关键词： 智能无人船   MPC控制器   轨迹跟踪   水质检测  

摘要： 当前环境监测领域中，智能无人船在水质检测方面的应用越来越受到关注。传统水质监测通常需要人工操作，存在监测频率低、监测点少、误差大、数据分散等问题，难以实现长期、连续、综合以及有效的监测。利用智能无人船搭载水质检测设备，能够形成可移动的水质检测平台，可以有效解决传统水质检测的问题，但前提是智能无人船必须具备高精度的轨迹跟踪能力，以确保有效的数据采集。因此，本文重点研究了基于模型预测控制（MPC）算法的水质监测智能无人船轨迹跟踪控制策略以及水域水质大面积检测方法，以提高水质检测智能无人船的轨迹跟踪精度和水质检测效率。本文的主要研究工作包括：　　（1）基于MPC算法设计了水质检测智能无人船的轨迹跟踪控制策略。通过对该策略的介绍，引出了MPC控制器在轨迹跟踪中的控制对象，即艏向角变化率回路和电机转速差回路;使用系统辨识工具拟合了艏向角变化率回路和电机转速差回路的离散传递函数模型，拟合准确率分别为90.85%和92.75%，为该策略中的MPC控制器设计提供了依据。　　（2）提出了控制算法在水质检测智能无人船轨迹跟踪精度方面的控制性能的量化计算方法。介绍了该计算方法的原理与计算过程，利用该计算方法进行了轨迹跟踪精度分析，解决了的控制算法性能量化分析难的问题。　　（3）设计并完成了以MPC算法为中心，FPID算法和PID算法为参考的轨迹跟踪仿真实验。仿真结果表明，在MPC算法控制下，水质检测智能无人船的轨迹跟踪平均误差距离为0.288m;艏向角变化率实际变化曲线与电机转速差实际变化曲线和它们各自预期变化曲线的拟合优度分别为0.896和0.907;完成轨迹跟踪的耗时为48s;MPC算法表现最佳，因此将其作为水质检测智能无人船系统的控制算法是可行的。　　（4）实现了水质监测智能无人船系统的设计与开发。分离式设计了智能无人船系统与水质检测系统，由两个系统组合成水质检测智能无人船系统，两个系统拥有独立的控制中心、通信模块、上位机软件等，这种设计方式降低了水质监测智能无人船系统的复杂程度，提高了系统的稳定性。　　（5）通过轨迹跟踪控制算法横向对比实验验证了使用MPC算法参与水质检测智能无人船轨迹跟踪控制的可靠性。实验结果显示，在MPC算法的控制下，轨迹跟踪平均误差距离最小可达0.351m;艏向角变化率控制曲线的RNL最高可达0.863;电机转速差控制曲线的RNL最高可达0.855;完成4组轨迹跟踪实验总耗时为484s。从轨迹跟踪精度、艏向角变化率和电机转速差控制曲线拟合优度以及完成轨迹跟踪所需时间等方面综合考量，MPC算法相较于PID算法和FPID算法表现出更优秀的控制性能。　　（6）通过水质空间分布监测实验验证了使用智能无人船搭载水质检测设备进行水质空间分布监测方案的可行性。实验结果表明，使用IDW插值法和Krig插值法能够由点直面的快速掌握整片水域的水质空间分布情况;IDW插值法和Krig插值法的水质空间分布预测最高误差分别为1.55%与1.31%，Krig插值法在水质空间分布预测方面具有较高的精确度。

