基于传感器技术的智慧渔业饲养系统的设计*

饶湘日，伍鹏坤，匡 杰，丁 琳

（南华大学，湖南 衡阳 420000）

0 引言

我国是世界上最大的水产养殖生产国，而且渔业养殖规模仍在不断扩大，在2022 年，我国水产品总产量达6 865.91 万t，比上一年增长2.62%。然而，我国现有的水产养殖方式多是传统化、粗放式养殖，需要消耗大量的人力、物力和财力，主要有三大弊端：水质全凭感觉、喂养全凭经验、增氧全凭手控。而智慧化、集约化水产养殖模式可以解决以上三大问题，以智慧化水产养殖模式取代传统水产养殖模式势在必行，今后应用传感器相关技术对水产饲养系统来说已成为主流的发展方向。中华人民共和国财政部在2022 年11 月发布了一系列文件[1]，其中着重指出，要以高质量发展为主题，持续深化改革，促进渔业高质高效、渔区宜居宜业、渔民富裕富足。

传感器技术是指能够对周围环境或者特殊物质进行感知，将模拟信号转换为数字信号，之后交给中央处理器进行处理，最终形成各种有效数据并显示出来的技术[2]。随着传感器技术的迅速发展，国内许多学者对智慧水产养殖做了很多的研究。史兵等[3]于2011 年研制出一套基于无线传感器网络的大型水产养殖智能监测系统，可有效地提高水质指标的控制准确度。2014 年中国科技大学的胡晓波研究小组[4]，结合ZigBee 和嵌入式ARM，研发出一套水产养殖水体实时监测与控制系统，该系统可实现养殖水体水质参数采集和系统分析同步进行，并根据相应的分析结果进行自动调整，以实现远程监控与自动控制，实现智能化科学养殖。

但过去的研究主要是针对单一指标控制、WSN信息采集等方面，缺少系统性与整体性，且所开发的监控与控制系统具有精度与智能化水平不高、缺少系统间的协作与操作能力不足等弊端，使得其推广与应用效果不佳。本文针对以上问题，设计开发了一套高度一体化的智慧渔业饲养系统，可提高养殖户的养殖效率，以实现科学养殖。系统以传感器技术为核心、结合LoRa 无线通信模块、无线传感器网络模块、PLC 控制器模块等，实现对鱼塘pH、TEM 温度等指标进行实时精确监测和智能调节，养殖户可随时通过Android 端查看水质状况并远程控制调控装置，同时，该系统还具有可查询国家渔业养殖大数据统计平台中的数据等功能。

1 基于传感器技术的智慧渔业饲养系统总体框架

1.1 系统物联网架构

智慧渔业饲养系统采用物联网架构[5-8]的四层结构进行分析，即感知层、传输层、平台层和应用层，如图1 所示。采用分层、分布式形式分析系统结构，此分析法能更好地优化系统管理结构，提高生产效率，降低养殖成本，使系统实现一体化管理，且有助于提高系统可扩展性。

图1 系统物联网架构

感知层是整个物联网架构的数据基础。通过部署大量水质传感节点，如DO 溶解氧传感节点、TEM温度传感节点，进行数字化、自动化控制和监控，再将采集到的数据通过ZigBee 发送给汇聚节点。同时接收汇聚节点发来的控制信息，控制三大调控装置工作。感知层相当于人体的感觉器官。

传输层主要负责传递和处理感知层的信息。汇聚节点接收经ZigBee 转发来的感知层采集信息，进行数据融合等处理后通过ZigBee 传输到岸边的智能网关，智能网关再通过LoRa 无线通信模块将信息及时、高效地传输到平台层。同时接收平台层的数据指令，再向下控制感知层的设备。传输层相当于人体的传输神经。

平台层的功能是实现底层的管控一体化，并为上层提供统一接口，起到承上启下的作用。通过数据挖掘、云计算、数据存储、滤波处理等方法对下层的数据进行处理，为上层提供系统管理、数据查看、远程控制、报警处理等功能。平台层相当于人体的神经中枢。

应用层的主要任务是对信息进行处理与决策。通过数据挖掘等方法，找到有价值的信息，并将其合理运用于智慧渔业，创造更多社会价值。应用层是物联网的最终目标。

1.2 系统总体框架

本项目智慧渔业饲养系统由水质监测系统、智能调控系统、远程管控平台三部分组成，系统总体框架如图2所示。

图2 系统总体框架图

水质监测系统基于无线传感器网络，由水质监测传感节点、汇聚节点和ZigBee 通信模块三部分组成。各水质传感器节点均匀分布于养殖场，通过自组织多跳的方式构成无线传感器网络，全覆盖监测水质环境，得到养殖场的DO 溶解氧、TEM 温度等实时数据，并通过ZigBee 将数据集中发送至汇聚节点，在汇聚节点进行数据融合处理后再转发至智能网关。

