一、渔业养殖水中溶解氧的测控系统研制（论文文献综述）
朱家玮[1]（2021）在《基于PID算法的水产养殖水质监控系统研究》文中指出随着社会经济的发展,水产养殖由传统的捕捞方式向着工厂化养殖方式转变。水产品的质量和经济效益与养殖环境的水质有着极其密切的联系,物联网近几年发展的十分迅速,以物联网技术为核心的水产养殖监控系统的研究变得尤为重要。针对目前出现的养殖场受外界因素影响水质波动过大的问题,研究了一套基于PID（Proportional Integral Derivative）算法的水产养殖水质监控系统。该系统将养殖区域水质中的溶解氧、p H值、温度三种主要因素作为监测对象,溶解氧的浓度作为调控对象,主要由三部分组成:感知层、传输层、应用层。（1）感知层由三个终端节点组成:分别为溶解氧终端节点、p H终端节点、温度终端节点。主要起到水质因素采集、溶解氧浓度的调控及超过阈值时进行报警的作用。（2）传输层采用LoRa（Long Range）无线传感网络,采用ESP32Wi-Fi模块个ATK-LoRa-01通信模块作为主控机节点,将感知层的采集数据进行汇总传输至应用层。（3）应用层实现各参数的监测和分项显示,服务器与APP（Applicaton）进行数据互传,APP通过传输层将控制指令下放至感知层,控制增氧泵和蜂鸣器的运行。目前,本系统在模拟水产养殖环境下调试成功,实现了对水体的溶解氧、p H值及温度三种因素的实时监测,对水体溶氧进行了调控,同时对控制算法进行了仿真比较,得出本系统的模糊PID控制算法能够更快速的趋于稳定,而且基本无超调,总体达到预期结果,解决了当溶解氧的浓度在阈值左右时,造成的增氧泵反复启停,使用寿命缩短的问题。并根据系统开发成本低、实用性强的特点,该系统适用于水产工厂化养殖方面。
刘传领[2]（2021）在《基于多合一传感器的水产养殖水质动态监测系统研究》文中研究说明在大面积水产养殖中,水质关键因子监测智能化与信息化日渐普及,国内外相关领域研究不断推进并取得了长足的进展。为方便水产养殖人员对水产品养殖水体实时的、高质量的、准确的把握,本课题在前人的基础上,构建了对水质因素数据实时显示的远程监测系统。针对水产水质监测领域所存在的显着问题,本课题的研究内容如下:针对自适应传感器接口,根据IEEE1451.2智能传感器接口标准,设计了数据采集单元的多接口板。便于根据实际需要来添加或减少相应数据采集单元。增强了对数据采集单元的外接数据采集模块的拓展性。传感器所获取电信号首先进行信号调理,之后通过A/D或D/A功能模块进行数模转换,电子数据表TEDS模块对传感器类型、参数、转换方式等进行判别,STIM引脚读入数据后按照TEDS所描述的格式进行数据的获取,而后通过连接网络适配器NCAP使得数据按照既定网络协议接入数据传输网络。针对数据采集单元的数据预处理机制进行了研究。本课题对数据采集单元所获取的原始水体因素数据中数据缺失值使用格罗贝斯算法准则进行预处理,并运用卡尔曼滤波算法对采集单元所采集数据进行去噪处理,使其更加接近于水质因素的真实值。对相关算法的原理、应用进行了阐述并基于实际采集的水体温度、溶解氧、盐度等数据对卡尔曼滤波算法的有效性进行了验证。完成了无线通信模块的构建。采用远距离、低功耗的LoRa无线通信技术实现水质数据远距离无线传输。对主从模块间的数据收发机制、通信信令、天线选择进行了相关研究,并对主从模块间的通信质量进行了测试,得到了其不同通信距离下的丢包率。完成了对水体溶解氧、盐度、pH、氨氮和温度五种水质数据动态监测平台的搭建。线上平台应用部分的后端逻辑基于Spring-MVC进行实现,数据的前端展示界面基于VUE框架并通过调用可视化库E-Charts实现。数据的存取部分通过关系型数据库My SQL进行持久化。平台的搭建以web方式进行。其中包括水质因素数据动态可视化展示页面、采集终端及传感器设备信息、人员及权限管理模块;以及历史数据查询模块。动态监测平台的主要目的是为方便监测人员更加便捷的对养殖水体水质因素的把握。最后对监测系统的联合测试。在实际水产养殖水体实地部署应用中,对水体数据采集单元所获取的水质因素的采集精度以及有效性等方面,进行了验证、分析与评估。本课题的研究成果,在大面积水产养殖领域据有广泛的应用价值,对满足人民饭桌的需求促使水产品获得更大收成能够贡献些许参考价值。
栗鹏辉[3]（2021）在《鲟鱼幼鱼自动养殖系统的设计与实现》文中提出中国是水产品消费大国,同时也是水产品的生产大国,我国拥有历史悠久水产养殖业,在生态保护和产业转型的新形势下,传统养殖业逐步向绿色高效的方向发展。工厂化养殖是一种集约化的养殖模式,具有环保、节水,高效等特点,符合新时代农业发展要求。推动工厂化养殖的进步离不开自动化养殖设备的研发,近年来出现了很多替代人工操作的现代化设备,如投饲机,水质在线监测设备,定时吸污装置等;在生态保护邻域尤其是濒危水生野生动物的保护工作,由于需要大量的保护性养殖,且对养殖过程中的实验变量有较高的控制精度要求,也出现了一些自动化实验养殖设备。不论是工厂化养殖设备,还是实验养殖设备,都存在功能单一,各个设备控制器不统一,系统间兼容性差,配合反馈性差,维修困难,学习使用成本高等问题。水产养殖的各步骤间是一个充满联系的有机整体,单一功能的自动化设备无法完整的完成整个养殖流程,因此常常需要人工调节设备间的运行或手动操作部分步骤。因此从整体性的角度出发,充分考虑养殖步骤间的联系,建立和优化养殖设备间的配合与联动反馈,来设计和制造鲟鱼幼鱼自动养殖系统,符合鱼类养殖对自动化设备的需要。因此本文设计并制造了一套鲟鱼幼鱼自动养殖系统,并进行了性能测试和鲟鱼试养实验。鲟鱼幼鱼自动养殖系统采用新型PLC、螺旋杆送料机构、减速电机、撒料盘、液位传感器、造流器、电动阀、自动双通道排污装置、水质监测探头,水质监测探头,DTU无线传输设备等,参考人工养殖流程设计程序,可实现各养殖步骤间的自动协调;全自动实验养殖系统包括自动投饲系统,自动排污系统,水质监测反馈系统,水流调节系统,及子系统间配合反馈系统,功能较为完善,且作为小型的系统具有调节改造方便快捷的优点,一定程度上可为大型全自动养殖系统,提供参照,积累经验。该系统的模型样机,制作采用目前成熟的技术,性能可靠,绝大部分零件采用标准件和自制件,成本低,复杂部件采用模块化设计,更换快捷,大大节约维修时间,密封部件采用环氧树脂封灌技术,制作简单,且耐用性强,各子系统均采用可视化编程控制器学习成本低,同时方便二次开发和后期改进。系统模型样机容积1.57 m3,适宜养殖密度23 kg/m3以下。利用出料减速电机、蜗轮、送料蜗杆、出料口电磁阀、撒料减速电机,撒料盘等制作的试验样机投饲部分,采用螺旋推进行式供料,经测试计算得出,选用减速比为40、额定转速为120r/min、额定转矩为1.2 kg/cm、额定电压为DC24V的减速电机,可满足最大投饲能力（kg/h）≥18的要求;撒料采用离心式撒料盘,选用转速为350 r/min的撒料减速电机,可达到理想的饲料分散效果;试验样机出料口设置的电磁阀,可在投料后及时关闭,配合料盒上端带有密封橡胶圈的顶盖,可获得良好的密封性,避免长期储存的饲料吸潮变质。系统中的自动水流集污排污系统是应用双通道排污管的原理根据实际情况的全新设计,主要由基础供水管道、电动阀、前置过滤器、水质监测系统、造流器、吸污装置等组成,可与投饲系统及水质监测系统配合工作,根据投饲状况调整排污时机和集排污时间。利用造流器与水质监测系统相配合可使养殖槽供氧更加均匀并合理调配供氧时间,利用造流器与自动排污系统配合可达到与传统大换水排污相似的排污效果。对样机进行的性能测试,结果显示:以鲟鱼3号饲料及螺距为1.5 cm的送料螺杆为测试标准,实验样机料盒储料量为1 kg,投饲能力为0.3 kg/min,与相似体积的投饲机相比,投饲精度更高,投饲量误差在±0.5 g范围内;在撒料均匀度方面,通过与传统自由落体投料方式的投饲机和人工撒料做图像对比得出,试验样机的料均匀度优于自由落体投料和人工手撒;在料盒密封性方面,通过与完全密封装置储料与常规饲料保存方式下的饲料吸湿率对比得到,系统供料方式密封性良好。在鲟鱼试养测试中,使用该养殖系统养殖的2018年长江鲟子三代较传统流水养殖的鱼体平均增重提高了35.56%,饵料系数降低了26.28%,养殖初末体重变异系数下降了31.46%;在养殖过程中,系统在投饲前自动运行排污系统,并在排污结束后关停水流系统,待自动投饲结束后再次开启水流及排污系统,及时清理残饵和粪便;经过与传统大换水排污对比得出,自动排污系统排污效果与传统大换水排污效果无显着差异,且节水90%,整个试养过程无需人工参与,在长达5个月的测试中系统运行稳定。
