一、前言

1.1 项目介绍

【1】项目开发背景

基于物联网的人工淡水湖养殖系统的开发背景源于水产养殖业的快速发展和技术创新的需求。在当今的环境中，淡水养殖业已成为食品供应链的重要组成部分，为全球数亿人口提供重要的蛋白质来源。然而，由于养殖环境的动态复杂性，包括水质变化、温度波动、溶解氧浓度、杂质和有害物质积聚等问题，使得维持良好的养殖环境变得尤为关键。如果管理不善，不但会影响养殖物种的生长和生存，还可能导致经济损失。因此，自动化和智能化的管理成为养殖行业亟需的技术革新方向。

随着物联网（IoT）技术的不断发展，将IoT应用于淡水湖养殖系统能显著提升养殖效率和水质管理的精确性。通过对PH值、浑浊度、总溶解固体（TDS）等水质参数的实时监测，管理人员能够及时获取环境变化的信息，作出迅速、有效的干预措施。此外，智能化功能如自动喂食、自动充氧、水温监测及换水控制等，有助于实现环境的精细化控制和节能高效管理，从而保障水生生物的健康成长。

为了达到远程监控和管理的需求，本项目结合了云计算技术，利用WIFI和MQTT协议将养殖数据上传至华为云物联网平台，允许管理者通过手机APP或Windows上位机远程监控和操作。这样的设计不仅提升了管理的灵活性，也降低了人工劳动成本，实现了更高效的生产模式。此外，通过本地LCD显示屏实时展示各项监测数据和系统状态，可以为现场操作人员提供重要的支持和参考。

本项目特别关注水质预警机制，设计了水质不达标的蜂鸣器报警功能，以确保紧急情况下能够及时处理。这种基于物联网的智能淡水湖养殖系统将有助于提高管理效率、保障养殖生物的生存质量和经济效益，契合了当前农业现代化与数字化的趋势，展现出广泛的应用前景。

软件运行效果：

框架图：

系统原理图：

实物模型图：

【2】设计实现的功能

(1) PH值检测功能：系统通过PH值检测传感器实时监测水体的酸碱度，将模拟电压信号转换为实际PH值，帮助维持适宜的水环境条件。

(2) 浑浊度检测功能：系统利用浊度检测传感器监测水体的清洁程度，通过算法将模拟电压信号转化为实际浑浊度值，便于判断水质是否需要处理。

(3) TDS值检测功能：通过TDS检测传感器监测水中总溶解固体含量（TDS），系统能够评估水质的溶解物水平，提供准确的水质信息以进行优化管理。

(4) 自动喂食功能：系统通过5V步进电机和ULN2003驱动器控制投喂装置，实现定时或手动控制的自动化喂食，确保鱼类或其他水生生物的健康生长。

(5) 自动充氧功能：通过继电器控制充氧设备，系统可自动或远程控制水体的氧气供应，保证水生生物有充足的溶解氧。

(6) 水温检测功能：系统利用DS18B20温度传感器实时监测水体温度，为养殖环境提供重要的温度数据支持。

(7) 换水控制功能：系统通过两个继电器控制出水阀和进水阀，实现自动或手动控制换水过程，以保持水质的清洁和稳定。

(8) 数据上云功能：通过ESP826-WIFI模块，系统将采集的数据通过MQTT协议上传至华为云物联网平台，实现数据的云端存储与管理。

(9) 远程监控功能：通过手机APP和Windows上位机，用户可以远程查看和控制系统状态，包括数据查看、充氧时间设置、手动换水等操作。数据由华为云物联网服务器提供支持，确保实时性和安全性。

