CN106647518B - 一种基于水下机器人的海洋环境监测系统 - Google Patents

一种基于水下机器人的海洋环境监测系统 Download PDF

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Abstract

一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，包括数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、船载监测中心和电源模块；数据采集模块用于采集影响海洋环境的各个参数的数据，微处理器模块与数据采集模块相连接，用于对采集得到的数据进行处理从而根据处理后的数据对海洋环境情况进行评估，并通过信号传输模块将评估结果传输给船载监测中心，船载监测中心用于存储接收到的数据并向微处理器模块下发各种控制信号，从而改变机器人的活动状态，电源模块用于保证整个系统的稳定供电。本发明的有益效果为：设置数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、电源模块和船载监测中心，结构简单，灵活方便，通过各模块之间的相互配合，能够实现对海洋水质环境的有效监测，并将监测结果传输给船载监测中心，保证了及时发现海洋水质污染从而提前处理。

Description

一种基于水下机器人的海洋环境监测系统
技术领域
本发明创造涉及海洋监测技术领域，具体涉及一种基于水下机器人的海洋环境监测系统。
背景技术
随着人口数量的极具增加和工业化迅速发展，近年来排放进海洋的生活废水和工业废水持续增加，造成大面积海洋水质环境变差，给人们的生活和海洋产业的发展都造成了很大的损失。
海洋水质监测可以实现对海洋水质环境进行监测，这对于及早发现海洋污染并进行及时的处理和保护都有着重要的意义。现有海洋环境监测方式主要有现场人工采样、专用监测船或浮标原位监测的方式，这些方式存在着消耗大量劳动力、监测效率低和成本高等缺点，因此，开发一种能够实时有效的进行海洋水质环境监测系统对于环境保护和大范围的水质监测有着重要的研究价值。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于水下机器人的海洋环境监测系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，其特征是，包括数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、船载监测中心和电源模块；数据采集模块用于采集影响海洋环境的各个参数的数据，微处理器模块与数据采集模块相连接，用于对采集得到的数据进行处理从而根据处理后的数据对海洋环境情况进行评估，并通过信号传输模块将评估结果传输给船载监测中心，船载监测中心用于存储接收到的数据并向微处理器模块下发各种控制信号，从而改变机器人的活动状态，电源模块用于保证整个系统的稳定供电。
优选地，所述信号传输模块中设置有串口通信芯片，连接所述的微处理器模块，并通过防水电缆连接船载监测中心。
优选地，所述电源模块采用银锌电池供电，电路使用AD转换器、多路模拟选择和基准电压电路。
优选地，所述数据采集模块包括用于监测水质情况的第一传感器组件和用于监测环境情况的第二传感器组件，所述第一传感器组件包括用于分别监测水质PH值、溶解氧和盐度的传感器，所述第二传感器组件包括用于分别监测水温和叶绿素浓度的传感器。
优选地，所述微处理器模块包括控制单元、数据处理单元和分析评估单元。
本发明的有益效果为：设置数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、电源模块和船载监测中心，结构简单，灵活方便，通过各模块之间的相互配合，能够实现对海洋水质环境的有效监测，并将监测结果传输给船载监测中心，保证了及时发现海洋水质污染从而提前处理。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图；
图2是本发明分析评估单元结构示意图。
附图标记：
数据采集模块1、微处理器模块2、信号传输模块3、船载监测中心4、电源模块5、控制单元21、数据处理单元22、分析评估单元23、水质评估模块231、环境评估模块232和综合评估模块233。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2，本实施例的一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，包括数据采集模块1、微处理器模块2、信号传输模块3、船载监测中心4和电源模块5；数据采集模块1用于采集影响海洋环境的各个参数的数据，微处理器模块2与数据采集模块1相连接，用于对采集得到的数据进行处理从而根据处理后的数据对海洋环境进行评估，并通过信号传输模块3将评估结果传输给船载监测中心4，船载监测中心4用于存储接收到的数据并向微处理器模块2下发各种控制信号，从而改变机器人的活动状态，电源模块5用于保证整个系统的稳定供电。
优选地，所述信号传输模块3中设置有串口通信芯片，连接所述的微处理器模块2，并通过防水电缆连接船载监测中心4。
