CN103267832A - 地表水在线水质监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种地表水在线水质监测系统,包括水质采集模块、无线传感节点模块、传输网络模块、服务器模块、监控终端模块。无线传感节点通过水质采集模块采集的水质进行数据采集，分析的数据通过传输网络模块把数据传输到服务器模块，控制终端模块从服务器提取数据，进行数据分析，报警模块包括趋势报警模块、系统异常报警模块,在水质评价算法方面采用基于粗燥集与小波核支持向量机，提高了水质评价的预测精度，针对于地表水的地域广、阳光照射充足、地表水周围往往没有网络布线和电力供电，本发明无线传感网络节点具有太阳能供电模块，在无线节点供电上采用太阳能供电，节约了电能、安全无污染，适合大规模推广应用。

Description

地表水在线水质监测系统

技术领域

本发明涉及一种水质监测系统，具体说就是地表水在线水质监测系统。

背景技术

随着社会经济的迅速发展，工业化和城镇化的快速推进，致使水生态系统受到严重程度的破坏，如藻类大量繁殖，水生物逐渐减少、水体透明度下降，以及刺鼻的异味等。现在的水质监控方法大部分都是人工开着船去采集样本，然后用仪器去检测，获得数据，然后通过传统的评价方法如综合指数法、模糊数学综合评价法等，他们有赖于预先给定的参数或权值，评价结果受人为影响严重，这样不仅浪费人力，且不能实时的采集数据，采集的数量点也相对有限，由于受天气的影响，有的时候不适合人工去采集数据，并且不能标定采集点的具体位置。目前在线水质监测的仪器设备和检测方法也有，如人工采样实验室检测、自动监测系统、水质分析仪和水生物监测等，近年来以流行将BP人工神经网络法应用于水质评价中，但由于实际布点有限，构建模型时用来训练神经网络的样本偏少从而降低了泛化能力和水质评价精度。以上方式造成系统要么精确度不高、构造复杂、耗费人力物力，要么投资高、网络传输异常、不能实时的跟踪水质的变化、不能及时的确定污染源和污染物，目前采用的无线传感节点模块由于无线节点长期放置与野外，而且布点比较多，这样跟换电池相对比较繁琐。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种地表水在线水质监测系统，通过无线传感网络进行实时采集数据，通过监控终端模块得出水质等级，并对污染物超标进行报警。

一种地表水在线水质监测系统，包括水质采集模块、无线传感节点模块、传输网络模块、服务器模块、监控终端模块。无线传感节点对水质采集模块采集的水质进行数据测量，测量的数据通过传输网络模块把数据传输到服务器模块，控制终端模块从服务器提取数据，进行数据分析评价， 所述的无线传感网络节点包括太阳能供电模块。

所述的太阳能供电模块包括太阳能电池板、太阳能控制器、锂离子电池、备用电池。太阳能电池板通过太阳能控制器与锂离子电池相连；太阳能控制器由微处理器、充电电路、放电电路、检测电路和保护电路组成，它们顺次与微处理器相连；充电电路输入端连接太阳能电池板，输出端连接锂离子电池或者备用电池，放电电路输入端连接锂离子电池，输出端连接用电设备，检测电路连接锂离子电池和用电设备。

所述水质采集模块包括水质样本采集模块、水质样本传输模块和水质存储单元，水质样本采集模块包括设备操作维护单元和水质采集单元；水质样本采集模块采集的样本通过水质样本传输模块传送到水质存储单元；水质存储单元用来存储水质样本传输模块输送的水质样本。水质样本采集模块可以采用吸泵或潜水泵方式采样，水质样本传输模块包括水样预处理装置、自动清洗装置及样本传输装置。

所述无线传感网络节点由太阳能供电模块、微处理器控制模块、数据采集模块、无线传输模块组成，数据采集模块负责进行水质参数的采集，针对所需测量的不同参数而采用不同类型的传感器采集数据，微处理器控制模块的输入端为数据采集模块，输出端为无线传输模块，太阳能供电模块为各个模块供电。

所述传输网络模块由无线网络、串口、以太网交换机、光纤网络构成，无线网络传输的数据通过串口和以太网交换机连接，以太网交换机和光纤网络连接。串口转以太网交换机负责连接光纤网和无线传感网络，通过光纤网，将无线传感节点分析的数据传输到服务器。

