) 作者简介 : 史兵,博士生,常州大学讲师,主要从事农业电气化与自动化理论与技术研究, E-mail: 通 信 作者: 赵德安,博士,江苏大学教授,主要从事农业电气化与自动化理论与自动化设备研究, E-mail: 利亚的 CSR10 ICT Center 将无线传感器节点安置在动物身体上对动物的生理状况(脉搏、血压等)和外界环境进行监测;巴西基于无线传感器网络研发了中央远程 控制与监测系统,

6、实现对 1500 公顷大面积农田灌溉的监控。我国在无线传感器网络方面的研究工作还较少,而且主要集中在农田的精细化管理上,关于建立基于无线传感网的 水产养殖 监控 系统 ,基本上处于空白状态。 因此,将 无线传感网络技术引入到规模化水产养殖中取代有线系统,实现与现有监控系统的有机融合, 开发具有易扩展功能,实现 水产养殖水质参数的无线采集与远程控制的 全数字的智能监控系统,是规模化水产养殖未来的发展趋势。 1 系统结构 本系统 由 实时监控单元 3、现场无线传感网单元 45两部分 组 成。其结构图如图 1 所示。 I N T E R N E T远 程 监 控 中 心W E B服 务 器 中 心

7、数 据 库实时监控单元.R S 2 3 21#池2池3池n + 1#池 n + 2#池n + 3#池控 制 节 点传 感 器 节 点簇 头现 场 监 控 中 心无线传感网单元汇 聚 节 点图 1 系统结构图 Fig.1 Architecture for system 实时监控单元分为两层 67,主要是由分布在现场监控控制中心和远程监控中心的计算机组成,现场监控中心计算机位于下层靠近现场,主要用来接收无线传感网络上传的数据并进行处理,依据处理结果发出控制信号驱动控制节点工作,实现闭环控制,以达到控制效果。远程监控中心计算机位于上层,主要通过所安装的监视软件实现各种信息的显示,如动态数据显示,历史

8、数据2 农业工程学报 2008 年 查询,报表的生成等功能。 无线传 感网单元直接面向现场,由必要的硬件组成ZigBee 无线传感网络,网络由传感器节点、簇头节点、汇聚节点以及控制节点组成。由于养殖池都具有大小相当,相互独立等特点,因此无线传感网采用簇状拓扑结构 89( Cluster Tree)较为合适。每个鱼池中的若干传感器节点通过设备商提供的接口函数,设置组成一个簇,并且设置一个固定的簇头。传感器节点只能与对应的簇头节点通信,节点之间不能数据交流。簇头与簇头之间可以相互通信转发信息,各簇头通过单跳或多跳的方式最终完成和汇聚节点的数据通信,汇聚节点通过 RS232口与现场 监控计算机进行有

9、线数据通信,上传采集的信号,监控计算机最终形成控制信号再次通过汇聚节点以无线方式启动控制节点工作,实现对环境因子的闭环控制。 2 控制节点设计 控制节点 1011由控制模块和执行模块两部分组成,结构如图 2 所示。 控制节点面向执行机构,用于对一个或若干个养殖池进行相应的动作,为了简化处理器的程序以及处理器外围接口电路设计,经验证明一个控制节点控制不超过六个鱼池较为适当。由一块 CC2530 作为节点的处理中心,负责接收监控计算机通过集成在 CC2530芯片内部的无线通信功能发送过来的控制信 号并控制执行模块动作, 调节养殖池塘各环境因子,以达到鱼类生活最佳的环境。 执行机构冷水阀水泵PH控制

10、继电器光电隔离D/A转换变频器增氧机热水阀执行模块键盘 液晶显示C2530控制模块图 2 控制节点结构图 Fig.2 Architecture for controlling node CC2530 芯片 TI 公司研制的一种 片上系统, 嵌入协议栈, 支持 ZigBee 和 IEEE 802.15.4 等多种标准。芯片集成了 2.4 GHz 标准射频收发器 ,具有 出色的灵敏度和抗干扰能力 ,集成了增强型工业级,具有 256KB 系统可编程闪存 的 8051 微控制器内核 ,同时还具有强大的外设:五通道 DMA, 电池监视器 、 8 通道 12 位 ADC、 两个 USART接口、 21 个

11、通用 I / O 引脚 等。 CC2530 芯片应用广泛,特别是在 工业控制和监测 、 低功率无线传感器网络 方面应用尤其重要。 3 传感器节点设计 传感器节点是无线传感网的基本元素,系统传感器节点结构如图 3 所示。各种传感器,如温度传感器、溶氧传感器、 PH 传感器等,将采集到的模拟数据通过调理电路进行去干扰和电压整定,然后通过 CC2530 芯片的通用 I/O 口送入芯片内部集成的 A/D 转换器,然后将得到的数字信号 送入芯片的增强型 8051 处理器进行处理,最终数据被送入 CC2530 芯片的 Zigbee 无线单元,该单元具有在 Zigbee 网络内进行数据的发送与接收功能,相同