智能调控系统由智能增氧机、智能投料机、水泵、PLC 控制器[9]等组成。在增氧方面，PLC 控制器可将预设值与当前水质溶解氧数值进行比较后判断是否进行智能调控，当检测到含氧量低于正常值时开启装置工作。也可通过App 手动对PLC 控制器进行实时或定时调控，进而控制不同增氧机的工作强度。投料、换水与增氧类似，当PLC 控制器接收到指令后可以修改智能投料机内重量传感器数值，从而实现精准投料。当系统监测的TUR 水体浑浊度数值高于设定值时，即可通知养殖户控制水泵进行换水操作。

远程管控平台由Android 端、智能网关、LoRa 通信模块等组成。Android 端接收经LoRa 通信模块转发来的智能网关数据，养殖户可通过App 查看监测数据信息，查找国家渔业养殖大数据统计平台中的鱼群生命周期信息，接收系统检测异常时的报警信息，也可发送远程控制指令到智能网关，最终实现控制相关硬件装置的启停等操作。

2 硬件系统设计

2.1 水质监测系统设计

2.1.1 DO含氧量传感器设计

溶解氧（DO）指的是在1 L 水中以毫克为单位计算的溶解的氧气，是衡量水质优劣的重要指标。单红[10]的研究表明，溶解氧是维持鱼群生理功能的基础，影响鱼的活性，在一定范围内含氧量越高，鱼群越活跃，摄食欲望越强烈。

溶解氧的检测方法有碘量法、膜电极法和荧光检测法[11]三种。碘量法是利用氧分子将锰离子从二价氧化成四价，碘离子还原成碘分子，再用淀粉滴定，根据滴定量测出水体中的溶解氧含量。膜电极法[11]是利用氧分子在膜上扩散的特性，并结合电解池的氧化还原反应，使溶解氧的浓度与电子移动数成正比，测出电流即可得出溶解氧浓度。荧光检测法是利用荧光猝熄效应，即荧光物质与溶解氧反应导致荧光强度减弱，而荧光强度减弱程度与溶解氧浓度呈线性关系。

由于碘量法测量需耗费大量化学试剂且检测时间长，而荧光检测法传感膜制作困难、成本高，综合考虑，本系统选用的是更适合实时监测的三电极型溶解氧膜电极法。曾永权等[12]的研究表明，三电极型体系具有稳定性好、精度高、量程广等特点。工作电极为金，辅助电极为铂，参比电极为银-氯化银。加入参比电极可以使传感器快速达到平衡状态。

参比电极和辅助电极间的电流值与参比电极和工作电极间流过的电流值相等，调节参比电极电位可使电子移动快速达到平衡。得出的电流值进行温度补偿后即可算出溶解氧浓度。此方法能准确测量含氧量，并且具有使用维护方便、稳定性好等优点。

2.1.2 TEM 温度传感器设计

鱼类是变温动物，温度不仅影响它们的生长发育，同时也影响鱼类的成熟和产卵，淡水鱼适宜的水温一般在15 ℃~25 ℃[13]。中国水产科学研究院淡水渔业研究中心的习丙文等[14]在2021 年的研究报告中表明，当水温适宜时，鱼的运动机能最强，食欲旺盛。

目前农业测温主要使用的是铜热电阻和铂热电阻，原理是利用材料电阻值随温度的变化而呈函数式变化的特性，从而测出温度。由于铜电阻有体积大、稳定性较差、测量精度不高等缺点，而铂电阻有稳定性强、灵敏度高、测量精确等优点，所以铂是当前农业中较理想的材料。本系统采用四引线制铂电阻PT100 作为温度传感器材料。测量范围为-200℃~+500 ℃，其阻值随温度变化呈近似线性关系[11]。

温度范围在-200 ℃~0 ℃时，其阻值随温度的变化关系如下：

温度范围为0 ℃~500 ℃时，其阻值随温度的变化关系如下：

式中，Rt为t℃下铂电阻的阻值，R0为0 ℃下铂电阻的阻值，A、B、C均为温度常数，其中A=3.908 3×10-3，B=-5.775×10-7，C=-4.183×10-12。

由于热电阻的引线电阻也会随温度变化而变化，从而对测量结果有影响，胡鹏程等[15]的研究表明四引线制电路可以消除此影响，所以本系统采用四引线制测量铂热电阻的电阻值，电路图如图3 所示，四线分别接在电流和电压回路处，r1、r4引起的电压不会影响测量，r2、r3导线上近似短路，无电流通过，所以四根导线的电阻对测量都没有影响，铂热电阻的阻值可由测得的电压和电流求出，即：