崔建军[4]（2020）在《基于窄带物联网的渔业水质智能监控系统设计与实现》文中研究说明我国是渔业养殖大国,养殖的规模和产量都位居世界前列,而渔业水质的好坏直接关系到渔业养殖效益的高低。在现代万物互联的大背景下,将窄带物联网新技术引入到渔业养殖当中,并实现养殖水质预测预警,改善渔业养殖水质条件,可以很好地促进渔业养殖信息化、智能化的发展。本文基于窄带物联网技术（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）设计了渔业水质智能监控系统,实现了对渔业养殖过程中的水环境参数的实时监测和动态预测预警并能够对养殖水质自动调节,同时系统可以根据动态预测预警信息提前调节养殖水质,确保渔业养殖水质安全和稳定。本文主要做了以下工作:（1）设计了渔业水质监控终端,提出并采用NB-IoT搭建分布式渔业水质监控网络,完成了系统硬件设计。现场终端设备有水质采集终端和控制终端,利用NB-IoT的广覆盖、低功耗和海量连接等特点,实现了现场终端与远程服务器的信息交互。系统硬件电路采用模块化设计,包括NB-IoT无线通信模块、基于STM32的核心控制器模块以及相关的外围接口电路等,方便后期升级和维护,保障系统稳定运行。（2）基于应用需求完成了系统的软件设计,主要有嵌入式软件设计、云服务器设计和手机客户端软件设计等部分。嵌入式软件设计是基于STM32实现了现场终端与云服务器的信息交互以及现场设备控制;在云服务器部分,搭建通信服务器实现了底层设备与上层应用的即时交互,基于关系型数据库MySQL完成了系统数据库设计,数据接口程序设计实现了对水质数据的查询、分析等功能;同时设计了手机客户端,实现了对水质数据查询、预测预警信息查询以及现场终端的控制管理等功能。（3）构建了渔业水质预测预警模型。针对支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）在对渔业水质参数预测中存在精度低的问题,提出并采用了基于集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Model Decomposition,EEMD）、灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）、支持向量回归机（SVR）的EEMD-GWOSVR组合模型预测方法,建立了渔业水质预测模型。试验结果表明,该模型具有较好的预测能力,能够满足渔业养殖水质在线预测的实际需求,为渔业水质预警提供了数据支持。在渔业水质预测的基础上,建立了渔业水质预警模型。（4）完成系统的部署和测试。根据系统整体设计要求,对系统进行了安装部署和整体测试验证。测试结果表明,现场NB-IoT信号质量良好且信号稳定,系统通信稳定可靠,数据监控准确及时,同时通过手机客户端测试验证,系统功能实现完整且运行稳定,现场水质安全、稳定,满足渔业养殖水质监控的需求。
郭宁[5]（2020）在《智慧水产养殖应用与发展模式研究》文中进行了进一步梳理我国是水产养殖大国,已经连续27年水产品总量始终保持着世界第一的位置。然而,在水产养殖业蓬勃发展的同时,各种问题也应运而生,我国在水产领域的生产、加工、运输、销售以及服务等方面都面临着极大考验。伴随着信息技术在各个行业的发展与应用,以及5G时代的到来,为了克服传统水产养殖的种种弊端,提高水产养殖业的生产质量和工作效率,智慧型水产养殖模式呼之欲出。当前,特别是十九大以来,党中央、国务院高度重视水产养殖业的绿色发展和生态建设并制定了一系列相应的政策举措,各级政府也积极贯彻落实,在推进渔业智能化建设方面组织开展了大量工作,加速了水产养殖业转型升级的进程,如今智慧水产养殖技术已经不同程度的渗透到水产养殖从生产、管理、销售、服务等各个过程,以期提升管理效率和竞争力,是现今全球养殖业的发展趋势。本文运用文献研究法、经验总结法、对比分析法、走访调研法,针对目前水产养殖业深入研究和综合相关研究成果的基础上,首先分析了水产行业在国民经济中的基础性地位和其战略作用,指出我国发展智慧水产养殖的重要意义;然后对我国智慧水产养殖应用现状进行深入研究,并进一步剖析我国智慧水产的成功示范案例,最后为我国智慧水产养殖发展模式提出科学可行的政策建议,为实现水产业智能化、集约化、高效化、生态化的战略目标。本文围绕水产产业如何从智慧养殖技术、模式、管理等方面调整升级,政府如何从政策方面加强引导、健全调控机制,如何推动我国水产养殖产业向规模化、标准化、信息化和智能化顺利转型升级,有很好的借鉴意义。
王莹[6]（2020）在《基于深度学习的极谱式溶解氧传感器故障诊断分析》文中研究表明水产是我国支柱性产业,我国的水产养殖规模不断扩大,水产养殖行业迅速发展了起来。传感器的推广和使用给农户带来了更大的方便,智能化成为了现代养殖业的普遍趋势。溶解氧是水质中最重要的参数,溶氧量的浓度关系到水生生物（如鱼、蟹等）的生存。溶解氧监测传感器在工作期间通过产生大量数据来传达溶解氧浓度。由于水质环境复杂,而且溶解氧传感器使用强度很高,将会造成水体中的传感器失效越来越频繁。作为获取水环境信息的重要器件,溶解氧传感器的准确度下降会导致人们无法获得水中溶解氧的实际浓度,无法进行及时的调控。溶解氧含量控制不得当,会导致养殖动物出现摄食下降、生长减慢等情况,严重时会大量死亡,带来的损失非常严重。针对溶解氧传感器的故障检测与容错控制的研究具有十分重要的研究意义和实用价值。因此,如何利用发达的信息技术,监测传感器状态以保障测量数据的准确性,对养殖水域中使用的水质传感器的故障监测及补偿已经成为人们关注的重点。本文以极谱式传感器作为研究对象,采用基于深度学习的原理与技术,针对传感器采集到的数据进行故障诊断。该方法可以自动完成对故障数据的特征提取以及故障识别。本文的主要工作如下:（1）本文通过分析极谱式溶解氧传感器的工作原理,探究了在复杂环境的影响下,极谱式溶解氧传感器的失效规律,包括传感器可能会出现的故障类型、故障特征以及各类故障产生的原因。研究极谱式传感器的失效模式可以为传感器故障诊断模型提供支持。（2）通过对比多种深度学习的常用基础模型,结合了极谱式溶解氧传感器的数据特征,最终确定卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）作为该传感器的故障诊断模型。并且阐述了CNN网络的基础结构和优势。为了提高卷积神经网络的检测性能,对数据进行了预处理,然后结合实际采集的训练集数据,研究了不同隐藏层的卷积神经网络对检测性能的影响。最终提出了一共具有8层的卷积神经网络模型,对溶解氧传感器的数据进行诊断。（3）经实际采集的数据进行测试试验,验证该模型的识别率达到了98%以上,该结果表明这种方法的可行性,比取得良好的效果。通过与基于特征提取和分类器结合的传统诊断方法进行了对比,验证了该方法具有较好的检测效果。