关键词： 苯系物   荧光分析法   水质检测   回归模型  

摘要： 石油、化工等在产场地地下水含有的苯系物对人体有很强的致癌性。光谱水质检测技术在水污染原位检测领域具有明显优势,但由于苯系物细分参数具有很强的光谱特异性,且目前地下水水质检测设备普遍存在建设成本和检修维护成本高、体积大,二次污染等问题,无法实现原位检测。苯系物作为威胁地下水安全的重要指标,迫切需要低成本、多参数、原位快速检测装备。本文以典型的苯、甲苯污染物为研究对象,设计一种光学法的地下水原位检测传感器,并对该技术进行研究。主要研究内容如下: 1.针对上述难题,提出了荧光光谱有机污染物水质检测技术,以苯、甲苯为研究对象,从分子结构方面分析了两种物质的化学光谱特性,以三维荧光光谱检测验证得出,二维荧光法检测的最佳激发波长为255nm。 2.选择递推平均滤波和小波变换滤波算法对实验数据进行降噪处理以减少变量之间的共线性,并构建RF、BP、SVM回归模型,通过比较模型参数来寻找对本研究数据处理最佳的回归模型。 3.基于朗伯比尔定律和荧光分析法检测原理,深入研究了针对石化行业在产场地有机污染物检测的传感器设计,并根据实际应用需求,将整个设计分为三大部分:机械结构、硬件电路和软件系统。硬件电路设计方面为包括信号采集板和控制板两部分。软件设计方面,通过使用Keilu Vision5开发微控制器单元（MC U）和显示界面程序,实现了检测流程的管理、数据处理和存储功能。 4.研究温度、硝氮对荧光光谱的影响。实验中使用中心波长为255nm的LE D灯作为二维荧光光谱仪的激发光源,确保了实验的准确性和可比性。苯与甲苯的RF模型中的R2值均接近于1,苯为0.99728,甲苯为0.99427,均方根误差R MSE,苯为3.0571,甲苯为0.039741;均远优于其他两种模型。实验验证了该回归模型有效提高水质检测的准确性和效率,也证明了荧光光谱法可以很好的应用于地下水检测。

关键词： 日本囊对虾   沙蚕   生长参数   水质检测  

摘要： 日本囊对虾已经成为我国沿海地区重要的养殖对象。当前,关于日本囊对虾(Marsupenaeus japonicus)的活体饵料投喂饲养技术的发展研究已经广泛展开,并涵盖了多个方向。已有研究探讨了使用卤虫无节幼体、水蚤、沙蚕以及人工配合饲料等不同饵料对日本囊对虾的生长和存活等问题。在这一背景下,本研究通过用不同比例活体沙蚕作为饵料投喂日本囊对虾,并探讨了在一个月的养殖过程中,对虾的存活率、生长数据、水质环境以及沉积物环境等方面的变化。 论文以日本囊对虾为研究对象,设立了四组对照实验组,每组包含3个实验桶,每个桶中养殖20只规格相同的日本囊对虾,通过向其饲料中添加不同比例的活体沙蚕,将其含量分别设为0%、30%、70%和100%。在养殖日本囊对虾期间,监测了生长变化数据、水质数据以及投喂结束后的沉积物环境变化,并对各组数据之间的变化进行了分析和讨论。 实验结果显示,不同饲料中沙蚕占比对日本囊对虾存活率、生长情况、水质环境以及沉积物环境的影响具有显著差异。主要研究成果如下: 1、从生长性能来看,随着投喂饲料中沙蚕比例的增高,存活率呈上升趋势;在投喂饲料中沙蚕占比较高的情况下,日本囊对虾体长和体重显著增加;特定生长率随着饲料中沙蚕占比的升高而增加;同时,饱满度随着饲料中沙蚕占比的升高而增加,其中投喂比例为30%的饱满度最高。 2、从对水质环境的影响来看,投喂饲料活体沙蚕比例高的实验组p H值在养殖期间波动幅度较小;亚硝酸盐含量在投喂比例为100%的水体中最低;氨氮含量随投喂饲料中沙蚕比例的增高而降低;悬浮物和浊度在投喂比例为100%的水体中浓度最低;化学需氧量(COD)在投喂比例高的水体中养殖期间变化幅度较小。 3、从沉积物环境变化来看,沉积物p H随投喂饲料中沙蚕比例的增高而降低;沉积物亚硝酸盐含量也随投喂饲料中沙蚕比例的增高而降低;沉积物氨氮含量在投喂比例为100%中最低;同样沉积物悬浮物浓度和浊度在投喂比例为100%的中最低;沉积物COD在投喂比例为100%的水体中最高;沉积物总氮以及有机碳随投喂饲料中沙蚕比例的增高而降低。