(10) 本地数据显示功能：系统配置了1.44寸SPI接口的LCD显示屏，实时显示采集到的水质数据和设备运行状态，便于本地监控和操作。

(11) 水位检测及报警功能：通过水位检测传感器实时监测水位，当水位低于设定阈值时，系统通过高电平触发的有源蜂鸣器报警，提醒及时补水。

(12) 水质异常报警功能：当检测到水质参数（如PH值、浑浊度、TDS等）超出设定范围时，系统会通过蜂鸣器报警，提示用户进行相应处理，保障水体环境稳定。

【3】项目硬件模块组成

(1) 主控模块：采用STM32F103RCT6微控制器，负责采集、处理和控制各类传感器和执行器的数据和指令，是整个系统的核心控制单元。

(2) PH值检测模块：包括PH值检测传感器及其信号处理电路，用于检测水体的酸碱度，输出模拟电压信号供主控模块处理。

(3) 浑浊度检测模块：采用浊度检测传感器，用于监测水体浑浊度，将检测到的模拟电压信号转化为浑浊度数据供系统分析。

(4) TDS检测模块：由TDS传感器组成，用于检测水中的总溶解固体含量，提供水质状况信息以供控制逻辑参考。

(5) 温度检测模块：采用DS18B20温度传感器，实时监测水体温度数据，提供防水封装以适应水环境使用。

(6) 换水控制模块：由两个继电器及相关电路组成，分别控制入水和出水阀门的开关，实现水的自动或手动更换。

(7) 自动充氧模块：通过继电器控制充氧设备的开关，保证水体溶解氧含量，维持水生生物的良好生长环境。

(8) 投喂控制模块：包括5V 28BYJ-4步进电机和ULN2003驱动模块，实现饲料的定时或手动投喂控制。

(9) 联网模块：采用ESP8266 WIFI模块，通过MQTT协议与华为云物联网平台通信，实现数据上传和远程控制功能。

(10) 蜂鸣器报警模块：使用高电平触发的有源蜂鸣器，当水位或水质参数异常时，提供声音报警功能。

(11) 水位检测模块：包括水位传感器及相关电路，用于实时检测水体液位，提供液位数据并触发低水位报警。

(12) LCD显示模块：1.44寸SPI接口LCD显示屏，用于显示系统采集的各类实时数据和设备状态信息。

(13) 电源模块：提供5V 2A稳压电源，确保整个系统的稳定供电，包括所有传感器、主控芯片和执行模块。

【4】设计意义

本项目的设计具有重要的现实意义和应用价值，主要体现在水产养殖的自动化和智能化管理方面。通过物联网技术的引入，传统的人工淡水湖养殖得以实现数字化、精细化和高效管理，有助于提升养殖产量、降低人工成本和优化环境控制。借助于智能监测和自动控制，养殖者能够随时掌握水质变化，及时采取措施，保障水生生物的健康生长，减少因水质问题而导致的经济损失。这种基于物联网的管理模式，提高了淡水湖养殖的可持续性和稳定性。

系统通过对PH值、浑浊度、TDS、温度等水质参数的实时监测，实现了对水质的全面把控。这种多维度的水质监控机制，不仅能防止水体污染，还能在水质超标时及时发出警报，确保养殖水环境的安全与稳定。这种自动化的调控手段，有助于提升养殖效率、减少人为干预，降低环境变化带来的风险，提高养殖产品的质量和安全性，迎合市场需求。

本项目在物联网云服务的支持下，实现了远程数据监控和管理，打破了地理位置的限制，使管理者能够通过手机APP和Windows上位机随时获取系统数据，并进行远程操作。这种远程控制和监控能力，极大提升了管理的灵活性和便捷性，使管理者能够快速响应环境变化或设备故障等情况，保证养殖工作的顺利进行。

此外，自动喂食、自动充氧和换水控制等功能的实现，进一步减少了传统人工操作的繁琐和不便，提升了养殖过程的自动化水平。同时，通过LCD显示屏的本地数据展示和蜂鸣器的报警功能，系统能够提供直观的数据信息和警报提示，有助于现场人员快速应对可能的突发情况。

本设计通过智能化技术提升了人工淡水湖养殖的效率、质量和可控性，为推动现代化水产养殖提供了重要的技术支撑。这样的系统既响应了当前农业现代化、数字化和绿色发展的需求，也展现出物联网技术在农业及养殖领域的巨大潜力。

