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基于STM32的水产养殖水质监测与预测预警系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-16页
    1.1 课题研究背景及意义第11页
    1.2 国内外相关技术研究现状及发展状况第11-15页
        1.2.1 水环境参数监测、控制技术现状分析第11-12页
        1.2.2 在有线、无线基础上的监测研究现状分析第12-13页
        1.2.3 信息融合技术研究发展现状分析第13-14页
        1.2.4 水质预测研究发展现状分析第14-15页
    1.3 课题主要研究内容第15页
    1.4 本章小结第15-16页
2 有关技术基础及信息融合算法综述第16-23页
    2.1 相关技术基础第16页
    2.2 水产养殖水质具体指标及其传感器技术第16-19页
        2.2.1 水质具体指标第16页
        2.2.2 水质参数传感技术第16-18页
        2.2.3 传感器选择第18-19页
    2.3 无线传感器网络技术第19-21页
        2.3.1 无线传感器网络拓扑结构第20页
        2.3.2 Zigbee无线通信技术第20-21页
    2.4 传感器信息融合技术第21-22页
        2.4.1 传感器信息融合的一般结构第21-22页
        2.4.2 传感器信息融合的方法第22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 水质监测系统硬件与软件设计第23-30页
    3.1 引言第23页
    3.2 水质监测系统硬件设计第23-28页
        3.2.1 水质监测系统设计第23-24页
        3.2.2 下位STM32单片机检测与控制结构原理第24页
        3.2.3 STM32单片机及外围电路设计第24-28页
    3.3 水质监测系统上位机监控软件设计第28-29页
        3.3.1 开发平台第28页
        3.3.2 监控软件系统结构第28页
        3.3.3 现场上位机监控主界面和实时采集参数显示第28-29页
    3.4 本章小结第29-30页
4 传感器信息采集系统第30-41页
    4.1 系统架构第30页
    4.2 温度采集传感器调理电路设计第30-33页
    4.3 pH值采集传感器调理电路设计第33-36页
        4.3.1 pH值测量算法第33-34页
        4.3.2 pH值检测技术第34-36页
    4.4 溶解氧采集传感器调理电路设计第36-40页
        4.4.1 溶解氧测量调理电路设计第36-37页
        4.4.2 温度对溶解氧的影响和自动补偿检测技术第37-40页
        4.4.3 大气压力对溶氧的影响和自动补偿检测技术第40页
        4.4.4 多因子自动补偿溶解氧检测方法第40页
    4.5 本章小结第40-41页
5 信息融合方法在溶解氧预测与控制中应用研究第41-66页
    5.1 信息融合结构第41-46页
        5.1.1 融合系统结构第41页
        5.1.2 第一级融合模型第41-45页
        5.1.3 第二级融合模型第45-46页
    5.2 基于BP神经网络的信息融合算法研究第46-51页
        5.2.1 标准BP算法第46-47页
        5.2.2 标准LMBP算法第47-48页
        5.2.3 改进的LMBP算法第48-51页
    5.3 水质预测预警第51-56页
        5.3.1 第一级融合结果分析第51-52页
        5.3.2 第二级融合分析第52-56页
    5.4 溶解氧智能控制技术第56-63页
        5.4.1 水产养殖鱼塘基于变频调速方式的增氧数学模型建立第57-60页
        5.4.2 基于模糊自整定PID参数的溶解氧变频智能控制技术第60-63页
    5.5 系统检测结果第63-65页
    5.6 本章小结第65-66页
6 结论与展望第66-68页
    6.1 课题总结第66页
    6.2 本文创新点第66-67页
    6.3 本文的不足与展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
附录一:部分上位机程序设计第73-77页
附录二:改进后神经网络Matlab程序设计第77-81页
附录三:作者在读研期间发表的学术论文第81页

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