马忠明[7]（2019）在《虾稻共作环境监控系统的研究》文中提出我国是小龙虾养殖和消费的第一大国,且小龙虾的养殖规模和需求量还在逐年扩大和增加。在这种趋势下,传统的以人工经验为主的粗放式管理模式已不再能满足现在的养殖规模和养殖技术的需求。在传统的粗放式管理模式下进行高密度养殖行为,会给养殖人员带来巨大的养殖风险,不利于提高虾稻共作农产品的产出率和质量。因此,利用物联网技术及时准确的采集虾稻共作田中的关联环境因子参数,实现智能增氧和投料控制是改变传统的管理模式,走向信息化、智能化管理模式的必经之路。采用信息化、智能化管理模式,不仅能大大地减少人工成本、降低养殖风险、增加产出率,还有利于提升产品的品质。本文在分析虾稻共作对环境因子参数需求的基础上,结合ZigBee无线通信网络技术、传感器测量技术、嵌入式技术和4G通信等技术,完成了虾稻共作环境监控系统的设计与测试。主要研究工作如下:（1）研究设计了由ZigBee无线传感器网络、增氧设备、投料设备、视频监测模块、光伏发电模块,上位机模块和远程服务器构成的系统总体架构。（2）研究设计了溶解氧传感器和PH传感器的信号调理电路,并建立了对应的温度补偿模型。（3）研究了多传感器数据融合算法,并提出了自适应加权融合算法的改进方案。（4）完成了ZigBee无线传感器网络中协调器节点、路由节点、终端节点的组网、休眠、串口通信、设备控制和传感器数据采集程序的设计。（5）利用C#编程,完成了上位机（PC）监控软件的设计,实现对传感器及其数据的管理功能。最后,在实验室中对所设计的虾稻共作环境监控系统进行了测试,实验结果表明本文所设计的系统能实现对空气温湿度、光照强度、溶解氧浓度、PH值、液位深度和浊度等环境因子参数进行在线监测,并对增氧设备进行控制的功能。
李佳佳[8]（2019）在《基于物联网的河蟹养殖智能监控服务系统设计与实现》文中研究说明多年来,中国的水产行业由于生产周期长,效率低,劳动强度大等现状严重制约了其健康发展。但是随着中国水产品消费者的日益增长,以及人们对水产品要求的不断提高,传统的养殖方式越来越不能满足大众的需求。根据调查结果显示,使用物联网技术养殖的水产品品质大大优于粗放式养殖的水产品,同时有效地节约了成本,使渔民增产增收。对于河蟹养殖来说,不仅范围广,而且河蟹商品在市场上的占有量也在迅速加大,养殖户遍及各地,已初步具有一定的产业形态。但在河蟹的养殖和成长中,也表露出一些有待处理的问题,大多数的养殖户普遍倾向于传统的方法养殖河蟹,水质环境的监测普遍采用人工采样、化学分析的方法,操作耗时,精确度不高、实时性不好,仪器仪表维护困难,以至于最后取得的经济效益并不理想。为了促进中国智能渔业的发展,本文开发了一种基于物联网三层体系架构的河蟹养殖基地监控系统。本文主要完成以下工作:（1）通过物联网传感器技术,实时监控养殖水质的溶解氧、pH值、水温等参数,通过智能数据采集模块,系统自动分析进行环境预警及远程控制,及时掌握准确可靠的养殖环境数据;（2）由于养殖基地面积大,开放式养殖,场内场外人员结构复杂,依靠仅有的生产人员很难做到安全防范工作。设计一套完整的数字视频安防管理系统,通过在场内不同位置布设摄像头和报警装置,实现全天24小时实时监控;（3）气象条件对中华绒鳌蟹的取食、成长、发育和其他生活行为都显着的影响。该系统可实时监测温度、湿度、风向、风速、气压、雨量、光照等气象动态,为科学养殖、防灾避险提供更加针对性、精细化的气象服务;（4）利用AP基站,通过WiFi网络接收无线控制终端（如水质传感器等）汇聚的数据信息,用户可以通过移动手机终端、计算机PC端等设备远程在线查看养殖塘的具体信息,同时可以通过监控计算机对数据进行分析处理,辅助养殖人员做出控制决策,控制各种渔业机械设备的运转,如投饵机的投喂、增氧机的工作等;（5）为了确保传感器数据的准确性,设计私有的通信协议,采用了多种方法对单传感器进行降噪。在水产养殖的过程中,饲料的合理投放和水中溶解氧的合理控制对水产作物非常关键。因此本系统优化了对增氧机和投料机的控制方式,采用PLC为控制核心;（6）整个系统搭建完成之后,需要对系统的通信稳定性、数据准确性、网站和移动客户端进行测试,通过相应的对比试验得出系统的稳定性和准确性指标。该系统应用于上海海洋大学崇明蟹种养殖基地,经过测试,整个系统通信成功率为98%以上,溶解氧平均相对测量误差为0.016mg/L,温度为0.031℃,pH为0.023,其他各项指标均达到要求。系统运行到今,稳定可靠,能够满足水产养殖的需要,并可作为示范进行推广应用。
丁亚涛[9]（2019）在《鳊鱼保活运输技术的研究》文中研究说明本文以鳊鱼为实验对象,研究了鱼水质量比、水温、MS-222、丁香油和CO2麻醉剂对鳊鱼保活运输的影响,以及鳊鱼各项生理生化指标、血液指标的变化,以期为找出适合鳊鱼有水运输的相关技术参数,延长鳊鱼运输时间和提高鳊鱼存活率,以减少鳊鱼运输时的损失,尽可能获得最大的经济效益。主要研究内容与结果如下:研究了鳊鱼在不同浓度MS-222麻醉液中的保活效果,包括在不同麻醉和苏醒过程的行为变化和呼吸频率的变化;以及在不同浓度MS-222（40、60、80、100mg/L）、不同水温（2、7、15、20℃）、不同鱼水质量比（2:1、1:1、1:3、1:5）下鳊鱼的存活率。试验结果显示:当麻醉液浓度为60 mg/L、水温7℃、鱼水质量比1:3时保活时间最长,鱼体成活率最高。随着保活时间的延长,水体指标中氨氮含量、微生物、pH均呈上升趋势,而溶氧量则下降;在鱼体指标中,肌肉中糖元、pH下降,乳酸含量上升;在血液指标中谷草转氨酶、乳酸脱氢酶、血糖、尿素和肌酐均有显着增加,但其变化幅度均小于对照组;研究表明,在鳊鱼保活过程中可适当使用MS-222麻醉剂以其延长存活时间和提高存活率。研究了丁香油对鳊鱼保活运输的影响。在单因素试验的基础上通过正交试验确定了最佳保活运输条件。并检测和分析了在模拟运输试验中水质指标和鱼体生化指标的影响。结果显示,最佳保活运输条件为麻醉液浓度15 mg/L、水温9℃和鱼水质量比1:3时,保活时间最长达50 h,且鱼体成活率为100%。在水体指标中,pH和溶氧量无显着变化,麻醉组氨氮在48 h内由0.05mg/L增加至4.03mg/L,水中微生物在24h内显着增加,氨氮的增加和微生物的生长会影响鱼体的保活。在鱼体生化指标中,麻醉组肌肉中糖元含量24h内显着下降,乳酸含量先升后降,pH先降再升,说明在保活运输中糖元消耗产生乳酸;在鱼体血液指标中,麻醉组谷草转氨酶（AST）活性,乳酸脱氢酶（LDH）活性,尿素和肌酐（CREA）在12 h后有所上升,血糖（GLU）在36小时内显着增加,然后降低;说明随着保活时间的延长鱼体肝脏和肾脏组织代谢水平受到一定的影响。研究了CO2作为麻醉剂在鳊鱼保活运输中的应用。在CO2麻醉液浓度（0、60、120、180、240mg/L）;水温（4、9、15、20、25℃）和鱼水质量比（2:1、1:1、1:3、1:5）单因素试验基础上,确定鱼水质量比、水温和麻醉浓度三因素3水平正交试验来优化鳊鱼的存活时间。并检测和分析了在模拟运输试验中水质指标和鱼体生化指标的影响。结果显示,最佳保活运输条件为麻醉液浓度90 mg/L、水温9℃和鱼水质量比质量1:3时,保活时间最长达46 h,且鱼体成活率为100%。在水体指标中,pH和溶氧量无显着变化,麻醉组氨氮在48 h内由0.07mg/L增加至4.79mg/L,水中微生物在24h内显着增加,氨氮的增加和微生物的生长会影响鱼体的保活。在鱼体生化指标中,麻醉组肌肉中糖元含量24h内显着下降,乳酸含量先升后降,pH先降再升;在鱼体血液指标中,麻醉组谷草转氨酶（AST）活性,乳酸脱氢酶（LDH）活性,尿素和肌酐（CREA）在12 h后有所上升,血糖（GLU）显着增加。