【5】国内外研究现状

近年来，随着物联网技术的发展和智能农业的兴起，人工淡水湖养殖系统逐渐成为研究热点。在国外，许多国家已经将先进的物联网技术应用于水产养殖中，以提高养殖效率和产品质量。例如，在挪威，作为全球最大的三文鱼养殖国之一，他们采用了智能化的养殖管理系统，该系统能够自动监控水质参数，如温度、盐度、溶解氧等，并根据实际情况调整投喂量和水质处理措施。这些系统通常配备了先进的传感器和执行器，以及强大的数据分析平台，能够实现对养殖环境的精准控制。

在国内，随着政府对智慧农业的支持力度不断加大，国内在这一领域的研究也取得了显著进展。例如，江苏省水产养殖基地引入了一套基于物联网的智能养殖系统，该系统不仅实现了对水质的全面监测，包括pH值、浑浊度、TDS值和水温等关键指标，而且还具备了自动喂食、自动充氧等功能。此外，该系统还集成了远程监控功能，允许养殖户通过手机或电脑实时查看养殖池的状况，并远程操作相关设备，极大地提高了管理效率和养殖效益。

另一个值得注意的例子是广东省某高校与企业合作开发的淡水鱼养殖物联网系统。该系统采用了STM32微控制器作为核心处理器，配合多种传感器实现了对水质的多维度监测，并通过WiFi模块将数据上传至云端服务器。用户可以通过专门开发的手机应用程序和Web端界面随时了解养殖池的状态，甚至在发现问题时及时采取措施。此外，该系统还具有自动报警功能，当水质参数超出预设范围时，会自动触发警报，提醒管理人员及时干预。

上述案例展示了国内外在人工淡水湖养殖系统设计方面的探索与实践。它们共同证明了通过集成物联网技术，可以有效提升水产养殖业的管理水平，促进资源节约型和环境友好型社会建设。然而，值得注意的是，虽然技术进步带来了诸多便利，但在推广过程中还需要考虑到成本控制、技术普及度以及用户接受程度等因素，确保技术创新能够真正服务于广大养殖户。

【6】摘要

本项目设计了一种基于物联网的人工淡水湖养殖系统，实现对水质的实时监测和养殖环境的自动化管理。系统利用STM32F103RCT6微控制器作为核心，结合PH值、浑浊度、TDS、水温等传感器，实现对水质的全面监控，并具备自动喂食、自动充氧和换水控制等功能。通过ESP8266模块，系统能够将数据上传至华为云物联网平台，实现远程监控和控制。设计包括本地LCD显示和蜂鸣器报警，确保养殖环境的安全稳定。本系统在提高养殖管理效率、降低人工成本和保障水质安全方面具有重要意义，展示了物联网在现代水产养殖中的应用价值。

关键字：物联网，人工淡水湖养殖，水质监测，自动化管理，STM32，远程监控

1.2 设计思路

项目的设计思路以物联网技术为核心，结合传感器、控制模块和数据通信模块，构建一个智能化的淡水湖养殖系统，旨在实现对水质的实时监控和环境的自动化管理。从系统的整体架构来看，本项目采用STM32F103RCT6微控制器作为核心控制单元，负责采集和处理传感器数据，控制各类执行设备，并与外部设备和云端服务器进行通信。这样设计的核心目的是保证系统的稳定性、灵活性和扩展性，使其能够适应多种养殖需求。

在传感器模块的选择上，系统集成了PH值、浑浊度、TDS、水温、水位等传感器，实现了对水质的全方位监测。这些传感器将采集到的模拟信号转换为数字数据，交由STM32进行处理。针对水质的变化，系统设计了自动化响应机制，例如，当PH值或浑浊度超过设定阈值时，系统会通过蜂鸣器报警，以引起管理者的注意。同时，系统还提供自动充氧和换水控制功能，利用继电器控制充氧设备和水阀开关，保持水质的清洁与稳定，确保水生生物的健康生长。

系统的联网功能通过ESP8266模块实现，数据通过MQTT协议上传到华为云物联网平台。云端平台不仅存储和管理数据，还支持远程操作和监控。用户可以通过手机APP或Windows上位机实时查看和控制系统状态，从而实现远程管理和应急响应。这种设计有效地降低了人工干预的频率，提升了管理的便利性和精度。

