基于物聯網的智能魚塘水質環境監測系統設計

摘要：文章設計并實現了一種基于STM32的智能魚塘水質環境監測系統。該系統旨在通過實時監測魚塘水質參數，如溫度、溶解氧、pH值、氨氮和亞硝酸鹽，提供科學的養殖環境管理支持。系統硬件包括STM32微控制器、各類傳感器、LCD顯示屏和PC端軟件，軟件架構則涵蓋數據采集、處理、傳輸及用戶界面模塊，最后的實驗結果驗證了系統的有效性。

關鍵詞：物聯網；智能魚塘；STM32；水質監測

中圖分類號：TP39 文獻標志碼：A

0 引言

隨著全球水產養殖業的迅猛發展，水質環境的監測與管理成為提高魚塘生產效率和水產品質量的關鍵因素［1-2］。傳統的水質監測方式往往依賴人工取樣和實驗室分析，不僅耗時費力，而且實時性差，難以滿足現代水產養殖對高效管理的需求［3-4］。因此，基于物聯網的智能魚塘水質環境監測系統應運而生，為水產養殖提供了強有力的技術支撐［5-6］。

目前，物聯網技術在智能農業［7］、智能水利等領域的應用研究取得了顯著進展［8］，許多學者圍繞物聯網架構、傳感器選型、數據處理算法等方面進行了深入探討，并開發了多種監測系統。然而，這些研究和系統在具體應用于魚塘水質環境監測時，許多系統的硬件設計較為復雜，成本較高，不利于大規模推廣應用。

基于以上背景，本文首先探討了智能魚塘系統的功能設計方案；其次，詳細研究了基于STM32微控制器的水質參數監測方法［9-10］；最后，通過實驗測試，分析不同指標下測量值與標準值之間的誤差。本研究預期為水產養殖業提供一種高效、低成本的智能水質環境監測解決方案，提升魚塘管理的智能化水平。

1 系統功能設計方案

魚塘水質環境的主要影響因素包括溫度、溶解氧、pH值、氨氮、亞硝酸鹽等，這些參數對于魚類的生長和健康具有直接的影響。如圖1所示，智能魚塘水質環境監測系統需要設計這些關鍵參數的功能分析。

溫度監測是魚塘管理的首要任務，溫度不僅影響魚類的代謝速率和免疫力，還直接關系到溶解氧的含量。溶解氧監測是保障魚類呼吸的重要指標，溶解氧含量不足會導致魚類缺氧，影響其生長和存活率。pH值監測是評估水質酸堿度的關鍵，直接影響魚類的生理狀態。pH值過高或過低均會導致魚類生長受阻，甚至引發疾病。氨氮和亞硝酸鹽監測是水質污染控制的重要環節。氨氮和亞硝酸鹽是魚類排泄物和殘餌分解產生的有害物質，其濃度過高會對魚類產生毒害作用。

2 關鍵技術研究

2.1 基于STM32的監測方法

本文設計的基于STM32的硬件系統結構如圖2所示，包括STM32微控制器、溫度傳感器、溶解氧傳感器、pH傳感器、氨氮傳感器、亞硝酸鹽傳感器、LCD顯示屏以及PC端。

STM32微控制器作為系統的核心控制單元，能夠高效處理多種傳感器的數據采集和傳輸任務，為整個監測系統提供了可靠的硬件基礎。

溫度傳感器負責實時監測魚塘水體的溫度，溶解氧傳感器用于測量水中溶解氧的濃度，pH傳感器用于檢測水體的酸堿度。pH值的穩定對魚類的健康至關重要，氨氮傳感器和亞硝酸鹽傳感器分別用于監測水體中氨氮和亞硝酸鹽的濃度。這些傳感器實時采集的數據將傳送至STM32。