赵超[10]（2019）在《面向水产养殖的水质多参数巡回监测系统研制》文中提出近年来,水产养殖业朝着工厂化、高密度的养殖模式快速转型,养殖产量日益提高的同时伴随而来的是水质恶化问题。水质恶化不仅导致了环境污染,而且会引起养殖对象的发育不良,甚至大面积死亡。因此,加强对养殖水体的多参数监测势在必行。目前常用的水质监测技术包括便携式水质检测仪、在线水质分析仪和基于无线传感网络的水质监测系统,但是因为水产养殖工厂的待检测点多,所以现有水质监测技术都存在人力成本或者检测设备成本高的问题。针对上述问题,研制了一种面向水产养殖的水质多参数巡回监测系统,采用自动巡回小车与水质多参数检测设备结合的方式,实现了只用一套检测设备完成多个养殖池中水质的pH值、温度、溶解氧、氨氮和亚硝酸盐氮的检测任务。主要研究内容如下:（1）针对水产养殖工厂的路面特点,设计一套巡回小车视觉循线导航方法,在图像预处理过程中提出一种“连通域特征筛选降噪法”以排除路面上水渍的干扰,在引导轨线的检测过程中改进了现有的中心线搜索算法;（2）在水样采集过程中,水质检测设备与养殖池的空间距离会导致水样采集困难,针对该问题提出了一种新的水样采集方法,该方法克服了各个养殖池的环境差异,提高了检测系统的鲁棒性;（3）完成了水质多参数现场检测装置中水样采集、传感器检测、吸光度检测、视觉导航、巡回小车等机构以及相关软件和硬件的设计。（4）从系统功能、数据库、网络通信三个层面设计了上位机远程监控软件,实现了水质多参数的实时显示、用户管理、数据存储、历史查询等功能;（5）在构建的面向水产养殖的水质多参数监测系统实验平台上,进行了巡回小车导航实验、水质多参数检测精度和重复性实验以及微量注射泵的加药精度实验,验证了系统的实用性和可靠性。实验结果表明:本课题设计的巡回小车视觉导航性能达到了预期效果;水质多参数检测装置能够实现5种水质参数的检测且检测误差低,pH值、温度和溶解氧的检测相对误差分别小于0.004、0.016和0.045,氨氮和亚硝酸盐氮的检测结果与DR900型检测仪检测结果的差值分别在0.03mg/L和0.002mg/L以内。因此,本监测系统能满足水产养殖需求。
二、渔业养殖水中溶解氧的测控系统研制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、渔业养殖水中溶解氧的测控系统研制（论文提纲范文）
（1）基于PID算法的水产养殖水质监控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 文章章节安排 |
| 第2章 系统的总体分析和设计 |
| 2.1 系统的需求分析 |
| 2.1.1 pH值对鱼类生长的影响 |
| 2.1.2 溶解氧对鱼类生长的影响 |
| 2.1.3 温度对鱼类生长的影响 |
| 2.2 系统整体方案 |
| 2.3 几种无线通信技术比较 |
| 2.3.1 低功耗局域网 |
| 2.3.2 低功耗广域网 |
| 2.4 LORA无线技术详细介绍 |
| 2.4.1 扩频调制技术 |
| 2.4.2 LoRa技术特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水产养殖水质监控系统感知层设计 |
| 3.1 系统感知层设计分析 |
| 3.2 终端节点的各传感器原理和选型 |
| 3.2.1 溶解氧传感器 |
| 3.2.2 pH传感器 |
| 3.2.3 水温传感器 |
| 3.3 水质传感器通信协议 |
| 3.4 终端节点的采集及控制 |
| 3.4.1 溶解氧终端节点 |
| 3.4.2 pH终端节点 |
| 3.4.3 水温终端节点 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 水产养殖监控系统传输层设计 |
| 4.1 系统传输层设计分析 |
| 4.2 LORA无线传感网络 |
| 4.2.1 LoRa通信模块选型及介绍 |
| 4.2.2 LoRa节点类型与组网方式的选择 |
| 4.3 嵌入式网关硬件模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 水产养殖监控系统应用层设计 |
| 5.1 系统应用层设计分析 |
| 5.2 云平台介绍 |
| 5.3 终端设备接入云平台 |
| 5.3.1 汇聚节点通信主程序设计 |
| 5.3.2 终端数据上传 |
| 5.4 远程控制系统移动端APP设计 |
| 5.4.1 设计控制面板 |
| 5.4.2 UI组件指令编辑 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于PID控制算法的增氧泵控制仿真 |
| 6.1 电压模糊控制器 |
| 6.1.1 确定输入量及其隶属函数 |
| 6.1.2 确定输出量、隶属函数及建立控制规则 |
| 6.1.3 建立Simulink模型 |
| 6.2 常规PID控制 |
| 6.2.1 数字PID控制器的介绍 |
| 6.2.2 位置式PID控制 |
| 6.2.3 增量式PID控制 |
| 6.2.4 三种PID控制的比较 |
| 6.3 模糊PID控制器 |
| 6.3.1 模糊PID控制器的介绍 |
| 6.3.2 确定输入量及隶属函数 |
| 6.3.3 确定输出量及其隶属函数 |
| 6.3.4 建立控制规则 |
| 6.4 仿真结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 系统测试与结果分析 |
| 7.1 设备调试 |
| 7.2 设备入网及上传数据 |
| 7.3 手机客户端操作检测 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于多合一传感器的水产养殖水质动态监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水质监测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外水质监测系统研究现状 |
| 1.2.2 国内外LoRa通信技术研究现状 |
| 1.3 课题来源与主要研究内容 |
| 第二章 水质关键因素采集模块研究 |
| 2.1 传感器自适应接口部分 |
| 2.1.1 IEEE1451.2 协议部分 |
| 2.1.2 TII独立传输接口部分 |
| 2.1.3 TEDS电子数据表单部分 |
| 2.1.4 ADC接口和串口通信 |
| 2.2 各水质因素采集单元 |
| 2.2.1 酸碱度数据采集单元 |
| 2.2.2 溶解氧及温度数据采集单元 |
| 2.2.3 氨氮数据采集单元 |
| 2.2.4 数据采集单元节点 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据预处理及数据优化研究 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.1.1 格罗贝斯准则 |
| 3.1.2 格罗贝斯准则的应用 |
| 3.2 数据优化 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波算法原理 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波算法理论分析 |
