基于无人机及物联网的水质监测和管理系统设计与实现
这是一篇关于无人机,物联网,水质监测,水质评价的论文, 主要内容为随着工业化的快速发展,水污染问题日益严峻,如果不能及时监测治理,将会对生态环境和人民健康造成严重的危害。水质监测为生态环境研究与保护提供了重要的科学数据,成为水资源保护和开发利用的重要内容。本文在总结与借鉴现有水质监测和管理方法的基础上,结合日趋成熟的无人机与物联网技术,设计开发了基于无人机及物联网的水质监测和管理系统,具体包括四个方面的研究工作:(1)基于无人机的水质监测设备设计与开发。包括无人机搭载平台、水质采样模块、水质监测模块。通过设备软硬件的设计和开发,实现了基于QGC地面站的监测航线规划、监测位置的定点定时悬停,基于Lo Ra通信模块的数据传输,以及基于上位机的采样与监测定深控制。(2)基于物联网的水质数据管理云平台设计与开发。根据需求进行功能和界面设计,实现了基于SQL Server数据库的无人机位置数据与水质监测数据存储、集成管理和基于IIS服务器的可视化界面网页发布。(3)基于GA-LM-BP神经网络的水质评价方法研究。结合水质评价需求,基于原有的BP神经网络算法,引入GA算法和LM算法,解决了收敛速度慢、容易陷入局部最小值等问题,采用GA-LM-BP算法,进行仿真训练,通过对比分析验证了该算法的优点。(4)基于无人机及物联网的水质监测和管理系统测试。对系统各部分的功能进行集成测试,包括无人机平台、水质采样与监测装置、数据存储与管理、水质评价功能的测试分析。本文设计的水质监测和管理系统能够满足水质监测各方面需求,包括水质监测与采样,监测数据可视化展示与分析,研究成果可以为环境监测部门提供便捷高效的水环境监测和管理平台。
基于LoRa的水质在线监测系统设计
这是一篇关于水质监测,数据采集系统,LoRa技术,LTE模块的论文, 主要内容为济宁地区南四湖是南水北调东线工程重要蓄水湖泊,根据国家和相关部门的要求,南四湖水质指标需执行《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)所规定的Ⅲ类标准,而南水北调工程使得多种水生态系统在此处相互融合,导致南四湖部分水质指标较原生状态有较大变化,对南四湖区域的水质管理造成了较大的压力,同时也对腹地自来水厂供水水质的安全稳定提出了更高要求。故设计一款可以实时对济宁南四湖地区的水质进行监测的系统,以提高水质监管水平及区域供水保障率。本课题针对的就是济宁南四湖地区地表水水质监测的问题,对整个水质监控系统设计过程进行了深入的研究。利用现场数据采集系统对水质关键指标数据进行采集,将采集到的水质关键指标数据利用LoRa无线通信模块实现无线传输,由移动基站将各类水质数据上传至服务器,形成历史数据和实时数据库。水质监测数据在人机交互系统中展示,同时实现监测、推送、数据可视化、预测等一系列功能。本文根据济宁南四湖地区水质测量实际情况,充分分析了现场实施的需求和难点,结合各类水质监测传感器的应用,太阳能供电、无线通讯技术、SQL server数据库和JAVAEE开发软件等,组成了一套可提供数据监测、展示、水质报警、数据统计分析的水质在线监测系统,在很大程度上提高了南四湖地区的水质监管水平。
基于无人机及物联网的水质监测和管理系统设计与实现
这是一篇关于无人机,物联网,水质监测,水质评价的论文, 主要内容为随着工业化的快速发展,水污染问题日益严峻,如果不能及时监测治理,将会对生态环境和人民健康造成严重的危害。水质监测为生态环境研究与保护提供了重要的科学数据,成为水资源保护和开发利用的重要内容。本文在总结与借鉴现有水质监测和管理方法的基础上,结合日趋成熟的无人机与物联网技术,设计开发了基于无人机及物联网的水质监测和管理系统,具体包括四个方面的研究工作:(1)基于无人机的水质监测设备设计与开发。包括无人机搭载平台、水质采样模块、水质监测模块。通过设备软硬件的设计和开发,实现了基于QGC地面站的监测航线规划、监测位置的定点定时悬停,基于Lo Ra通信模块的数据传输,以及基于上位机的采样与监测定深控制。(2)基于物联网的水质数据管理云平台设计与开发。根据需求进行功能和界面设计,实现了基于SQL Server数据库的无人机位置数据与水质监测数据存储、集成管理和基于IIS服务器的可视化界面网页发布。(3)基于GA-LM-BP神经网络的水质评价方法研究。结合水质评价需求,基于原有的BP神经网络算法,引入GA算法和LM算法,解决了收敛速度慢、容易陷入局部最小值等问题,采用GA-LM-BP算法,进行仿真训练,通过对比分析验证了该算法的优点。(4)基于无人机及物联网的水质监测和管理系统测试。对系统各部分的功能进行集成测试,包括无人机平台、水质采样与监测装置、数据存储与管理、水质评价功能的测试分析。本文设计的水质监测和管理系统能够满足水质监测各方面需求,包括水质监测与采样,监测数据可视化展示与分析,研究成果可以为环境监测部门提供便捷高效的水环境监测和管理平台。