LCD顯示屏負責實時顯示各傳感器采集的水質參數數據，方便現場工作人員隨時查看水質狀況。

PC端作為數據存儲和分析的主要平臺，通過與STM32微控制器的通信接口，實現數據的遠程傳輸和集中管理。

本文使用的STM32開發板如圖3所示。該開發板搭載STM32微控制器，并配備了豐富的接口，如GPIO、UART、I2C、SPI、ADC等，方便連接各類傳感器和外部設備。另外，開發板集成了LCD顯示屏，能實現數據的實時顯示。

如圖3所示的開發板支持多種擴展模塊，如傳感器模塊、無線通信模塊等。本文采用的核心傳感器選型如表1所示。

2.2 軟件設計方案

為了實現STM32采集傳感器數據并將其傳輸到PC端，本文設計了如圖4所示的軟件架構。

數據采集模塊負責從各類傳感器讀取數據，并利用STM32的模擬數字轉換（Analog-to-Digital Conversion，ADC）接口獲取傳感器信號；通信模塊負責將處理后的數據通過USB有線傳輸到PC端；數據處理模塊對采集到的原始數據進行簡單的處理和格式轉換；用戶接口模塊可以在LCD顯示屏上實時顯示各傳感器的監測數據和系統狀態；PC端軟件模塊負責接收STM32傳輸的數據，進行存儲和進一步分析。

本文構建的PC端軟件模塊監控界面如圖5所示。

3 實驗結果分析

為了評估基于STM32的智能魚塘水質環境監測系統的效果，本文在實驗室條件下進行了實驗，比較了溫度、溶解氧、pH值、氨氮和亞硝酸鹽等關鍵水質參數的測量值與標準值之間的誤差，如表2所示。

從表2中數據可以看出，基于STM32的智能魚塘水質環境監測系統在參數測量上表現出較高的準確性和可靠性。

溫度測量方面，標準值為25.0 ℃，測量值為24.8 ℃，誤差為-0.2 ℃。該誤差值在允許范圍內，滿足水產養殖對水溫管理的要求。溶解氧測量方面，標準值為8.0 mg·L-1，測量值為7.9 mg·L-1，誤差為-0.1 mg·L-1。溶解氧的測量結果接近標準值，說明系統的溶解氧傳感器具有較高的靈敏度和準確性。pH值測量方面，標準值為7.5，測量值為7.6，誤差為+0.1。該誤差值較小，顯示系統能夠準確檢測水體的酸堿度，確保水質維持在適宜魚類生長的范圍內。氨氮測量方面，標準值為0.5 mg·L-1，測量值為0.52 mg·L-1，誤差為+0.02 mg·L-1。盡管存在輕微的正誤差，但整體誤差仍在可接受范圍內。亞硝酸鹽測量方面，標準值為0.02 mg·L-1，測量值為0.021 mg·L-1，誤差為+0.001 mg·L-1。該誤差幾乎可以忽略不計，說明系統可以有效防止水體中亞硝酸鹽濃度過高對魚類造成的危害。

4 結語

本文詳細探討了基于STM32的智能魚塘水質環境監測系統的設計與實現。通過對硬件系統和軟件架構的設計，系統能夠高效、準確地采集并處理魚塘水質數據。實驗結果顯示，系統在溫度、溶解氧、pH值、氨氮和亞硝酸鹽的測量中均表現出較高的準確性，誤差在合理范圍內。這一結果充分表明了系統在實際應用中的有效性，為水產養殖提供了可靠的技術保障。未來，系統將進一步優化和擴展，以應對更復雜的養殖環境和需求，推動智能化水產養殖的發展。

參考文獻

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Design of an intelligent fish pond water quality and environmental monitoring system based on the Internet of Things

Abstract： This paper designs and implements an intelligent fish pond water quality environmental monitoring system based on STM32. The system aims to provide scientific support for aquaculture environment management by real-time monitoring of water quality parameters in fish ponds， such as temperature， dissolved oxygen， pH value， ammonia nitrogen， and nitrite. The system hardware includes STM32 microcontroller， various sensors， LCD display screen， and PC software， while the software architecture includes data acquisition， processing， transmission， and user interface modules， the final experimental results validated the effectiveness of the system.

Key words： Internet of Things; intelligent fish pond; STM32；water quality monitoring