关键词： COD检测   优化粒子群   水质检测仪   光谱分析   紫外-可见光谱  

摘要： 水是维系人类生活和生态平衡的根本资源,但伴随着快速的经济发展和工业化进程,水质安全问题日渐凸显,尤其地表水的污染已成为影响人类健康和社会发展的重大隐患。化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)作为评估水体污染程度的关键指标,其高低反映了水体中还原性物质的污染水平。因此,实时准确地监测水中COD浓度,对于防范和应对突发性水污染事件、保障水资源安全具有至关重要的意义。水质检测技术的发展,为地表水的有效管理、保护与可持续利用提供了坚实的科学基础。 本文基于紫外-可见吸收光谱法,以LED光源作为检测光源,CMOS光电传感器作为检测器,设计改进了一款COD检测仪。在COD检测仪中LED和光电传感器易受温度影响,降低了检测仪的COD检测精度。针对此问题,本文提出了一种改进粒子群算法优化神经网络算法来提高COD的检测精度。经实验证明,该检测仪能够在不同温度下检测COD浓度,提高了1-40 mg/L范围内的COD检测精度。 本文的主要研究内容如下: (1)首先对紫外-可见光谱法检测COD原理进行了理论分析。通过对检测仪温度特性研究,表明温度变化对紫外LED和可见LED发光强度会产生影响、对光电传感器检测电压也会产生影响,这些影响会导致COD浓度检测精度降低,所以必须对温度进行补偿。 (2)建立了基于改进粒子群算法优化BP神经网络的COD检测模型。首先使用混沌映射初始化粒子群算法,并引入自适应调整惯性权重和变异操作,平衡粒子全局搜索与局部搜索的能力,得到改进粒子群算法。然后针对BP神经网络容易陷入局部最优解、收敛速度慢、对初始权重敏感等问题,采用改进粒子群算法进行优化,得到改进BP神经网络算法。最后,将双波长法补偿后的光谱的吸光度、光电传感检测电压值、以及环境温度作为改进BP神经网络的输入量,以COD浓度作为输出量,在采样数据集上进行训练并获得COD浓度检测模型。 (3)设计了改进的便携式COD检测系统。改进了COD检测仪系统的LED恒流源电路、系统的电源电路并调整了光路长度。进行了单片机软件流程和上位机软件流程的设计与实现。 (4)利用检测系统开展水质检测实验。对所设计的COD检测仪进行光路系统实验、浊度和温度实验。对检测仪整体性能进行评估,包括精度、稳定性和重复性。