所述的监控终端模块包括信息显示模块，远程控制模块，水质评价模块、报警模块。

根据权利要求6所述的水质监测系统，其特征在于：所述报警模块包括趋势报警模块、系统异常报警模块和太阳能供电模块监控模块。

所述的水质评价模块为基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统。

所述的基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统包括数据归一处理单元、粗糙集与小波核的混合分类器、二叉树多类分类器，数据归一处理单元处理的数据输入到。

本发明的有益效果是：1、该系统安装完成后，自动采集数据，节约人力。2、该系统有多种报警方式，随时通过水质数据查看水质情况。3、采用基于粗糙集与小波核支持向量机进行水质评价，提高了水质评价精度。4、无线传感节点模块采用太阳能供电模块供电，节约了电能、安全无污染。

附图说明

图1本发明的系统结构框图。

图2无线传感网络节点系统结构框图。

图3 基于粗糙集和小波支持向量机的混合分类器。

图4 基于混合分类器的二叉树多类SVM分类器。

1为水质采集模块，2为监控终端模块，3为粗糙集预处理单元，4为小波分类单元。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对发明进一步说明。

如图1所示，本发明包括水质采集模块、无线传感节点模块、传输网络模块、服务器模块、监控终端模块。无线传感节点通过水质采集模块采集的水质进行数据采集，分析的数据通过传输网络模块把数据传输到服务器模块，监控终端模块从服务器提取数据，进行数据分析。

水质采集模块包括水质样本采集模块、水质样本传输模块和水质存储单元，水质样本采集模块包括设备操作维护单元和水质采集单元；水质样本采集模块采集的样本通过水质样本传输模块传送到水质存储单元；水质存储单元用来存储水质样本传输模块输送的水质样本。水质样本采集模块可以采用吸泵或潜水泵方式采样，建议采用 10～20目的金属筛网阻隔，避免漂浮物堵塞采样口，水质样本传输模块包括水样预处理装置、自动清洗装置及样本传输装置，水质存储单元根据实时采集的时间，自动把已经处理过的水质样本流出，以便存储新的水质样本，以上模块通过太阳能供电模块供电。水质采样模块和无线传感网络节点进行连接，水质采样模块的分布可根据水质采样实际需求布置，每个水质采样点数量可达到255 个。

无线传感网络节点是无线传感网络的基本单元。如图2 所示，无线传感网络节点由太阳能供电模块、微处理器控制模块、数据采集模块、无线传输模块组成，数据采集模块负责进行水质参数的测试，针对所需测量的不同参数而采用不同类型的传感器采集数据，具体包括：采用光谱测量技术的紫外光谱传感器，用于测量化学需氧量、硝氮、亚硝氮、悬浮微粒总量；荧光传感器，用于测量溶解氧、叶绿素、蓝藻、有色溶解性有机物等；以及超声波传感器，用于测量流量。另外，还包括采用离子测量技术的电极传感器，其用于测量PH、电导率、温度、氨氮等。无线传感网络节点还可以具有存储单元；无线传感网络节点都具有光电报警功能，同时又具有数据的接收、发送、处理等特点。

太阳能供电模块包括太阳能电池板、太阳能控制器、锂离子电池、备用电池。太阳能电池板通过太阳能控制器与锂离子电池相连；太阳能控制器由微处理器、充电电路、放电电路、检测电路和保护电路组成，它们顺次与微处理器相连；充电电路输入端连接太阳能电池板，输出端连接锂离子电池，放电电路输入端连接锂离子电池，输出端连接用电设备，检测电路连接锂离子电池和用电设备。

太阳能供电模块主要给无线传感节点供电，太阳能电池板将光能转化为电能在充电电路的作用下，将该能量存储在锂离子电池中，备用电设备使用；当检测电路检测到有用电设备需要工作用电时，经过放电电路将锂离子电池中的电能提供给用电设备；当遇到连续的阴雨天气，检测电路检测到锂离子电池中的电能不能满足用电设备所需的电能时，此时启用备用电池保证用电设备正常工作；当检测电路检测到用电设备过载、短路、过流等异常情况时，保护电路关闭输出，锂离子电池停止供电，等异常排除，供电系统恢复正常工作。

