【摘 要】
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水资源是社会和经济发展的基础,是人类生存的重要资源。目前,水污染和水质灾害的频繁发生对人类社会生产形成了巨大阻碍,同时我国所用水质监测系统由于成本高、功耗大、精度低、操作复杂导致难以大规模推广。本文根据水质监测低功耗、低成本、高性能、远距离的业务需求,设计了基于LabVIEW与NB-IoT的水质监测系统。首先,论文针对监测系统中使用的溶解氧传感器易受温度影响,导致测量误差较大的问题,建立了BP神经
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水资源是社会和经济发展的基础,是人类生存的重要资源。目前,水污染和水质灾害的频繁发生对人类社会生产形成了巨大阻碍,同时我国所用水质监测系统由于成本高、功耗大、精度低、操作复杂导致难以大规模推广。本文根据水质监测低功耗、低成本、高性能、远距离的业务需求,设计了基于LabVIEW与NB-IoT的水质监测系统。首先,论文针对监测系统中使用的溶解氧传感器易受温度影响,导致测量误差较大的问题,建立了BP神经网络温度补偿模型,并利用人工智能算法遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)以及思维进化算法(MEA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。在此基础上对SA算法的温度下降公式进行改进,利用GA-BP、MEA-BP与改进的SA-BP神经网络对溶解氧传感器进行温度补偿,结果表明基于改进SA-BP神经网络温度补偿模型取得了较好的温度补偿效果,使溶解氧传感器的测量误差小于0.1mg/L。接着,论文根据水质监测系统的功能需求,完成了系统的软硬件设计。系统硬件平台集成了PH、电导率、氧化还原、溶解氧传感器,以STM32L151芯片作为微控制器模块核心,通过以BC26芯片为核心的无线通信模块将采集数据传输至LabVIEW软件平台,在LabVIEW软件平台完成数据处理、显示、存储、查询,针对水质监测参数建立了加权指数评估模型。最后,在实验室对设计完成的水质监测系统进行了软硬件调试和传感器校准,在模拟测试环境下,完成了系统的功能测试、精度测试。实验表明,系统的设计功能能够正常使用,各个水质监测参数精度能够满足任务需求。
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