12、簇内的无线单元通过射频信号将数据传给该簇内的簇头,簇头相当于路由器,具有路径寻的功能,通过单跳或多跳的方式将数据发送给汇聚节点。 调 理 电 路溶解氧PH值浑浊度水位氨氮量A / D温度传感器模块模 拟 量 传 感 器8 0 5 1 处 理 器Z i g b e e无 线单 元C C 2 5 3 0模块存储器图 3 传感器节点结构图 Fig.3 Architecture for sensor node 传感器节点的外观如图 4 所示,由太阳能电池板作为电源 ,由 CC2530 作为核心单元,放置于密封体的内部,由一个锚固定于池中,各种传感器放置于养殖池水体中,通过集成于内部的无线单元实现数据交

13、换。 太 阳 能 电 池 板C C 2 5 3 0传感器传感器水 面图 4 传感器节点示意图 Fig.4 diagrammatic drawing of sensor node 簇头节点结构和传感器节点结构和外观都相似,只是没有了传感器以及相应的调理电路。簇头节点主要起到数据中转的路由功能,因此采用合适的路由协议就显得尤为重要。 PEGASIS 路由协议 1213是基于 LEACH 基础的路由协议,应用广泛,适用于分簇的无线网络,它仍然像 LEACH 一样,采取动态选择簇头的方法,具有在簇网络内保持能量均衡的优点,但由于仍然采用动态计算的方式选择簇头,造成了较大的能量开销,不利于节能,而本系统

14、采取人工布置一个鱼池为一个簇,人工设置簇内的固定簇头,这就省掉了 PEGASIS 路由协议动态选择簇头的开销,大大节约了能耗。将 PEGASIS 路由协议稍加修改动态选择簇头为固定簇头即完成了路由算法的优化,简单易行,因此采用优化了的 PEGASIS 路由协议作为系统的路由算法是较合适的选择。 网络预印版 第一作者等:论文题名 3 4 汇聚节点设计 汇 聚节点在整个无线传感监控网络中起到一个承上启下的作用, 该节点非常简洁,就是由一块 CC2530 芯片模块组成,通过 RS232 电缆与计算机相连。汇聚节点的无线单元收集各个分散的簇头发送来的无线数据信号,进行解调,通过处理器以及 USART

15、口最终上传给监控中心的计算机。 汇聚节点的另一个重要功能就是将根据 算法 1415运算得到的控制信号,下传给分布在附近的控制节点,然后控制节点根据控制信号去驱动继电器或 D/A 转换器,从而控制执行机构动作,达到养殖池水体环境因子的闭环控制。 5 软件设计 5.1 传感器节点软件设计 传感器节点是整个无线网络中的核心单元,负责采集现场数据,并将数据发送给簇头节点的工作,节点软件采用 C 语言编写,流程图如图 5 所示。 开 始系 统 初 始 化接 收 传 感 器 数 据接 收 簇 头 命 令协 议 栈 初 始 化加 入 网 络 ?休 眠 指 令 ?向 簇 头 发 送 数 据休 眠 , 关 闭

16、协 议 栈定 时 苏 醒超 过 2 0 次 ?出 错 报 警NYYNNY图 5 传感器节点软件流程图 Fig.5 Flow chart of software for sensor node 簇头节点和控制节点软件流程与 传感器节点的软件流程相似,簇头节点少了接收传感器数据功能,增加了计算路由功能,而控制节点则增加了控制执行机构的功能。 传感器节点向簇头发送的数 据帧结构包含以下内容: 帧控制头、序列号、接收方标识、目的地标识、发送方标识、源发送方标识、数据以及结束标志,共 8 部分。 该数据帧中的目的地标识代表该帧最终想传到的节点,本系统中代表汇聚节点,源发送方标识代表该数据帧最初是由哪个节

17、点发送的,表示了数据的起点。由于在本系统中各簇是按物理区间划分的,因此,如果在组成各个簇的时候就对每个鱼池进行编号即相当于对簇进行编号,并且对协议软件稍加修改,就可以使源发送方标识代表鱼池编号,即簇号。汇聚节点最终接收到该数据帧后,在协议栈中层层上传到应用层,应用层软件就很容易根据源 发送方标识号判断出该数据帧来自哪个鱼池的簇,较好的完成了节点的定位问题,从而可以启动相应的执行机构运行。 5.2 监控软件设计 监控中心计算机监控 软件 16利用 C 语言采用直接调用 WINDOWS API 函数方式编写,代码编写灵活方便,功能强大,而且简单易学,具有很好的扩展性。监控系统软件具有实时监控、历史

