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原文传递 一种鱼塘水质监测系统及监测方法
专利名称: 一种鱼塘水质监测系统及监测方法
摘要: 本发明公开一种鱼塘水质监测系统,包括:检测模块,其用于检测鱼塘内水温,酸碱度,浑浊度和实时含氧量;微处理器,其与所述检测模块连接,用于接收所述检测模块的检测数据,并输出检测结果;控制模块,其与所述微处理器连接,用于接收所述微处理器输出的检测结果,并控制鱼塘换水、注水以及制氧。本发明还提供一种鱼塘水质监测方法,能够实时检测鱼塘内的水温,酸碱度,浑浊度和实时含氧量,并基于BP神经网络确定鱼塘换水状态、注水状态以及制氧状态,确保鱼塘水质良好,易于养殖。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 吉林;22
申请人: 长春市宇驰检测技术有限公司
发明人: 曲淑岩;李阳;傅奕;陆微;王晓旭
专利状态: 有效
申请日期: 2018-11-29T00:00:00+0800
发布日期: 2019-05-21T00:00:00+0800
申请号: CN201811440611.2
公开号: CN109781951A
代理机构: 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人: 姜美洋
分类号: G01N33/18(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址: 130000 吉林省长春市高新技术产业开发区震宇街158号6601室
主权项: 1.一种鱼塘水质监测系统,其特征在于,包括: 检测模块,其用于检测鱼塘内水温,酸碱度,浑浊度和实时含氧量; 微处理器,其与所述检测模块连接,用于接收所述检测模块的检测数据,并输出检测结果; 控制模块,其与所述微处理器连接,用于接收所述微处理器输出的检测结果,并控制鱼塘换水、注水以及制氧。 2.如权利要求1所述的鱼塘水质监测系统,其特征在于,所述检测模块包括: 温度传感器,用于检测鱼塘内水温; pH值传感器,用于检测鱼塘的酸碱度; 浊度检测仪,用于检测鱼塘的浑浊度; 含氧量检测仪,用于检测鱼塘的实时含氧量。 3.一种鱼塘水质监测方法,其特征在于,采集鱼塘内水温,酸碱度,浑浊度和实时含氧量,并基于BP神经网络确定鱼塘换水状态、注水状态以及制氧状态,具体包括如下步骤: 步骤一、按照采样周期,通过传感器测量鱼塘内水温,酸碱度,浑浊度和实时含氧量; 步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x={x1,x2,x3,x4,x5};其中,x1为鱼塘内水温T,x2为鱼塘的酸碱度pH,x3为鱼塘的浑浊度ζ,x4为鱼塘的实时含氧量ω,x5为鱼塘内生物含量n; 步骤三、所述输入层向量映射到隐层,隐层的神经元为m个; 步骤四、得到输出层神经元向量o={o1,o2,o3};其中,o1为鱼塘换水状态,o2为鱼塘注水状态,o3为鱼塘制氧状态,所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号,k={1,2,3},当ok=1时,对应工作状态开启,当ok=0时,对应工作状态关闭。 4.如权利要求3所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当鱼塘的酸碱度6.5≤pH≤8.5且鱼塘的浑浊度ζ≤0.85mg/L时,o1=o2=0; 当鱼塘的酸碱度pH<6.5、pH>8.5以及鱼塘的浑浊度ζ>0.85mg/L中任意一项成立时,o1=o2=1。 5.如权利要求4所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当鱼塘的酸碱度pH<6.5且鱼塘的浑浊度ζ>0.85mg/L时,对鱼塘进行换水,且换水量满足: 其中,Ve为换水量,V0为鱼塘初始含水量,e为自然对数的底数; 当鱼塘的酸碱度pH<6.5且鱼塘的浑浊度ζ≤0.85mg/L时,对鱼塘进行换水,且换水量满足: 6.如权利要求4所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当鱼塘的酸碱度pH>8.5且鱼塘的浑浊度ζ>0.85mg/L时,对鱼塘进行换水,且换水量满足: 其中,Ve为换水量,V0为鱼塘初始含水量,e为自然对数的底数; 当鱼塘的酸碱度pH>8.5且鱼塘的浑浊度ζ≤0.85mg/L时,对鱼塘进行换水,且换水量满足: 7.如权利要求4所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当鱼塘的酸碱度6.5≤pH≤8.5且鱼塘的浑浊度ζ>0.85mg/L时,对鱼塘进行换水,且换水量满足: 其中,Ve为换水量,V0为鱼塘初始含水量,e为自然对数的底数。 8.如权利要求3所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当15≤T≤30℃时, 当鱼塘内的实时含氧量ω<2mg/L时,o3=1,鱼塘内开始制氧,直至ω≥3mg/L,停止制氧; 当T>30℃时, 当鱼塘内的实时含氧量时,o3=1,鱼塘内开始制氧,直至停止制氧; 当T<15℃时, 当鱼塘内的实时含氧量时,o3=1,鱼塘内开始制氧,直至停止制氧。 9.如权利要求3所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于, 当鱼塘水平面低于最低水平面时,o1=0,o2=1,向鱼塘内注水,使得鱼塘内水平面低于最高水平面。 10.如权利要求3-9中任意一项所述的鱼塘水质监测方法,其特征在于,所述隐层的神经元为8个,所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数fj(x)=1/(1+e-x)。
所属类别: 发明专利
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