| 3.2.3 卡尔曼滤波算法的应用 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 LoRa无线通信网络的构建与通信质量测试 |
| 4.1 LoRa无线通信网络的构建 |
| 4.1.1 LoRa网关节点 |
| 4.1.2 LoRa主从模块数据的收发机制 |
| 4.1.3 LoRa主从模块间通信信令 |
| 4.1.4 LoRa天线的选择 |
| 4.2 LoRa通信质量测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 水质因素动态监测系统部署及应用 |
| 5.1 线上监测平台构建 |
| 5.1.1 线上监测平台架构 |
| 5.1.2 线上监测平台功能模块 |
| 5.1.3 系统线上平台测试 |
| 5.2 水质监测系统测试 |
| 5.2.1 水质监测系统部署 |
| 5.2.2 数据采集系统测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（3）鲟鱼幼鱼自动养殖系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 投饲系统的研究 |
| 1.2 水质在线检测系统 |
| 1.3 自动排污系统 |
| 1.4 水流调控系统 |
| 1.5 设备间协调与反馈 |
| 1.6 控制器选型 |
| 第2章 自动养殖系统的整体设计 |
| 2.1 系统定位 |
| 2.2 仿人工操作流程 |
| 2.3 实用性 |
| 2.3.1 应用成熟技术 |
| 2.3.2 使用标准件 |
| 2.3.3 模块化设计 |
| 2.3.4 简化操作难度 |
| 2.3.5 结合基础优势 |
| 第3章 自动养殖系统结构设计及制作 |
| 3.1 系统组成及工作原理 |
| 3.1.1 检测系统及警报系统 |
| 3.1.2 电力系统 |
| 3.2 自动投饲系统 |
| 3.2.1 出料方式分析 |
| 3.2.2 撒料方式分析 |
| 3.3 自动排污系统 |
| 3.3.1 排污原理 |
| 3.3.2 排污装置制作 |
| 3.4 水质监测及调控系统 |
| 3.4.1 流通装置 |
| 3.5 水流调控系统 |
| 3.5.1 运动训练水流 |
| 3.5.2 集污水流 |
| 3.5.3 水质监测水流 |
| 3.5.4 水位调控水流 |
| 3.5.5 缓流造流器 |
| 3.5.6 集污造流器 |
| 3.6 子系统间配合反馈系统 |
| 3.6.1 自动投饲系统与水流调控系统反馈调节 |
| 3.6.2 自动投饲系统与自动排污系统反馈调节 |
| 3.6.3 水质检测及调控系统与水流调控系统反馈调节 |
| 3.6.4 水质检测及调控系统与自动排污系统调节 |
| 3.6.5 水流调控系统与自动排污清洁系统配合调节系统 |
| 第4章 自动养殖系统测试 |
| 4.1 样机性能测试 |
| 4.1.1 样机出料偏差测试 |
| 4.1.2 样机出料分散均匀度 |
| 4.1.3 样机料盒密封性测试 |
| 4.2 试养测试 |
| 4.2.1 样机杂交鲟试养测试 |
| 4.2.2 长江鲟试养与样机自动排污系统性能测试 |
| 第5章 .结果与分析 |
| 5.1 实验样机投饲精度、撒料均匀度及密封性测试结果 |
| 5.2 实验样机鲟鱼试养测试结果 |
| 第6章 总结 |
| 6.1 系统存在的问题 |
| 6.1.1 自动投饲系统的不足 |
| 6.1.2 鱼病的检测缺失 |
| 6.1.3 水质反馈调节鱼药的使用 |
| 6.2 系统的改进及应用 |
| 6.2.1 增加水质监测范围 |
| 6.2.2 作为模型进行实验和改进, |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加科研项目 |
（4）基于窄带物联网的渔业水质智能监控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物联网国外研究现状 |
| 1.2.2 NB-IoT国内研究现状 |
| 1.2.3 水质预测预警国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 渔业水质智能监控系统的总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体设计方案 |
| 2.2.1 系统总体结构 |
| 2.2.2 系统工作过程 |
| 2.3 NB-IoT的关键技术 |
| 2.3.1 常用通信技术 |
| 2.3.2 NB-IoT技术优势 |
| 2.3.3 NB-IoT网络架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 渔业水质智能监控系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件结构 |
| 3.2 系统硬件选型 |
| 3.2.1 继电器选型 |
| 3.2.2 传感器选型 |
| 3.2.3 NB-IoT芯片选型 |
| 3.3 硬件电路设计 |
| 3.3.1 硬件电路模块化分析 |
| 3.3.2 开发环境简介 |
| 3.3.3 核心控制器模块 |
| 3.3.4 NB-IoT无线通信模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 渔业水质智能监控系统软件设计 |
| 4.1 嵌入式软件设计 |
| 4.1.1 需求分析 |
| 4.1.2 开发环境简介 |
| 4.1.3 远程通信模块 |
| 4.1.4 数据采集模块 |
| 4.1.5 设备控制模块 |
| 4.2 云服务器设计 |
| 4.2.1 需求分析 |
| 4.2.2 开发环境简介 |
| 4.2.3 数据库设计 |
| 4.2.4 数据接口设计 |
| 4.2.5 通信服务器设计 |
| 4.3 手机客户端软件设计 |
| 4.3.1 需求分析 |
| 4.3.2 开发环境简介 |
| 4.3.3 手机客户端功能模块设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 渔业水质预测预警模型构建 |
| 5.1 总体设计 |
| 5.2 建模方法 |
| 5.2.1 集合经验模态分解法(EEMD) |
| 5.2.2 支持向量回归机(SVR) |
| 5.2.3 灰狼优化算法(GWO) |
| 5.2.4 灰狼优化算法优化SVR预测原理 |
| 5.3 预测模型建立 |
| 5.3.1 基于EEMD的渔业水质降噪预处理 |
| 5.3.2 SVR回归预测模型建立 |
| 5.4 预警模型建立 |
| 5.4.1 警级划分 |
| 5.4.2 渔业水环境参数标准分析 |
| 5.4.3 警级判别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 NB-IoT信号质量测试 |
| 6.2 通信稳定性测试 |
| 6.3 监测准确性验证 |
| 6.4 手机客户端测试 |
| 6.4.1 用户注册和登录界面 |
| 6.4.2 在线终端管理界面 |
| 6.4.3 水质监控界面 |
| 6.4.4 水质预测预警查询界面 |
| 6.4.5 历史数据查询界面 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表论文和科研情况 |