18、数据、系统配置、帮助四大功能 。 实时监控部分融合 WSN 通信技术,实现对养殖水体的温度、溶解氧含量、 pH 值、水位以及氨氮含量等关键环境水质因子的自动监测,并以数值和曲线的形式表示出来,同时,利用 模糊控制与神 经网络相结合的算法实现对数据的处理分析,并得到控制信号 ,自动进行闭环控制, 以期达到控制要求。图 6 反应了监控软件处于实时监控时的正常工作状态。历史数据部分提供查询和显示功能,并对后台数据库进行维护和管理。系统配置部分完成监控计算机与远程通过 INTERNET 连接的计算机以及 WSN 汇聚节点、控制节点通信端口的配置,包括 IP 地址以及波特率等。帮助部分提供各种相关信息服

19、务,包括环境标准、卫生标准以及软件使用说明等。 图 6 实时监控界面 Fig.6 Interface of monitoring software 6 现场试验 试验鱼池是 10 10 米的水池,深度 1.5 米,鱼池实际水位 1. 2 米。 标准大气压、场地温度 25, 鱼池中养殖欧洲鳗鱼。 试验分两部分内容: ( 1)验证无线传感网络数据传输的数据误差是否满足需要,即数据传输的正确性。 ( 2)验证进行闭环控制后,各环境因子的变化范围是否满足需要,即控制精度问题。 6.1 数据传输误差试验 选择检测池中溶氧量数据为代表,进行数据传输误差试验。无线传感器网络的汇聚节点数据显示、现场监控中心计

20、算机以及远程监控中心计算机显示的溶氧量试验数据如下表 1 所示, 单位 为 mg/L。数 据误差均在0.3mg/L 范围内,表明无线传感网的数据传输可靠,能够满足实际需求。 4 农业工程学报 2008 年 表 1 溶氧量试验数据 Table 1 Experimental data of dissolved oxygen 次数 标准器具数据 汇聚节点数据 偏差 1 8 10 7 90 -0.20 2 8 00 7 88 -0.12 3 7 80 8 01 +0.21 4 7 00 7 21 +0.21 5 6 50 6 75 +0.25 平均绝对误差 0 198 6.2 闭环控制精度试验 养殖鱼

21、池环境因子参数设置为:温度 25,溶解氧7mg/L, pH 值 7.5。 水中溶解氧是用变频器带动水车式增氧机进行增氧,增氧机电机参数是 380 伏, 2. 2 千瓦,额定转速 1470 转 /分。水体温度由电磁阀引入热水或冷水控制, PH 值控制也由控制电磁阀的开启程度来完成。试验数据如下表 2 所示。 表 2 温度、溶氧量、 pH 值试验数据 Table 2 Experimental data of temperature, dissolved oxygen, PH 时间(小时) 温度() 溶解氧( mg/L) PH 0 25.3 7.1 7.8 2 25.1 7.2 7.7 4 24.8

22、 6.8 7.5 6 24.5 6.8 7.4 8 25.1 6.9 7.3 10 25.3 6.8 7.2 12 25.4 6.9 7.4 14 25.5 7.2 7.6 16 25.5 7.1 7.4 18 25.2 7.1 7.7 20 25.3 7.0 7.8 22 25.2 7.1 7.4 数据表明, 24 小时内温度误差在 0.5范围内,溶氧量误差在 0.3mg/L范围内, pH值误差在 0.3范围内。闭环 系统控制精度 达到了设计目标,满足实际运行的需要。 7 结论 针对目前大量应用的现场有线监控系统所带来的不利因素和规模化水产养殖场的特点,通过修改协议栈实现设置每一个养殖池为一

23、个簇,并通过修改路由协议为每个簇设置一个固定的簇头的方式,较好地实现了传感器节点与相应的簇头通信,以及簇头之间的相互通信。根据现场这种固定簇以及簇头的情况,对簇进行编号,并通过软件将编号嵌入数据帧中,准确地实现了节点的定位。通过试验表明系统内数据传输正确、可靠。系统温度控制精度在 0.5范围内,溶氧量控制精度在0.3mg/L 范围内,酸 碱度控制精度在 0.3 范围内, 同时具有实时性好、可靠性高以及耗能低等优点。 下一步将对系统的功能扩展、路由改进以及数据处理算法优化 3 方面进行进一步研究,以期能够实现更多环境因子的精确监测与控制,以及在保证数据可靠传输的情况下,降低能耗和系统复杂度。 参

24、考文献 1 李道亮 ,傅泽田 .智能化水产养殖信息系统的设计与初步实现 J.农业工程学报 ,2000,16(4):135-138. Li Daoliang Fu Zetian. Design and Development of Intellectual Aquacultural Information SystemJ. Transactions of the CASE, 2000,16(4):135-138. (in Chinese with English abstract) 2 马从国 ,赵德安 ,秦云 ,等 .基于现场总线技术的水产养殖过程智能监控系统 J. 农业机械学报 ,2007,