图3 四线制电路图

2.1.3 pH酸碱度传感器设计

pH 值也是鱼塘中一项必须监测的水质指标，杭州农业局的唐黎标[16]的研究表明，pH 值对鱼的生长、发育和繁殖等有着不同程度的影响，pH 值为7.5~8.5 是鱼类生存的最佳条件。溶液pH 的常用测量方法有电位分析法和光学检测法，电位分析法[17]是利用原电池的电动势变化进行测量。由于指示电极的电位与待测离子浓度有关，则电动势的变化由待测溶液的离子浓度决定。光学检测法[18]是根据特定的指示剂与待测溶液发生显色反应，通过生成物颜色深浅判断溶液pH值。

由于光学检测法无法准确实时检测pH 值，电位分析法具有能实时监测且测量精确的优点，所以本系统采用电位分析法实时监测pH。用玻璃电极作为指示电极，甘汞电极作为参比电极形成电池的两极，通过测量电动势的大小来进行pH 的测量。参比电极的作用是提供稳定的电动势参考点，用于校正和补偿玻璃电极的测量误差，使测量更精确。甘汞电极内充饱和氯化钾溶液，由能斯特方程可知，当氯离子浓度和温度一定时，参比电极电位En一定。玻璃膜由SiO2和Na2O 组成，其中钠离子可以进行电荷的传导，当玻璃电极与水溶液接触时，玻璃膜中的钠离子与水中氢离子发生交换反应，使玻璃膜的内外分别形成了E1和E2两个电位，从而产生电位差，此时玻璃电极的电位可以表示为：

再由能斯特方程可得：

式中，Em为玻璃电极的电位，R、T、F均为常数，C(H+)为待测溶液的氢离子浓度，E(T)是玻璃电极内电压随温度变化的函数。

Em值由C(H+)和温度决定。玻璃电极电位与参比电极电位相减即可得到绝对电压，绝对电压不受温度影响，只与溶液的氢离子浓度相关，再由能斯特方程可得待测溶液中准确的pH值。

电池的绝对电位为：

2.1.4 TUR 水体浑浊度传感器设计

水体浑浊度表示水中悬浮物与胶状物质对光线透过时所产生的阻塞程度，是衡量水体环境的重要指标之一，宁波大学的陈伟等[19]的研究表明，水中悬浮颗粒物和有机物质的积累可能导致水中氧气含量下降，使鱼缺氧，进而影响鱼群的呼吸和生长。

常见的水体浑浊度检测方法有散射法和透射法。散射法[20]基于米氏散射定律和瑞利散射定律，即光在媒介中传播时，介质中的电子在光子作用下受迫振动并向外辐射出与入射光频率相同的光波，测出散射光的强度即可算出溶液的浊度值。透射法[21]基于朗伯-比尔定律，即当光通过介质时，部分辐射被介质吸收，而吸收程度与溶液浊度有关，测出散射强度即可算出浑浊度。散射法更适合低浑浊度溶液检测，透射法更适合测量高浑浊度溶液。

由于鱼群生活的水质浊度不会太高，透射法能很好地满足本系统需求。所以本系统利用散射法检测水体浑浊度。选择90°角度上的散射光进行测量，因为其具有线性度好等优点[22]。选用波长为0.85 μm且不易受到溶液色度影响的红外光作为发射光源，硅制光敏二极管作为水体浑浊度传感器接收器，硅制材料的光谱响应峰值在0.85 μm 附近，光敏二极管能利用光生伏特效应产生电动势，且具有单向导电性，能使电路中暗电流较小，光电流较大，提高测量精确度。散射法工作模型如图4 所示，由米氏散射定律可知，散射光强度与溶液颗粒物浓度成正比，公式如下：

图4 散射法工作模型

式中，Is为散射光强度，Ks为散射系数，T为样品浊度。

再由光强与电流的关系式和光敏二极管响应电流与输出电流的关系式可测得光电流的实际大小。综合式（7）、式（8）、式（9），再经过温度补偿即可得出溶液浑浊度。

式中，Is为散射为光强度，K为响应比例系数，I响为光敏二极管的响应电流，C为输出比例系数，I输为光敏二极管的输出电流。

2.2 智能调控系统设计

水产养殖过程中，当水中溶解氧含量低于5 mg/L时，如果未能及时采取增氧措施，鱼类会因缺氧窒息而死亡。增氧机主要有叶轮式增氧机、水车式增氧机[23-24]等，本系统采用叶轮式增氧机的机械联动方式增氧，利用机械部件搅动水体，使上下层对流并向四周扩散以形成小范围的富氧圈。实际操作过程中，养殖户通过App 设置养殖水池的溶解氧阈值，PLC 控制器实时比较溶解氧浓度和阈值，当溶解氧浓度低于设定值时，PLC 控制器会通过RS-485 通信协议与智能增氧机建立串口通信，以实现自动增氧，养殖户也可以通过远程控制，实现手动实时增氧或定时增氧。

