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 |