（5）智慧水产养殖应用与发展模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究的组织架构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 创新点 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 “互联网+”现代农业理论分析 |
| 2.1.1 现代农业与“互联网+”现代农业理论综述 |
| 2.1.2 “互联网+”现代农业重要意义 |
| 2.1.3 促进“互联网+”现代农业的发展思路 |
| 2.2 智慧水产 |
| 2.2.1 智慧水产的内涵 |
| 2.2.2 智慧水产的特征 |
| 2.2.3 智慧水产的功能 |
| 2.3 水产品质量追溯 |
| 2.3.1 水产品质量追溯体系内涵 |
| 2.3.2 水产品质量追溯原理 |
| 2.3.3 水产品质量追溯实现方式 |
| 3 智慧水产养殖应用研究 |
| 3.1 生产管理领域的应用研究进展 |
| 3.1.1 养殖环境监测与智能管控应用系统研究 |
| 3.1.2 智能投喂与疾病预警诊断应用系统研究 |
| 3.2 经营服务领域的应用研究进展 |
| 3.2.1 全程质量追溯服务 |
| 3.2.2 在线经营服务 |
| 4 我国智慧水产养殖模式研究 |
| 4.1 九洲农信鱼大夫系统 |
| 4.1.1 建设背景介绍 |
| 4.1.2 示范建设方案介绍 |
| 4.1.3 实施亮点 |
| 4.2 潜江小龙虾质量安全追溯服务体系示范建设 |
| 4.2.1 建设背景 |
| 4.2.2 服务平台管理模式 |
| 4.2.3. 应用效果 |
| 4.3 武汉康生源生态农业集装箱循环水养殖模式 |
| 4.3.1 基本建设情况 |
| 4.3.2 养殖模式 |
| 4.3.3 产业扶贫 |
| 4.4 模式评价与分析 |
| 4.4.1 智能化生产服务 |
| 4.4.2 信息化综合管理 |
| 4.4.3 生态化养殖模式 |
| 4.5 水产养殖升级建议 |
| 4.5.1 创新渔业渔政管理新平台 |
| 4.5.2 创新水产绿色健康养殖新模式 |
| 4.5.3 创新智能化养殖新技术 |
| 5 我国智慧水产养殖发展政策建议 |
| 5.1 总体思路 |
| 5.2 建设路径 |
| 5.2.1 强化政府职能,提供政策支撑 |
| 5.2.2 实施渔业智能化建设示范工程,提供示范样板 |
| 5.2.3 坚持资源开放和共享,提供决策平台 |
| 5.2.4 全面推进人才计划,提供智力保障 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于深度学习的极谱式溶解氧传感器故障诊断分析（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究意义及背景 |
| 1.2 传感器故障诊断的研究现状 |
| 1.2.1 基于解析模型的诊断方法 |
| 1.2.2 基于知识的诊断方法 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 1.3 深度学习研究现状 |
| 1.4 课题简介 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 极谱式电化学溶解氧传感器故障分析 |
| 2.1 极谱式传感器基本知识 |
| 2.2 极谱式传感器故障概述 |
| 2.3 溶解氧传感器故障分析 |
| 2.3.1 传感器故障状态分析 |
| 2.3.2 极谱式传感器失效规律 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 卷积神经网络方法基础研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 深度学习模型介绍 |
| 3.2.1 卷积神经网络 |
| 3.2.2 循环神经网络 |
| 3.2.3 深度信念网络 |
| 3.3 基于卷积神经网络的传感器故障诊断模型 |
| 3.3.1 输入端 |
| 3.3.2 激活函数 |
| 3.3.3 卷积层 |
| 3.3.4 池化层 |
| 3.3.5 全连接层 |
| 3.3.6 分类器 |
| 3.3.7 输出端 |
| 3.4 评价指标 |
| 3.4.1 准确率 |
| 3.4.2 错误率 |
| 3.4.3 混淆矩阵 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 传感器故障诊断CNN网络设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 输入层、输出层 |
| 4.3 网络参数确定 |
| 4.3.1 层数确定 |
| 4.3.2 池化方法确定 |
| 4.3.3 学习率的确定 |
| 4.4 优化算法 |
| 4.5 整体结构 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 传感器故障诊断实验及校验 |
| 5.1 数据描述与分析 |
| 5.1.1 数据来源说明 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.2 软件平台 |
| 5.3 诊断流程 |
| 5.4 试验结果及分析 |
| 5.4.1 试验设置 |
| 5.4.2 性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文及申请专利情况 |
（7）虾稻共作环境监控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 系统需求分析及总体设计 |
| 2.1 虾稻共作环境需求分析 |
| 2.1.1 影响水稻生长的环境因子 |
| 2.1.2 影响小龙虾生长的环境因子 |
| 2.2 系统需求与功能分析 |
| 2.2.1 系统需求分析 |
| 2.2.2 系统功能分析 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统关键技术分析 |
| 3.1 DO传感器部署和温度补偿模型的建立 |
| 3.1.1 DO传感器的部署设计 |
| 3.1.2 DO传感器温度补偿模型的建立 |
| 3.2 PH传感器温度补偿模型的建立 |
| 3.3 多传感器数据融合算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统硬件设计 |
| 4.1 数据采集模块设计 |
| 4.1.1 传感器选型及其调理电路设计 |
| 4.1.2 ZigBee设备选型及其串口转换电路设计 |
| 4.2 增氧和投料模块的设计 |
| 4.3 视频监测模块的选型 |
| 4.4 电源模块设计 |
| 4.4.1 光伏发电模块设计 |
| 4.4.2 电压转换电路设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统软件设计 |
| 5.1 ZigBee网络节点软件设计 |
| 5.1.1 ZigBee协调器节点程序设计 |
| 5.1.2 ZigBee路由节点程序设计 |
| 5.1.3 ZigBee终端节点程序设计 |
| 5.2 传感器数据采集程序设计 |
| 5.3 上位机软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 系统测试平台的搭建 |