基于LoRa与GWO-ELM的自动水质监测系统研究
这是一篇关于水质监测,LoRa,灰狼算法,极限学习机,LightGBM的论文, 主要内容为水是万物之源,纯净的水对于万物的生长极为重要。近年来,我国工业现代化进程的快速发展,使江河湖泊的污染现象变得极为突出;由于人们的生活生产,使得地下水和地表水的水质急剧恶化,可供人们使用的水资源愈发紧缺。针对以上问题,本文基于鄱阳湖南矶山截面为背景,设计一套基于LoRa技术的在线水质监测系统,对鄱阳湖水域的水质实时监测,及时掌握远端水域信息,通过对数据进行分析,预测水域水质。首先,分析广域网的特点和水质监测领域的瓶颈,提出将LoRa技术应用水质监测系统。讨论系统的需求和总体架构,对终端节点和网关节点的软硬件进行设计,分析监测指标并选择传感器类型,对主控模块和无线通信模块(LoRa和GPRS)进行设计;使用Modbus协议和RS485搭建总线模式,使用LoRa技术和MQTT协议搭建LoRa WAN系统架构,研究该架构的帧结构、工作模式和入网模式,及MQTT代理服务器和网关与服务器的集成,完成LoRa系统的搭建部署。其次,分析水质数据表结构,建立MySQL数据库和表;使用Nginx反向代理和Redis缓存技术搭建高性能的Web服务器集群;使用JAVA语言,结合主流的SSM框架和Vue与Element-ui进行Web页面开发,并利用Echarts技术实现数据图表可视化,以及网关信息的增删改查;对于大量的水质历史数据,提出大数据Hadoop集群技术进行存储和分析,为算法模型的建立提供数据来源。然后,针对数据缺失和异常问题提出解决方法。考虑到数据特征之间存在耦合关系,本文采用因子分析法(Factor Analysis,FA)对特征进行降维,确定p H、高锰酸盐、氨氮、电导率、溶解氧和总磷等6种主要特征,作为算法模型的输入。针对BP(Back Propagation)神经网络训练时间长、容易陷入局部最优,本文提出使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)对总磷进行回归预测,预测结果中RMSE可达到0.015,相比于BP的0.017,减少12%,训练时间达到0.001,相比于BP的0.022,减少95.5%,结果表明,本文提出的ELM模型训练时间短、预测精度高。但ELM模型的性能取决于初始权值和阈值,它们具有随机性,为了得到最优的参数,本文采用灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)进行参数寻优,使用最优参数的ELM模型对总磷进行预测,预测结果中RMSE达到0.009,相比于ELM减少40%,相比于BP减少47%,实验结果表明,优化后的GWO-ELM模型具有更好的预测精度。最后,针对上述算法不适用大数据场景,本文提出使用Light GBM(Light Gradient Boosting Machine)集成算法对总磷进行预测,预测结果中RMSE达到0.01,相比于ELM模型减少33%,但比GWO-ELM模型高10%,它的性能受到超参的影响,因此采用GWO对超参进行寻优,使用最优参数的Light GBM模型对总磷进行预测,预测结果中RMSE达到0.005,相比于Light GBM模型减少50%,比GWO-ELM模型减少44%,比ELM模型减少66.7%,而R2也达到96.5%,优化后的GWO-Light GBM模型具有更好的预测精度,可知,LightGBM模型的抗干扰和拟合能力强于ELM模型。
小型污水处理系统数据采集及控制技术研究
这是一篇关于污水处理,水质监测,滑动滤波,自动控制策略的论文, 主要内容为由于我国工业的快速发展,城市先发展带动农村后发展的政策很好的落实,于是农村水污染的问题出现的愈发频发,对居民的生活和健康造成了严重的影响。本课题主要根据农村污水收集再处理的问题,完成具有高集成度、可维护性的小型污水处理系统的数据采集和远程控制功能的设计和实现,采集多种水质数据来判断水质情况并控制相应设备的关停来净化水质。论文首先基于设计要求确定小型污水处理系统的整体设计方案,主要包括系统核心的硬件方案和软件方案。然后完成系统硬件的设计与实现,除了多参数水质传感器,硬件方面主要分为主控板、两块采集子板和可控硅模块,主控板和子板均采用STM32芯片作为处理器芯片,并通过485模块进行数据通信。主控板作为控制设备和与上位机通信的终端,其GPIO功能结合可控硅模块实现小电压控制大电压设备的功能,其以太网模块实现和上位机数据通信的功能。两子板分别采集不支持MODBUS-RTU协议的传感器电流信号和设备工作电压。