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29、inese with English abstract) 7 裘正军 ,童晓星 ,沈杰辉 ,等 .基于模糊控制与虚拟仪器的灌溉决策系统研究 J. 农 业 工 程 学报 ,2007,23(8):165-169. Qiu Zhengjun, Tong Xiaoxing, Shen Jiehui, et al. Irrigation decision-making system based on the fuzzy-control theory and virtual instrumentJ.Transaction of the CASE,2007,23(8):165 169.(in Chinese

30、 with English abstract) 8 刘 卉 ,汪懋华 ,王跃宣 ,等 .基于无线传感器网络的农田土壤温湿度 监测系 统的设 计与开发 J.吉林 大学学网络预印版 第一作者等:论文题名 5 报 ,2008,38(3):604-608. Liu Hui, Wang Maohua, Wang Yuexuan, et al. Development of farmland soil moisture and temperature monitorin g system based on wireless sensor networkJ. Journal of Jilin Univers

31、ity,2008,38(3):604 608.(in Chinese with English abstract) 9 方旭杰 ,周益明 ,程文亮 ,等 .基于 ZigBee 技术的无线智能灌溉系统的研制 J.农机化研究 ,2009(1):114-118. Fang Xujie, Zhou yiming, Cheng Wenliang, et al. The design of wireless intelligent irrigation system based on ZigBee technologyJ. Journal of Agricultural Mechanization Res

32、earch,2009(1):114 118.(in Chinese with English abstract) 10 江明 ,陈其工 ,晏行芳 .基于模糊控制的精确灌溉系统 J.农业工程学报 ,2005,21(10):17-20. Jiang Ming, Chen Qigong, Yan Xingfang. Precision irrigation system based on fuzzy controlJ.Transactions of the CASE,2005,21(10):17-20.(in Chinese with English abstract) 11 赵燕东 ,章军富 ,尹

33、伟伦 .按植物需求精准节水灌溉自动调控系统的研究 J.节水灌溉 ,2009(1):11-14. Zhao Yandong, Zhang Junfu, Yin Weilun. Study on precision-irrigation control system in accordance with plants physiological water requirementJ. Water Saving Irrigation,2009(1):11-14 (in Chinese with English abstract) 12 夏振杰,陈常嘉一种自适应的无线传感器网络 MAC 协议J北京交通

34、大学学报, 2006, 30(2): 10 15 Xia Zhenjie, Chen Changjia. An adaptive MAC protocol forwireless sensor networksJ. Journal of Beijing JiaoTong University, 2006, 30(2): 10 15. (in Chinese with English abstract) 13 吴中博,樊小泊,陈红基于能量水平的多 Sink 节点传感器网络路由算法 J计算机研究与发展, 2008, 45(1):41 46 Wu Zhongbo, Fan Xiaobo, Chen

35、Hong, Energy level-basedrouting algorithm of multi-sink sensor networks, Journal of Computer Research and Development, 2008,45(1): 41 46 (inChinesewithEnglishabstract) 14 Yamamoto, H., Furnhashi, T. New Fuzzy Inference Method for Symbolic Stability Analysis of Fuzzy Control SystemC. Advanced Motion

36、Control, Proceedings. 6th International Workshop on 30 March-1 April 2000 ,p443-447. 15 Timmons M .B. A Mathematical Model of Low-head OxygenatorsJ. Aquacultural Engineering, 2001, 24: 257-277. 16 Phillip G.Lee. Process Control and Artificial Intelligence Software for AquacultureJ. Aquacultural Engi

37、neering, 2000, 23 :13-36. Research on Intelligent Monitoring System in Industrialized Aquaculture based on Wireless Sensor Network Shi Bing1,2 Zhao Dean1 Liu Xinqiao1 Jiang Jianming2 Sun Yueping1 (1.School of electrical and information engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013,China 2.School

38、 of information science and engineering, Changzhou University,Changzhou 213164,China) Abstract: In order to solve disadvantages brought by wired monitoring system, one kind of research on intelligent monitoring system based on wireless sensor network was presented. The system was used in industriali

39、zed aquaculture. One breeding pond was set as one cluster by modifying protocol software. The central node in every cluster was also selected by properly modifying router protocol. All these settings helped to cut down the amount of computing and make for saving energy obviously. The experimental da

40、ta was processed by computer with algorithm of fuzzy control and artificial neural networks. The control signals ware produced to ensure the system to run in style of closed loop. The results showed that communication among the system was realized reliably. The control precisions of dissolved oxygen level, temperature level and PH level ware respectively 0.3mg/L, 0.5 , and 0.3. The intelligent system well meets the demands of modern industrialized intelligent aquaculture. Key Words: industrialized aquaculture, wireless sensor network, communication, environmental factor

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