| 6.2 系统功能测试与测量精度分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于物联网的河蟹养殖智能监控服务系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 物联网的技术选择及系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 物联网的技术选择 |
| 2.2.1 无线通信技术的分析与选择 |
| 2.2.2 网络数据传输协议的介绍与选择 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 河蟹养殖系统感知层设计 |
| 3.1 系统感知层设计分析 |
| 3.2 水质监测子系统设计分析 |
| 3.2.1 硬件设计 |
| 3.2.2 通信协议 |
| 3.2.3 软件设计 |
| 3.3 气象站子系统设计分析 |
| 3.3.1 硬件设计 |
| 3.3.2 通信协议 |
| 3.3.3 软件设计 |
| 3.4 视频监控子系统设计分析 |
| 3.5 智能控制子系统设计分析 |
| 3.5.1 PLC控制系统设计 |
| 3.5.2 增氧机与投料机远程控制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 河蟹养殖系统传输层设计 |
| 4.1 系统传输层设计分析 |
| 4.2 AP基站配置 |
| 4.3 WiFi无线传输网络 |
| 4.3.1 设备选型 |
| 4.3.2 节点配置 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 河蟹养殖系统应用层设计 |
| 5.1 系统应用层设计分析 |
| 5.2 服务器系统设计 |
| 5.2.1 服务器通信模块设计与实现 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.2.3 服务器数据接口设计与实现 |
| 5.3 网站与APP设计 |
| 5.3.1 网站设计 |
| 5.3.2 移动APP设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 养殖数据预处理算法设计 |
| 6.1 算法理论 |
| 6.1.1 中值滤波 |
| 6.1.2 均值滤波 |
| 6.1.3 高斯滤波 |
| 6.1.4 小波变换 |
| 6.1.5 五点三次平滑算法 |
| 6.2 Matlab算法实现 |
| 6.3 评价指标 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 河蟹养殖系统测试 |
| 7.1 通信稳定性测试 |
| 7.2 数据准确性测试 |
| 7.3 网站测试 |
| 7.4 移动端APP测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
（9）鳊鱼保活运输技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 鳊鱼简介 |
| 1.2 鱼类保活运输的主要方法 |
| 1.2.1 净水保活法 |
| 1.2.2 增氧保活法 |
| 1.2.3 低温保活法 |
| 1.2.4 麻醉法 |
| 1.2.4.1 MS-222 麻醉法 |
| 1.2.4.2 丁香油麻醉法 |
| 1.2.4.3 CO_2麻醉法 |
| 1.3 保活运输的主要影响因素 |
| 1.3.1 鱼体体质 |
| 1.3.2 水环境 |
| 1.3.2.1 温度 |
| 1.3.2.2 pH |
| 1.3.2.3 溶解氧 |
| 1.3.2.4 氨氮含量 |
| 1.3.2.5 微生物 |
| 1.4 保活过程中的鱼体评价指标 |
| 1.4.1 鱼体生理生化指标的变化 |
| 1.4.1.1 乳酸 |
| 1.4.1.2 糖元 |
| 1.4.1.3 肌肉pH |
| 1.4.1.4 鱼体血液生化指标的变化 |
| 1.5 研究内容和意义 |
| 1.5.1 研究的内容 |
| 1.5.2 研究的意义 |
| 第二章 MS-222 对鳊鱼麻醉保活运输效果的研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 主要试剂与仪器 |
| 2.1.3 试验方法 |
| 2.1.3.1 不同浓度MS-222 对鳊鱼麻醉效果的影响 |
| 2.1.3.2 不同MS-222 浓度下鳊鱼呼吸频率影响的测定 |
| 2.1.3.3 鳊鱼生存临界温度的测定 |
| 2.1.3.4 不同浓度MS-222 对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 2.1.3.5 不同水温对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 2.1.3.6 不同鱼水质量比对鳊鱼保活时间的影响 |
| 2.1.3.7 鳊鱼保活过程中水体生化指标的测定 |
| 2.1.3.8 鳊鱼保活过程中鱼体指标的测定 |
| 2.1.3.9 MS-222 在鳊鱼体内残留的测定 |
| 2.1.3.10 数据处理 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 不同麻醉浓度下鳊鱼麻醉、复苏过程的行为特征及麻醉后复苏率. |
| 2.2.2 在不同MS-222 浓度中鳊鱼呼吸频率的变化 |
| 2.2.3 鳊鱼低温保活的临界温度 |
| 2.2.4 不同浓度MS-222 对鳊鱼保活的存活率影响 |
| 2.2.5 不同温度对鳊鱼保活的存活率影响 |
| 2.2.6 不同鱼水质量比对鳊鱼保活时间的影响 |
| 2.2.7 鳊鱼保活过程中水体指标的变化 |
| 2.2.7.1 氨氮的变化 |
| 2.2.7.2 溶解氧的变化 |
| 2.2.7.3 pH和微生物的变化 |
| 2.2.8 鳊鱼保活过程中肌肉相关成分的变化 |
| 2.2.9 鳊鱼保活过程中血清生化指标的变化 |
| 2.2.10 MS-222 在鳊鱼肌肉残留的变化 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 不同浓度MS-222 对鳊鱼麻醉、复苏过程的行为特征及呼吸频率的影响 |
| 2.3.2 MS-222 浓度、水温和鱼水质量比对鳊鱼存活率的影响 |
| 2.3.3 保活过程中水体指标的变化对鳊鱼存活率的影响 |
| 2.3.4 麻醉保活对鳊鱼肌肉相关成分和血清生化指标的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 丁香油对鳊鱼麻醉保活运输效果的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验准备 |
| 3.1.2 主要试剂与仪器 |
| 3.1.3 试验方法 |
| 3.1.3.1 不同浓度的丁香油对鳊鱼麻醉效果的研究 |
| 3.1.3.2 不同丁香油浓度下鳊鱼呼吸频率影响的测定 |
| 3.1.3.3 不同浓度丁香油对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 3.1.3.4 不同水温对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 3.1.3.5 不同鱼水质量比对鳊鱼保活时间的影响 |