在此基础上,进行系统软件的设计与实现,包括主板、子板、Windows上位机和英伟达平台的软件设计,主板和子板为了通信,均移植Free Mod Bus协议,此外主板还移植了u COSii操作系统和u IP协议,支持通过以太网和上位机通信,并根据工艺要求,进行了开启监听任务、数据采集任务、设备控制任务、停止监听任务和主板断连任务等多程序的设计。Windows上位机基利用于socket编程基于Visual Studio搭建TCP服务器,并规定好和主控板之间通信的数据格式。英伟达平台基于QT设计污水处理自动控制模块。在英伟达处理器启动时,设置软件自启,作为TCP服务器开始侦听等待主控板的连接。并移植了箱型图算法和滑动均值滤波算法,对粗糙的原始数据进行标准化处理。使得自动控制的执行更加准确。最后,基于系统主控板的五个任务,在实验室的污水环境中,进行了系统整体功能的联调,测试各功能的准确性和稳定性,能够实现3秒一次的数据采集,控制设备指令下达后,设备能够在1秒之内完成响应,数据处理之后的结果显示明显地去除了噪声,仅仅由于传感器自身精度问题在0.5范围内波动,可以满足数据采集和智能控制要求。
基于深度学习和模糊逻辑的智慧鱼塘关键技术及应用
这是一篇关于鱼塘监控,模糊控制,深度学习,水质监测的论文, 主要内容为水质监测是保障鱼类健康成长的重要环节,传统的监测方法费时费力,易受环境干扰,为提高水质监测方法的效率和性能,本文将深度学习和模糊控制相关理论引入到水质监测领域。深度学习是基于神经网络的机器学习方法,通过学习数据的复杂模式,提取和分析数据中的关键特征,从而实现对数据的自动分类、识别和预测。模糊控制则是一种针对模糊、不确定性信息的控制方法,通过模糊集合、模糊逻辑和模糊推理等技术,实现对复杂系统的控制和优化。本文的主要贡献如下:(1)提出基于深度学习的智慧鱼塘水质监测技术。采用基于长短时记忆网络(LSTM)、门控递归单元(GRU)和注意力机制的深度学习网络进行预测水质。采用多层LSTM网络结构,使用GRU处理数据的时间序列因素,并通过输入LSTM处理后的特征向量到GRU中进行顺序表示来预测水质参数。通过对比模型和水质预测效应,证明混合了LSTM、GRU和Attention的水质预测的效率和控制框架的稳定性。(2)设计基于模糊逻辑的鱼塘监控节点控制算法。本文利用传感器采集数据,建立模糊逻辑模型,进行模糊推理,根据去模糊化得到的控制信号,控制酸碱度调节器和氧气供应器的输出,最终实现PH和溶解氧的自动调控。通过模糊化、反模糊化、实验等过程,验证了模糊算法的可靠性。(3)开发基于物联网三层架构的智慧鱼塘管理平台。硬件方面,通过设计监控节点和汇聚节点,并采用Zig Bee无线通信技术和5G移动通信技术实现了感知层和传输层的通信。软件方面,应用One NET第三方云平台和Android移动终端实现了应用层开发。通过测试实验验证该系统的可行性和可靠性。测试表明,该平台功能完善,性能稳定。本研究利用深度学习网络结构实现水下数据的自动学习和特征提取,实现对鱼塘水质数据的高效处理和预测,能够自适应地调整参数,提高系统的性能和鲁棒性;通过模糊控制对鱼塘水质数据中的不确定性信息进行处理,避免系统因数据不完整或者不准确产生误判或误控,提高系统的可靠性和稳定性。本研究能为水产养殖信息化平台建设提供一定的理论支撑。
一种水质预测与监测平台的设计与实现
这是一篇关于水质监测,水质预测,Spring,插值算法的论文, 主要内容为我国绝大部分地区忽略了对排放污水的治理,随意将工业废水排放至湖泊河流中的现象屡见不鲜,故水质监测显得愈发重要。本论文的研究重点是搭建一个能够实现水质数据监测与预测的大数据平台。首先本论文针对克里金插值算法和反距离加权算法对目前水质浊度参数的预测精度相对较低的问题,提出了一种基于Top-Relevant的水质参数预测算法,通过对Top-Relevant算法的TR参数进行择优,选取到较为准确的TR参数,提高了预测算法的精确度。实验结果显示基于Top-Relevant的水质预测方法比克里金插值算法和反距离加权插值算法具有更高的预测精度和稳定性,相对于克里金插值算法和反距离加权算法,平均绝对误差分别降低了 1.07和1.31。本论文在基于Top-Relevant的水质参数预测算法的基础上,按照大数据平台管理应用的需求,通过对水质监测进行需求分析和业务分析,建立了该水质监测大数据平台的模型,实现了该平台所需要的功能设计,实现了数据库的表结构设计。本研究建立了基于SSM框架的水质监测与预测的数据平台,实现了数据可视化展示功能、采集设备地图分布功能、水质定点采集数据功能、无人船移动轨迹展示功能、多种水质监测指标展示功能、反演水质浊度参数变化趋势展示功能、分析预测水质参数功能等功能。
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