各无线传感网络节点相互之间无线连接，每间隔50米左右放置一个节点。同时各节点通过接收数据分析模块的数据，监测该检测点的水质评价参数。信号传输速率为 250Kbps，调制频率为 2.4GHz，信号传输半径为 50 米。无线传感网络节点网络主要功能：1) 无线传感网络节点网络实现自组织、自愈功能。即新节点加入该网络，由网络分配新节点的唯一地址；网络中某一节点意外损坏或者电量不足，网络能够寻找新的传输路线，保证网络通讯的畅通。2) 每个无线传感网络节点不仅采集环境参数信息，而且作为中继节点，上传下级网络节点的监测数据。3) 当采集到的参数异常时，异常区域的节点则发出报警信息。

传输网络模块由无线网络、串口、以太网交换机、光纤网络构成，无线网络传输的数据通过串口和以太网交换机连接，以太网交换机和光纤网络连接。串口转以太网交换机负责连接光纤网和无线传感网络，通过光纤网，将数据分析的数据传输到服务器。根据水质采样点的特点，采样水质的地方往往环境恶劣，所以最理想的选择由无线传感网络(WSN)覆盖，数据分析模块的数据，通过 WSN 传输到网关节点，网关节点通过 RS232 、RS485串口转以太网的交换机与光纤连接，从而实现整个系统的无缝连接。主干网采用千兆单模光纤连接交换机构成，在各巷道中网络采用树状拓扑结构。系统巡检时间小于 30 秒，数据采集时间，小于 0.01 秒。交换机实现无线传感网络和光纤网的连接，因此，交换机必须具备光纤和以太网双接口，每个数据分析模块都配置一个无线传感网络节点充当网关节点，网关节点通过串口转以太网设备将无线网络接入交换机。

服务器模块包括网络服务器和数据库服务器；无线传感网络节点分析的水质数据通过以太网或无线通信网络与服务器的通信模块连接，双向传输数据；服务器的通信模块通过以太网与客户机连接，双向传输数据；服务器模块负责接收并存储数据分析装置通过网络传输的数据信息。

监控终端模块包括信息显示模块，远程控制模块，水质评价模块、报警模块。监控终端负责访问服务器数据库，实时显示各个工作点的水质参数信息、历史数据查询服务及异常报警服务、提供报警等紧急提示功能。报警模块包括趋势报警模块、系统异常报警模块和太阳能供电模块监控模块。趋势报警模块通过比较水质指标数据和服务器发送给监控终端的采集数据，通过基于粗糙集与小波核支持向量机的实质评价系统得到各个数据采集装置所在站点的水质检测结果，并对一段时间内的若干数据进行趋势统计分析；如果有水质或者指定指标恶化趋势，向管理员发送提示信息；所述的提示信息包括短信提示，邮件提示和在线提示。除了支持主动提示外，水质预警模块还支持系统管理人员的短信查询，将水质参数的查询结果以短信形式反馈给系统管理人员。系统异常报警模块在系统异常的时候进行报警；太阳能供电模块监控模块对太阳能供电模块进行监控，在太阳能供电模块不稳定或者电池电量快耗完的时候进行报警。其主要实现以下功能：1) 远程实时监控各个水质环境参数及水质等级情况。2) 提供数据的存储、打印及历史数据对比等功能。3) 采集参数异常或事故发生时，监控机将提供发生事故的具体位置信息，并发出报警信息。

监控终端负责进行水质评价，监控终端采集服务器的数据，进行水质评价，水质评价模块为基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统。基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统包括数据归一处理单元、粗糙集与小波核的混合分类器、二叉树多类分类器，数据归一处理单元处理的数据输入到。小波核函数确定选择为Morlet小波核函数，我们给出了小波支持向量机的基本结构，见图3右边部分小波分类单元4，其中，为输入变量，是对应的满足Mercer条件的小波框架。图3的左边部分是粗糙集预处理单元3，从而构成混合分类模型。在预处理方面我们在粗糙集的基础上采用了二维约简数据处理算法，不但进行纵向属性约简，还进行横向冲突约简。在建立基于粗糙集和小波支持向量机的混合分类器的基础上，为了解决多分类问题我们采用二叉树多类支持向量机模型，模型见图4。二叉树多类支持向量机模型的学习过程实际上是构造k-1个SVM子分类器。在第一级SVM子分类器将样本分成两类，分别标记为正类（即左子树）和负类（即右子树），然后，将负类对应的样本数据也分别标记为正类和负类，构造第二级子分类器。用同样的办法构造第三级子分类器，依次下去，直到每个子类仅含一个聚类中心点，这些子分类器形成了一个二叉树结构，在每个节点处构造一个SVM子分类器。本系统的水质评价效果图，精度达到了97%左右，具有较高的水质评价结果，其具体基于粗糙集和小波核支持向量机的混合分类模型用于水质评价的算法步骤如下：