在本地显示和报警机制方面，系统集成了1.44寸LCD显示屏和高电平触发的蜂鸣器。LCD实时展示所有采集到的水质数据和系统状态，为现场管理提供直观信息。而蜂鸣器作为报警装置，在水位过低或水质不达标时发出警报，确保问题能够及时处理。

整个设计思路的核心是通过软硬件结合，实现水质环境的智能化、自动化管理，提高养殖效率并减少人力成本。通过实时监测和远程控制，系统不仅提高了水质的可控性，还确保了水生生物的健康生长，体现了物联网在现代水产养殖中的重要应用价值。

1.3 系统功能总结

1.4 开发工具的选择

【1】设备端开发

Keil 是一款广泛使用的嵌入式系统开发工具，主要用于基于ARM、8051、C166等微控制器架构的应用程序开发。Keil由德国Keil公司开发，后来被ARM公司收购，并成为ARM开发工具的一部分。Keil软件提供了一个集成的开发环境（IDE），包括了编辑、编译、调试和仿真等功能，是嵌入式系统开发中常用的工具之一，尤其适用于嵌入式软件的编写、测试和调试。

Keil的核心是其集成开发环境（IDE），它包括了代码编辑器、编译器、调试器以及项目管理工具。通过这些工具，开发者可以轻松地编写、调试和优化嵌入式应用程序。Keil的IDE支持C、C++以及汇编语言编程，并且与嵌入式硬件平台紧密结合，能够直接生成适用于不同微控制器架构的机器代码。

Keil的编译器（尤其是ARM编译器）是其一大亮点。Keil支持多种微控制器的编译，尤其在ARM架构的支持上非常强大。Keil的编译器能够生成高效的机器代码，并且对嵌入式系统的资源优化非常到位。通过Keil，开发者可以通过优化编译选项来减少代码大小，提高程序的执行效率，这对内存有限、处理能力相对较弱的嵌入式系统至关重要。

除了编译器，Keil的调试工具也是其不可忽视的优势之一。Keil提供了强大的调试器，可以进行源代码级调试。通过调试器，开发者可以在程序运行时实时监控变量的值，设置断点，查看堆栈信息，甚至可以模拟硬件的运行情况。Keil支持通过硬件调试接口（如JTAG、SWD）进行硬件级调试，使得开发者能够直接与目标硬件进行交互，捕捉到更多底层的错误和问题。

在支持不同硬件平台方面，Keil为多个微控制器提供了专门的支持包，包括各种ARM Cortex-M系列、8051、C166和其他主流的嵌入式处理器。这些支持包包含了处理器的核心库、启动代码、外设驱动、RTOS（实时操作系统）支持等，开发者可以根据目标硬件选择合适的支持包，快速开始开发。这使得Keil成为嵌入式开发者的理想选择，因为它大大简化了开发流程。

Keil还具备强大的仿真功能。开发者可以在没有硬件平台的情况下进行软件仿真，通过Keil的仿真器测试和调试程序。这种功能对于早期的开发阶段尤为重要，尤其是在硬件尚未完全准备好时，开发者可以依赖仿真功能进行软件的验证和调试。同时，Keil支持多种外设和硬件接口的仿真，帮助开发者进行更为精确的调试。

对于多任务和实时应用，Keil也提供了对RTOS的支持。Keil的RTX RTOS是专门为嵌入式系统设计的实时操作系统，能够在嵌入式应用中提供任务管理、时间管理、消息传递等功能，支持多线程编程。Keil的RTOS支持嵌入式系统中的时间敏感任务调度和资源共享，能够为开发者提供高效的多任务管理解决方案。

Keil的另一个显著特点是其丰富的库和开发支持。除了硬件支持包和操作系统支持，Keil还提供了广泛的标准库，包括对常见外设（如串口、定时器、ADC、I2C、SPI等）的驱动程序支持。这些库和驱动程序大大降低了开发难度，帮助开发者快速实现各种外设的控制功能。

Keil软件是嵌入式系统开发中的重要工具，凭借其强大的集成开发环境、高效的编译器、全面的调试功能以及对各种微控制器架构的支持，Keil广泛应用于各类嵌入式系统的开发中。无论是小型单片机项目，还是复杂的嵌入式应用，Keil都能够提供高效的开发解决方案。