优选地，所述电源模块5采用银锌电池供电，电路使用AD转换器、多路模拟选择和基准电压电路。
优选地，所述数据采集模块1包括用于监测水质情况的第一传感器组件和用于监测环境情况的第二传感器组件，所述第一传感器组件包括用于分别监测水质PH值、溶解氧和盐度的传感器，所述第二传感器组件包括用于分别监测水温和叶绿素浓度的传感器。
本优选实施例包括数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、船载监测中心和电源模块，结构简单，灵活方便，通过各模块之间的相互配合，能够实现对海洋水质环境的有效监测，并将监测结果传输给船载监测中心，保证了及时发现海洋水质污染从而提前处理。
优选地，所述微处理器模块2包括控制单元21、数据处理单元22和分析评估单元23，所述控制单元21用于根据船载监测中心4下发的各种控制指令控制水下机器人的活动状态，所述数据处理单元22采用数据修正及加权平均算法对数据进行处理，所述分析评估单元23用于根据处理后的监测数据进行海洋环境的评估。
本优选实施例构成了微处理器模块2，实现了对数据采集模块1采集得到的数据进行有效的处理和海洋环境情况的有效评估，并实现了对水下机器人的有效控制。
优选地，所述数据处理单元22用于对采集到的数据进行处理，其主要包括数据修正和数据平均算法，设dj′为第j时刻采集得到的数据，对数据进行修正处理的修正公式为：
其中，d′j为修正后的数据，dj为修正前的原始数据，T0为传感器使用标准温度，t为传感器使用时实际环境温度；
对修正后的数据进行平均处理，其公式为：
本优选实施例采用数据修正及加权平均算法对数据进行处理，进一步提高了数据的准确性,增加了海洋环境监测系统的精确性。
优选地，所述分析评估单元23包括水质评估模块231、环境评估模块232和综合评估模块233。
其中，所述水质评估模块231用于根据上述所得的PH值、溶解氧和盐度对水质情况进行评估，具体包括：
a.基于模糊算法建立水质评估模块，以PH值、溶解氧和盐度作为输入变量，对各输入变量设定上下限值，并根据各输入量对水质情况的影响程度分别制定相应的权重，对输入变量定义相同的模糊状态，即“高”、“正常”、“低”。以水质情况作为输出量，对水质情况定义模糊状态，即“优秀”、“良好”、“正常”、“差”和“极差”；
b.根据历年收集的监测数据库，制定以海水PH值、溶解氧和盐度为依据来判断水质情况的模糊规则；
c.输入变量值，当变量值超出上下限范围时，判定传感器故障，当变量值在范围内时，根据模糊规则推理得到各输入变量在模糊集中的隶属度，设定第i时刻采集得到的PH值、溶解氧和盐度的数据分别为p(i)、o(i)和z(i)，则水质情况s(i)的表达式为：
s(i)＝θ1ρ(p)+θ2ρ(o)+θ3ρ(z)
其中，θ1和ρ(p)分别为PH值p(i)的权重和隶属度，θ2和ρ(o)分别为溶解氧o(i)的权重和隶属度，θ3和ρ(z)分别为盐度z(i)的权重和隶属度；
本优选实施例提供的基于模糊算法的水质评估模块231，与现有技术相比，根据对影响水质情况的PH值、溶解氧和盐度的监测数据，利用模糊评估模型评估水质情况，较好地处理了多因素、模糊性及主观判断等问题，有效的评估出海洋的水质情况。
优选地，所述环境评估模块232，用于根据上述所得的水温、和叶绿素浓度对海洋环境情况进行评估，具体包括：
a.基于模糊算法建立环境评估模块，以水温和叶绿素浓度作为输入变量，对各输入变量设定上下限值，并根据各输入量对海洋环境的影响程度制定相应的权重，对输入变量定义相同的模糊状态，即“很高”、“高”、“正常”、“低”、“很低”。以海洋环境情况作为输出量，对环境情况定义三个模糊状态，即“严重”、“轻度”、“正常”；
b.根据历年收集的监测数据库，制定以水温和叶绿素浓度为依据推理海洋环境情况的规则表；
c.输入变量值，当变量值超出上下限范围时，判定传感器故障，当变量值在范围内时，根据模糊规则推理得到各输入变量在模糊集中的隶属度，设定第i时刻采集得到的水温和叶绿素浓度的数据分别为t(i)和y(i)，则海洋环境情况h(i)的表达式为：
h(i)＝σ1ρ(t)+σ2ρ(y)
其中，σ1和ρ(t)分别为水温t(i)的权重和隶属度，σ2和ρ(l)分别为叶绿素浓度y(i)的权重和隶属度。
本优选实施例提供的基于模糊算法的环境评估模块，与现有技术相比，根据对影响海洋环境的水温和叶绿素浓度的监测数据，利用模糊评估模型评估海洋环境情况，较好地处理了多因素、模糊性及主观判断等问题，有效的对海洋环境情况进行评估。
优选地，所述综合评估模块233，用于根据水质情况s(i)和环境情况h(i)进一步对海洋环境进行综合评价，
定义海洋环境评估系数为：
α＝s(i)*logh(i)
根据历年监测数据制定海洋环境分界值W，根据海洋环境评估系数α与分界值W的关系定义划分海洋环境情况，具体为：
本优选实施例提出的综合评估模块，根据上述评估所得的水质情况和海洋环境情况进行海洋环境综合评估，与现有技术相比，多参数、多模块的评估模式，保证了评估结果的准确性。
基于上述实施例，根据数据库中不同的参数信息进行了一系列测试，以下是测试得到的评估结果：
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (4)