① 从训练样本集中确定条件属性，并确定每一条件属性的隶属函数和语言变量值构造决策表。

② 采用自组织映射神经网络对决策表进行数据离散归一化。

③ 基于粗糙集的约简算法的基础上采用二维约简数据预处理算法，进行纵向属性约简和横向冲突约简，从而去除冗余属性和噪音数据。

④ 利用小波支持向量机对约简后的样本集合寻找最优分类超平面，通过样本训练建立小波支持向量机分类器。

⑤ 构建决策树多类小波支持向量集分类模型上对数据进行评价，通过对训练样本集中样本重复以上步骤，调整小波的参数和支持向量机惩罚因子C直到整个训练样本集的误差达到要求为止。

Claims (10)

1.一种地表水在线水质监测系统，包括水质采集模块、无线传感节点模块、传输网络模块、服务器模块、监控终端模块；无线传感节点对水质采集模块采集的水质进行数据测量，测量的数据通过传输网络模块把数据传输到服务器模块，控制终端模块从服务器提取数据，进行数据分析评价，其特征在于：所述的无线传感网络节点包括太阳能供电模块。

2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于：太阳能供电模块包括太阳能电池板、太阳能控制器、锂离子电池、备用电池；太阳能电池板通过太阳能控制器与锂离子电池相连；太阳能控制器由微处理器、充电电路、放电电路、检测电路和保护电路组成，它们顺次与微处理器相连；充电电路输入端连接太阳能电池板，输出端连接锂离子电池或者备用电池，放电电路输入端连接锂离子电池，输出端连接用电设备，检测电路连接锂离子电池和用电设备。

3.根据权利要求1所述的水质监测系统，其特征在于：所述水质采集模块包括水质样本采集模块、水质样本传输模块和水质存储单元，水质样本采集模块包括设备操作维护单元和水质采集单元；水质样本采集模块采集的样本通过水质样本传输模块传送到水质存储单元；水质存储单元用来存储水质样本传输模块输送的水质样本；水质样本采集模块可以采用吸泵或潜水泵方式采样，水质样本传输模块包括水样预处理装置、自动清洗装置及样本传输装置。

4.根据权利要求1所述的水质监测系统，其特征在于：所述无线传感网络节点由太阳能供电模块、微处理器控制模块、数据采集模块、无线传输模块组成，数据采集模块负责进行水质参数的采集，针对所需测量的不同参数而采用不同类型的传感器采集数据，微处理器控制模块的输入端为数据采集模块，输出端为无线传输模块，太阳能供电模块为各个模块供电。

5.根据权利要求1所述的水质监测系统，其特征在于：所述传输网络模块由无线网络、串口、以太网交换机、光纤网络构成，无线网络传输的数据通过串口和以太网交换机连接，以太网交换机和光纤网络连接；串口转以太网交换机负责连接光纤网和无线传感网络，通过光纤网，将无线传感节点分析的数据传输到服务器。

6.根据权利要求1所述的水质监测系统，其特征在于：所述的监控终端模块包括信息显示模块，远程控制模块，水质评价模块、报警模块。

7.根据权利要求6所述的水质监测系统，其特征在于：所述报警模块包括趋势报警模块、系统异常报警模块和太阳能供电模块监控模块。

8.根据权利要求6所述的水质监测系统，其特征在于：所述的水质评价模块为基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统。

9.根据权利要求8所述的水质监测系统，其特征在于：所述的基于粗糙集与小波核支持向量机水质评价系统包括数据归一处理单元、粗糙集与小波核的混合分类器、二叉树多类分类器，数据归一处理单元处理的数据输入到。

10.根据权利要求9所述的水质评价方法，包括以下步骤： 

从训练样本集中确定条件属性，并确定每一条件属性的隶属函数和语言变量值构造决策表；

采用自组织映射神经网络对决策表进行数据离散归一化；

基于粗糙集的约简算法的基础上采用二维约简数据预处理算法，进行纵向属性约简和横向冲突约简，从而去除冗余属性和噪音数据；

利用小波支持向量机对约简后的样本集合寻找最优分类超平面，通过样本训练建立小波支持向量机分类器；

构建决策树多类小波支持向量集分类模型上对数据进行评价，通过对训练样本集中样本重复以上步骤，调整小波的参数和支持向量机惩罚因子C直到整个训练样本集的误差达到要求为止。

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