【2】上位机开发

Qt是一款跨平台的应用程序开发框架，用于开发具有图形用户界面（GUI）的应用程序。它由Qt公司（原为Trolltech公司，现为The Qt Company）开发，最初基于C++语言，支持多种操作系统平台，如Windows、macOS、Linux、Android、iOS等。Qt的强大功能使得它不仅适用于桌面应用程序的开发，还能够支持嵌入式系统和移动设备的开发，是许多企业和开发者在创建高性能、跨平台应用时的首选框架。

Qt的核心特点之一是其强大的图形用户界面（GUI）开发功能。Qt提供了丰富的控件和窗口管理功能，开发者可以通过Qt Designer工具设计用户界面，并将其与后端逻辑进行绑定。Qt的GUI控件包括按钮、标签、文本框、列表框、表格等常见元素，同时还支持2D图形和图像的绘制，使得开发者能够创建富有表现力的用户界面。此外，Qt提供了一个集成的事件处理机制，允许开发者通过事件和信号/槽机制来处理用户的操作和界面的交互。

除了GUI开发，Qt还提供了强大的非GUI功能。Qt框架包含了大量的标准库，可以帮助开发者处理网络、数据库、XML解析、文件和数据处理、多线程编程等任务。Qt的对象模型也非常灵活，支持面向对象编程，且提供了信号与槽（Signal and Slot）机制，这是Qt的一大特色。通过这种机制，开发者可以方便地实现不同对象之间的通信，使得代码的结构更加清晰、模块化。

Qt的跨平台能力是其最大优势之一。开发者可以编写一次代码，然后在不同操作系统之间移植，减少了开发工作量。Qt能够自动处理不同平台之间的差异，提供了统一的API，使得开发者无需关心底层平台的差异性。尤其在桌面应用开发中，Qt使得Windows、macOS和Linux平台的应用共享同一份代码，大大提高了开发效率。

在开发过程中，Qt提供了Qt Creator集成开发环境（IDE），这是一个专门为Qt开发设计的工具，包含了代码编辑、调试、界面设计等功能。Qt Creator具有丰富的插件支持，能够帮助开发者快速构建、测试和部署Qt应用程序。Qt Creator支持C++编程，并能够与其他语言（如Python）结合使用，使得开发者能够在一个统一的环境中完成项目的所有开发工作。

Qt还支持QML（Qt Meta-Object Language），这是一种声明式编程语言，专门用于快速开发现代化、动态响应的用户界面。QML语言可以与JavaScript结合使用，使得开发者能够高效地编写跨平台的图形界面，同时保持代码的简洁和可维护性。QML特别适合用于移动设备和嵌入式系统中的开发，它能够高效处理动态交互和动画效果，给用户带来流畅的体验。

在嵌入式开发方面，Qt也有着广泛的应用。Qt for Embedded提供了专门为嵌入式系统设计的框架，支持低功耗、高效能的嵌入式应用开发。Qt能够在多种嵌入式操作系统上运行，如Linux、Android、RTOS等，广泛应用于汽车、医疗设备、消费电子、工业自动化等领域。由于Qt的高效性能和灵活性，许多企业选择它作为开发嵌入式系统界面的首选工具。

Qt是一个功能全面的跨平台开发框架，适用于桌面、移动设备、嵌入式系统等多种应用场景。它通过强大的GUI功能、丰富的库支持和跨平台能力，帮助开发者高效地构建高性能的应用程序。Qt不仅适合初学者入门开发，也适合企业级应用程序的构建，是软件开发领域的重要工具之一。