| 3.1.3.6 保活条件的优化 |
| 3.1.3.7 鳊鱼保活过程中水体指标的测定 |
| 3.1.3.8 鳊鱼保活过程中鱼体指标的测定 |
| 3.1.3.9 丁香油在鳊鱼肌肉清除的研究 |
| 3.1.3.10 数据处理 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同麻醉浓度下鳊鱼麻醉、复苏过程的行为特征及麻醉后复苏率 |
| 3.2.2 在不同丁香油浓度中鳊鱼呼吸频率的变化 |
| 3.2.3 不同麻醉剂浓度对鳊鱼存活率的影响 |
| 3.2.4 不同温度对鳊鱼存活率的影响 |
| 3.2.5 不同鱼水质量比对鳊鱼保活时间的影响 |
| 3.2.6 正交试验优化结果 |
| 3.2.7 鳊鱼保活过程中水体指标的变化 |
| 3.2.8 鳊鱼保活过程中鱼体相关成分的变化 |
| 3.2.9 丁香油在鳊鱼肌肉清除的变化 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 丁香油浓度、水温和鱼水质量比对鳊鱼存活率的影响 |
| 3.3.2 保活过程中水体指标变化对鳊鱼存活率的影响 |
| 3.3.3 麻醉保活对鳊鱼肌肉相关成分和血清生化指标的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 二氧化碳对鳊鱼麻醉保活运输效果的研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验材料 |
| 4.1.2 试验仪器和试剂 |
| 4.1.3 试验方法 |
| 4.1.3.1 不同浓度二氧化碳对鳊鱼麻醉效果的影响 |
| 4.1.3.2 不同浓度二氧化碳对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 4.1.3.3 不同水温对鳊鱼保活存活率的影响 |
| 4.1.3.4 不同鱼水质量比对鳊鱼保活时间的影响 |
| 4.1.3.5 保活条件的优化 |
| 4.1.3.6 鳊鱼保活过程中水体指标的测定 |
| 4.1.3.7 鳊鱼保活过程中鱼体指标的测定 |
| 4.1.3.8 数据处理 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 不同CO_2浓度麻醉液中鳊鱼麻醉、复苏过程的行为特征 |
| 4.2.2 不同CO_2浓度麻醉液对鳊鱼存活率的影响 |
| 4.2.3 不同温度对鳊鱼存活率的影响 |
| 4.2.4 不同鱼水质量比对鳊鱼存活率的影响 |
| 4.2.5 正交试验优化结果 |
| 4.2.6 鳊鱼保活过程中水体指标的变化 |
| 4.2.7 鳊鱼保活过程中鱼体相关成分的变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表的学术论文及研究成果 |
（10）面向水产养殖的水质多参数巡回监测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状与分析 |
| 1.2.1 水质检测技术集成化 |
| 1.2.2 水质检测技术自动化 |
| 1.2.3 水质检测技术在线化 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 水质多参数巡回监测系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水产养殖水质监测系统需求分析 |
| 2.3 水质多参数检测方法选择 |
| 2.3.1 温度检测方法 |
| 2.3.2 pH值检测方法 |
| 2.3.3 溶解氧检测方法 |
| 2.3.4 氨氮检测方法 |
| 2.3.5 亚硝酸盐氮检测方法 |
| 2.4 巡回导航方法选择 |
| 2.4.1 巡回导航方法 |
| 2.4.2 定位停车方法 |
| 2.5 系统总体方案设计 |
| 2.5.1 检测模块 |
| 2.5.2 巡回模块 |
| 2.5.3 上位机远程监控软件 |
| 2.6 系统设计的关键技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 巡回小车视觉导航方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 视觉循线导航算法分析 |
| 3.2.1 循线导航流程 |
| 3.2.2 路面图像预处理 |
| 3.2.3 引导轨线检测 |
| 3.2.4 巡回小车控制 |
| 3.3 水质检测点路标定位算法分析 |
| 3.3.1 水质检测点路标定位流程 |
| 3.3.2 水质检测点路标识别 |
| 3.3.3 养殖池编号识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 水质多参数现场检测装置实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水质多参数现场检测装置结构设计 |
| 4.3 水质多参数现场检测装置硬件设计 |
| 4.3.1 传感器检测模块 |
| 4.3.2 水样采集装置 |
| 4.3.3 试剂添加装置 |
| 4.3.4 吸光度检测单元 |
| 4.3.5 巡回小车 |
| 4.4 水质多参数现场检测装置软件设计 |
| 4.4.1 图像处理开发环境搭建 |
| 4.4.2 水质多参数现场检测装置主程序 |
| 4.4.3 水质多参数检测程序 |
| 4.4.4 处理器间串口通信程序 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 上位机远程监控软件设计与实验分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 上位机远程监控软件设计 |
| 5.2.1 系统功能 |
| 5.2.2 数据库 |
| 5.2.3 网络通信 |
| 5.3 系统实验与分析 |
| 5.3.1 巡回小车导航实验 |
| 5.3.2 温度、pH值和溶解氧检测实验 |
| 5.3.3 微量注射泵加药实验 |
| 5.3.4 氨氮和亚硝酸盐氮检测实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
四、渔业养殖水中溶解氧的测控系统研制（论文参考文献）
- [1]基于PID算法的水产养殖水质监控系统研究[D]. 朱家玮. 塔里木大学, 2021(08)
- [2]基于多合一传感器的水产养殖水质动态监测系统研究[D]. 刘传领. 上海海洋大学, 2021(01)
- [3]鲟鱼幼鱼自动养殖系统的设计与实现[D]. 栗鹏辉. 西南大学, 2021
- [4]基于窄带物联网的渔业水质智能监控系统设计与实现[D]. 崔建军. 江苏大学, 2020(02)
- [5]智慧水产养殖应用与发展模式研究[D]. 郭宁. 华中师范大学, 2020(07)
- [6]基于深度学习的极谱式溶解氧传感器故障诊断分析[D]. 王莹. 山东农业大学, 2020(12)
- [7]虾稻共作环境监控系统的研究[D]. 马忠明. 武汉工程大学, 2019(03)
- [8]基于物联网的河蟹养殖智能监控服务系统设计与实现[D]. 李佳佳. 上海海洋大学, 2019(03)
- [9]鳊鱼保活运输技术的研究[D]. 丁亚涛. 上海海洋大学, 2019(03)
- [10]面向水产养殖的水质多参数巡回监测系统研制[D]. 赵超. 江苏大学, 2019(03)