关键词： 水质检测   理化参数   图像处理   RGB   HSL  

摘要： 近年来,人们追求市场经济的快速发展,忽视了环境保护,水环境受到了严重污染,与人们日常生活密切相关的水质严重下降。通过对水体的物理、化学和生态等特征进行监测,能够确定水域的排污状况,进而明确水体保护与治理的方向。针对水质检测过程中,样本多,任务量大,时间紧等问题,本论文研究了基于智能化的水质理化检测装置,针对水质理化参数检测需求,采用机器视觉和颜色空间特征的图像处理技术,对发生明显显色反应的化学实验进行分析,旨在使用智能化设备代替传统理化实验室人工检测。 本论文研究设计的水质理化检测装置,主要由主控制单元、水样进出料单元、试剂滴加单元、水样图像处理单元、通信单元和显示单元构成。主控单元采用STM32F407为核心处理器,基于RT-Thread操作系统进行功能开发;水样进出料选用步进电机驱动,试剂滴加选用蠕动泵泵取,对样品试剂滴速使用模糊PID算法实现动态控制,提高试剂滴加速度,缩短检测时间;水样图像处理采用RK3399图像处理器,将获取的水样图像RGB分量转换为HSL颜色空间进行处理,使用Python和Open MV实现对图像传感器的控制以及图像处理的软件开发,样品检测结果以及当前样品检测的过程状态通过LCD显示单元实时显示,显示程序使用USART HMI软件进行开发,交互控制程序使用MDK开发环境,检测结果通过WiFi上传到云端。 本论文在讨论国内外水质理化检测研究现状的基础上,针对水质检测过程中,样本多,任务量大等因素,结合专业知识积极响应国家2025智能制造号召。在采用机器视觉搭载颜色空间特征图像处理的基础上,使用智能设备快速实现水质理化参数检测。研究不同色彩空间的特征,根据人眼观察特征采用基于原始RGB色彩空间到HSL色彩空间变换模型,将色彩空间的特性运用到了水质理化检测。本论文采用的色彩空间特性的研究是计算机视觉、图像处理领域的一个重要课题,对水环境检测方面意义重大,具有实时性、高效性的优点。 根据水质检测装置的关键性指标,在实验室分别根据GB/T11914-89、GB/7477-87进行了COD和硬度检测。相对误差的绝对值均小于5%,单一水样重复性检测相对标准偏差Sr=0.4%,相比于人工检测具有较高的检测精度,达到预期设计效果。结果表明本装置可以实现准确控制反应进程、滴加量以及准确测得所含离子含量。相比理化实验室人工检测,本装置在检测速度、精度方面进行了提高,检测效率也大幅提升,减轻了人工作业量,具有实时性、高效性的优点,提高了市场上水质理化参数检测的智能化水平,具有较高的市场应用价值和经济效益。

关键词： 水质检测结果   准确性   稳定性  

摘要： 水质检测结果的稳定性和准确性是保障水环境安全和人类健康的基础。然而，不断升级的城市化水平导致水质污染加剧。因此，开展有效的水质检测工作，能够及时发现并减轻水污染，为水资源管理和保护提供科学依据。本文通过探讨提高水质检测结果准确性和稳定性的影响因素以及策略，以期为水质检测技术的应用提供参考。

关键词： 水质异常   管网冲洗   水质变化   水质检测  

摘要： 针对北方某城市水厂供水区域内出现的水质发黄、发黑、有杂质的问题,采用水厂保障水压水量、系统全压推进式冲洗、营销入户解释、水质监测现场反馈检测数据多方联动的形式对用户投诉区域进行管网冲洗,分析水质因素对水质异常情况的影响,结合管网冲洗时铁、锰质量浓度的变化确定全压推进式冲洗的冲洗时间及冲洗流速。结果表明,该冲洗管网方式采用的干管冲洗流速大于等于1.2m/s,水压大于等于138kPa,能够有效避免传统冲洗方式的弊端,且随着管网冲洗时间的推移,各个排水点铁、锰质量浓度变化趋势不同,个别排水点呈先降低后增高再降低的趋势,最后呈平稳状态,水质的浑浊度、色度、嗅味得到控制,则冲洗可达到改善水质的异常效果。

关键词： 紫外光   光谱分析   COD   水质检测技术  

摘要： 在国家提倡绿色发展理念的时代背景下,在水质监测中应用紫外光谱分析技术,能够有效提高水质检测效率和准确性,保证水质检测数据的可靠性。紫外光谱分析技术具有操作简单、分析速度快等特点,同时也不受被测物质的限制,且无需复杂的实验过程即可对水质进行有效检测。基于此,文章首先简要介绍了紫外光谱分析技术的应用优势与特点;其次,以某污水处理厂出水为例,从化学需氧量(COD)的检测方法、紫外光谱分析技术在COD检测中的应用两个方面探讨了基于紫外光谱分析的COD水质检测技术,旨在为相关人士提供参考。