1.5 参考文献

1. 杨宁生,袁永明,孙英泽.物联网技术在我国水产养殖上的应用发展对策[J].中国工程科学,2016. 
2. 颜波,石平.基于物联网的水产养殖智能化监控系统[J].农业机械学报,2013. 
3. PDFMd. Moniruzzaman Hemal, Atiqur Rahman et al. “An Integrated Smart Pond Water Quality Monitoring and Fish Farming Recommendation Aquabot System.” Sensors (Basel, Switzerland)(2024). 
4. Anamika Yadav, M. T. Noori et al. “A Concise Review on the Recent Developments in the Internet of Things (IoT)-Based Smart Aquaculture Practices.” Reviews in Fisheries Science & Aquaculture(2022). 
5. PDFHidayatullah Himawan, Mangaras Yanu F. “PENGEMBANGAN ALAT PEMBERI MAKAN IKAN OTOMATIS MENGGUNAKAN ARDUINO TERINTEGRASI BERBASIS IOT.” Telematika(2018). 
6. 刘金权.构建软硬结合的水产养殖物联网解决方案[J].物联网技术,2013. 
7. 黄建清,王卫星,姜晟等.基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发与试验[J].农业工程学报,2013. 
8. K S Aishwarya, M. Harish et al. “Survey on IoT Based Automated Aquaponics Gardening Approaches.” 2018 Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT)(2018). 
9. Nikitha Rosaline, Dr. S. Sathyalakshimi. “IoT Based Aquaculture Monitoring and Control System.” Journal of Physics: Conference Series(2019). 
10. N. Jacob. “IoT powered portable aquaponics system.” Proceedings of the Second International Conference on Internet of things, Data and Cloud Computing(2017). 
11. 李慧,刘星桥,李景等.基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统[J].农业工程学报,2013. 
12. 王英杰.基于物联网的水产养殖测控系统的设计与实现[D].江苏大学,2017. 
13. 高菊玲.基于物联网的智慧水产养殖管控系统的设计与开发[J].农业开发与装备,2023. 
14. 胡金有,王靖杰,张小栓等.水产养殖信息化关键技术研究现状与趋势[J].农业机械学报,2015. 
15. A smart monitoring and observation framework for aquaponics ecosystem.ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences(2024). 
16. F. Idachaba, J. Olowoleni et al. “IoT Enabled Real-Time Fishpond Management System.” (2017). 
17. 毛栋,刘科均,王二龙等.智慧物联网系统在水产养殖中的应用方案 附视频[J].物联网技术,2024. 
18. 姜燕,梁萍萍,李腾宇等.基于物联网感知应用的绿色水产养殖一体化管理平台设计[J].现代农业装备,2024. 
19. M. Rohit, Z. T. Hoque et al. “Cost Efficient Automated Pisciculture Assistance System Using Internet of Things (IoT).” 2019 IEEE/ACM 1st International Workshop on Software Engineering Research & Practices for the Internet of Things (SERP4IoT)(2019). 
20. Selvaganesh M, Jeevagan A et al. “IoT Based Real-Time Prototype Design for Smart Aquaculture Ecosystem Monitoring Using ESP32.” 2024 Second International Conference on Intelligent Cyber Physical Systems and Internet of Things (ICoICI)(2024). 
21. 徐晓姗.基于物联网和3G技术的智能水产养殖环境监测系统的设计与应用[J].网络安全技术与应用,2014. 
22. L. Shu, Xiaoling Wen. “An aquaculture monitoring system based on NB-IoT.” 2021 33rd Chinese Control and Decision Conference (CCDC)(2021). 
23. R. Hardyanto, Prahenusa Wahyu Ciptadi. “Konsep “AQU PINTAR” Aquarium Pintar 4.0 Berbasis IoT.” (2019). 
24. 胡琼.基于物联网的智慧水产养殖系统模型设计[J].无线互联科技,2019. 
25. 熊伟.物联网环境下水产智能化养殖监控系统的设计[J].电子技术与软件工程,2017. 
26. Improvement of Smart Farm by using IoT for Ornamental Fishes and Aquatic Animals Store.International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering(2020). 
27. 韩绍栋.基于物联网的水产养殖云监控系统设计[D].南昌大学,2022. 
28. Design and Performance Analysis of Rural Aquaculture Ponds using IoT.International Journal of Recent Technology and Engineering(2019). 
29. 李昕聪,余紫扬,刘璞等.基于NB-IoT和无人船巡检的水产养殖场物联网系统研究[J].渔业现代化,2021. 
30. A. Menon, M. Prabhakar. “IoT-based Automated Pond Water Quality Monitoring System for Aquaculture Farms.” 2021 8th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom)(2021). 

1.6 系统框架图

1.7 系统原理图

1.8 实物图