1. 引言
水产养殖业正朝着智能化、精细化方向发展,传统养殖模式存在水质监控滞后、投喂不精准等问题。本文设计了一款基于STM32的智能鱼塘养殖监控系统,通过实时监测水质参数、自动投喂与远程管理,实现科学养殖,提高产量与经济效益。
2. 系统设计
2.1 硬件设计
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主控芯片:STM32F429IGT6,集成LCD控制器与硬件浮点运算单元
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水质监测模块:
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溶解氧传感器(SEN0237):检测水中氧气含量
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pH传感器(PH-4502C):监测水体酸碱度
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浊度传感器(TSW-30):测量水体浑浊度
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温度传感器(DS18B20):检测水温
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执行机构:
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自动投喂机(步进电机控制)
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增氧泵(PWM调速)
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换水电磁阀
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通信模块:
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LoRa模块(SX1278):实现鱼塘区域组网
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4G模块(EC200S):远程数据传输
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显示界面:7寸IPS触摸屏,支持养殖数据可视化
2.2 软件架构
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水质分析引擎:多参数融合的水质健康度评估
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智能投喂算法:基于鱼群活动量的自适应投喂策略
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异常预警系统:水质超标分级报警机制
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数据管理平台:支持历史数据查询与趋势分析
3. 功能模块
3.1 水质实时监控
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溶解氧:4-12mg/L
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pH值:6.5-8.5
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浊度:<30NTU
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水温:18-28℃
3.2 智能投喂控制
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定时投喂:每日4次固定时间投放
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动态调整:根据鱼群活跃度增减投喂量
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应急停止:水质异常时自动暂停投喂
3.3 增氧优化管理
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溶解氧低于5mg/L时启动增氧泵
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根据昼夜温差自动调节增氧强度
3.4 远程运维支持
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手机APP实时查看鱼塘状态
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支持远程控制换水、投喂等操作
4. 核心算法
4.1 水质健康度评估
#define DO_MIN 4.0 // 溶解氧下限
#define PH_MIN 6.5 // pH下限
#define TURB_MAX 30 // 浊度上限int water_quality_eval(float do, float ph, float turb) {if (do < DO_MIN || ph < PH_MIN || turb > TURB_MAX) return 0; // 水质异常else return 1; // 水质正常
}
4.2 智能投喂决策
void feeding_control(int fish_activity) {static int feed_times = 4; // 默认每日4次if (fish_activity > HIGH_ACTIVITY) feed_times = 6; // 增加投喂次数else if (fish_activity < LOW_ACTIVITY) feed_times = 3; // 减少投喂次数schedule_feeding(feed_times);
}
4.3 增氧控制逻辑
void oxygen_control(float do_level) {if (do_level < 5.0) {set_aerator_speed(100); // 全速增氧} else if (do_level < 6.0) {set_aerator_speed(50); // 半速运行} else {stop_aerator(); // 停止增氧}
}
5. 关键代码实现
5.1 多参数数据采集
void sensor_data_collect() {float do_value = DO_Sensor_Read();float ph_value = PH_Sensor_Read();float turbidity = Turb_Sensor_Read();float temp = DS18B20_Read();update_dashboard(do_value, ph_value, turbidity, temp);
}
5.2 自动换水控制
void water_exchange() {if (turbidity > TURB_MAX || ph_value < PH_MIN) {open_valve(); // 打开换水阀delay(300000); // 换水5分钟close_valve();}
}
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6. 系统优化
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传感器校准:定期自动校准pH与溶解氧传感器
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节能设计:增氧泵采用PID调速控制,节能30%
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抗干扰优化:LoRa通信加入CRC校验,丢包率<0.1%
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用户体验:触摸屏支持手势操作,简化设置流程
7. 结论与展望
本系统实现鱼塘养殖全过程智能化管理,相比传统模式降低饲料浪费15%,提高产量20%。未来可引入机器视觉技术实现鱼病早期识别,结合大数据分析优化养殖策略,推动水产养殖业数字化转型。
创新点说明
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精准养殖:基于鱼群活动量的动态投喂策略
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水质保障:多参数融合的水质健康度评估模型
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远程运维:支持手机APP实时监控与控制
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节能环保:智能增氧与换水控制降低能耗