1.一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，其特征是，包括数据采集模块、微处理器模块、信号传输模块、船载监测中心和电源模块；数据采集模块用于采集影响海洋环境的各个参数的数据，微处理器模块与数据采集模块相连接，用于对采集得到的数据进行处理从而根据处理后的数据对海洋环境情况进行评估，并通过信号传输模块将评估结果传输给船载监测中心，船载监测中心用于存储接收到的数据并向微处理器模块下发各种控制信号，从而改变机器人的活动状态，电源模块用于保证整个系统的稳定供电，所述微处理器模块包括控制单元、数据处理单元和分析评估单元，所述控制单元用于根据船载监测中心下发的各种控制指令控制水下机器人的活动状态，所述数据处理单元采用数据修正及加权平均算法对数据进行处理，所述分析评估单元用于根据处理后的监测数据进行海洋环境的评估，所述分析评估单元包括水质评估模块、环境评估模块和综合评估模块，所述水质评估模块用于根据采集所得的PH值、溶解氧和盐度对水质情况进行评估，具体包括：
a.基于模糊算法建立水质评估模块，以PH值、溶解氧和盐度作为输入变量，对各输入变量设定上下限值，并根据各输入量对水质情况的影响程度分别制定相应的权重，对输入变量定义相同的模糊状态，即“高”、“正常”、“低”，以水质情况作为输出量，对水质情况定义模糊状态，即“优秀”、“良好”、“正常”、“差”和“极差”；
b.根据历年收集的监测数据库，制定以海水PH值、溶解氧和盐度为依据来判断水质情况的模糊规则；
c.输入变量值，当变量值超出上下限范围时，判定传感器故障，当变量值在范围内时，根据模糊规则推理得到各输入变量在模糊集中的隶属度，设定第i时刻采集得到的PH值、溶解氧和盐度的数据分别为p(i)、o(i)和z(i)，则水质情况s(i)的表达式为：
s(i)＝θ1ρ(p)+θ2ρ(o)+θ3ρ(z)
其中，θ1和ρ(p)分别为PH值p(i)的权重和隶属度，θ2和ρ(o)分别为溶解氧o(i)的权重和隶属度，θ3和ρ(z)分别为盐度z(i)的权重和隶属度；所述环境评估模块用于根据采集所得的水温和叶绿素浓度对海洋环境情况进行评估，具体包括：
a.基于模糊算法建立环境评估模块，以水温和叶绿素浓度作为输入变量，对各输入变量设定上下限值，并根据各输入量对海洋环境的影响程度制定相应的权重，对输入变量定义相同的模糊状态，即“很高”、“高”、“正常”、“低”、“很低”，以海洋环境情况作为输出量，对环境情况定义三个模糊状态，即“严重”、“轻度”、“正常”；
b.根据历年收集的监测数据库，制定以水温和叶绿素浓度为依据推理海洋环境情况的规则表；
c.输入变量值，当变量值超出上下限范围时，判定传感器故障，当变量值在范围内时，根据模糊规则推理得到各输入变量在模糊集中的隶属度，设定第i时刻采集得到的水温和叶绿素浓度的数据分别为t(i)和y(i)，则海洋环境情况h(i)的表达式为：
h(i)＝σ1ρ(t)+σ2ρ(y)
其中，σ1和ρ(t)分别为水温t(i)的权重和隶属度，σ2和ρ(y)分别为叶绿素浓度y(i)的权重和隶属度；所述综合评估模块用于根据水质情况s(i)和环境情况h(i)进一步对海洋环境进行综合评价，定义海洋环境评估系数为：
α＝s(i)*logh(i)
根据历年监测数据制定海洋环境分界值W，根据海洋环境评估系数α与分界值W的关系定义划分海洋环境情况，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，其特征是，所述信号传输模块中设置有串口通信芯片，连接所述的微处理器模块，并通过防水电缆连接船载监测中心。
3.根据权利要求2所述的一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，其特征是，电源模块采用银锌电池供电，电路使用AD转换器、多路模拟选择和基准电压电路。
4.根据权利要求3所述的一种基于水下机器人的海洋环境监测系统，其特征是，数据采集模块包括用于监测水质情况的第一传感器组件和用于监测环境情况的第二传感器组件，所述第一传感器组件包括用于分别监测水质PH值、溶解氧和盐度的传感器，所述第二传感器组件包括用于分别监测水温和叶绿素浓度的传感器。
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