除了增氧外，鱼群还需要定期投喂饲料，如未及时投喂饲料则会导致鱼群发育不良，甚至死亡。投料机主要有离心式投料机、风送式投料机等，本系统采用风送式投料机[25-26]。其工作原理是内部阀门开启，风机产生气流将饲料从前端料箱送到末端，最终实现全方位抛撒。投料前，内置单片机搭载的重量传感器对料盘进行测重并比较预设值，若不足则通知养殖户，整个投料过程自动化。与智能控制增氧机类似，当需要进行投料时，PLC 控制器会接收App 的控制指令，控制智能投料机工作，养殖户可手动及时控制或定时控制。

当鱼塘水体遭遇异常情况导致水质指标显著偏离正常值时，鱼群会生病甚至死亡。常规的调控方式效果有限且会浪费大量资源，此时需系统开启水泵及时换水，并通知养殖户，以降低损失。常见的水泵[27]有离心泵、轴流泵等，本系统采用离心泵，其工作原理是利用叶轮高速旋转产生的离心力将水从低压区域送到高压区域。控制方式与增氧类似，通过接收来自PLC 控制器的指令，可实时或定时控制水泵进行换水操作。

3 软件系统设计

3.1 智慧渔业饲养系统远程管控平台功能设计

远程管控平台[28]主要是指智能终端可视化设计及云平台设计，作为用户与设备进行信息传递的平台，其是智慧渔业系统的重要组成部分。本系统平台开发以简洁、美观、方便作为设计理念，采用C/S 架构进行设计，能有效保障数据流转的有效性和完整性，软件阈值设置界面如图5所示。

图5 软件阈值设置界面

远程管控平台由监测模块、远程调控模块、数据库模块、阈值提醒和系统管理五大模块构成。

1）查看监测数据：养殖户可以实时查看当前鱼塘的水质情况，利于养殖户对当前水质的异常变化进行调整，也有利于专家对鱼塘进行改善和研究调查水质情况。

2）数据库存储：①从国家水质监测网和国家渔业养殖大数据统计平台的数据中选择相关的参数，构成不同的数据库，方便养殖户参考使用，有利于养殖户更好地了解各类鱼群在不同的生长期内，随着水质参数变化时的摄入量，从而实现精细化喂养；②将水质监测数据和调控装置的启停信息等进行存储，利于专家对水质进行调查研究，使养殖户对鱼塘过去变化更加了解。

3）远程控制：若获取的水质指标异常，养殖户可手动实时远程操控调控装置工作，或定时控制调控装置工作，使鱼塘水质恢复至正常范围。

4）阈值提醒：养殖户手动设置鱼塘各指标的阈值，若鱼塘水质异常，App 发出预警信息，养殖户可以及时响应。

5）系统管理：包括用户管理、后台维护、设备管理等，实现用户登录验证，并对设备和后台进行维护等相关操作。

3.2 系统通信方式和通信函数设计

本系统智能调控系统中使用的是串口通信[29]，选用STM32F103ZET6 型单片机，其有144 个引脚，提供了5 个USART，它不但可以运行异步串口通信协议，如RS-485 通信协议，还可以运行同步串口通信协议，如SPI 通信协议。水质监测系统使用的是ZigBee 通信协议，将32 单片机的串口接收（RX）引脚与ZigBee 模块的发送（TX）引脚相连，串口发送引脚与ZigBee 模块的接收引脚相连，地（GND）引脚接地。当一个串口完成接收或发送数据时，就需要用软件来清空一个结束标志位。以下是该系统串口通信的主要函数：

1）串口初始化函数：USART_init(u32 bound)；

2 ）串口数据发送函数：USART _SendData(USART_TypeDef* USARTx, unsigned int Data)；

3 ）串口数据接收函数：USART _ReceiveData(USART_TypeDef * USARTx, unsigned int Data)；

4 ）串口标志位清除函数：USART _ClearFlag(USART_TypeDef * USARTx, unsigned int FLAG)；

5）ADC 数据采集函数：GetADCData(void)。

4 结语

本研究设计了一款基于传感器技术的智慧渔业饲养系统，解决了传统水产养殖过度依赖养殖户个人经验的问题，同时引入了数字化、专业化、现代化的养殖模式，不仅能够提高水产品的品质，还能降低养殖成本，实现利益最大化。如今水产养殖现代化转型是大势所趋，随着人工智能等其他技术相继进入水产养殖领域，科技终将改变渔业，水产养殖将越来越智慧化，这对未来中国渔业的发展具有重要意义。