李月恒,楊棟偉,王 康
(北方工業(yè)大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院,北京 100144)
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工業(yè)污水常規(guī)五項(xiàng)及COD參數(shù)在線測量裝置設(shè)計(jì)
李月恒,楊棟偉,王 康
(北方工業(yè)大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院,北京 100144)
隨著水污染問題的日漸突出,對水質(zhì)中的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線測量成為了水質(zhì)保護(hù)中的一項(xiàng)基本要求。軟測量技術(shù)應(yīng)用到水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng),通過測得的常規(guī)水質(zhì)五項(xiàng)參數(shù)推測出水質(zhì)中的其他參數(shù)。Cortex-A9芯片Exynos4412用于處理水質(zhì)傳感器的數(shù)據(jù),檢測水環(huán)境中的PH、溶氧、溫度、電導(dǎo)率、濁度參數(shù),并且可以根據(jù)所測參數(shù)軟測量出COD參數(shù),同時(shí)也可以對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。通過對樣本水質(zhì)以及樣本數(shù)據(jù)的測試驗(yàn)證表明,該裝置具有靈敏度好、效率高、信息存儲量大、人機(jī)界面友好等特點(diǎn),具有一定的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用價(jià)值。
水質(zhì)監(jiān)測;COD參數(shù);軟測量技術(shù)
隨著現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展,水污染問題越來越嚴(yán)重,水質(zhì)保護(hù)已成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn)問題。借鑒于國外水資源監(jiān)測的經(jīng)驗(yàn),我國在水污染的監(jiān)測方面也取得了快速的發(fā)展,但是由于技術(shù)手段的落后,水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng)一直沒有廣泛應(yīng)用。而且一些較難測量的參數(shù)其測量成本也價(jià)格不菲,成為了對水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面檢測的一大困難。本課題所研究的基于嵌入式Android與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量算法的水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng)對比于原始的人工監(jiān)測手段或低處理能力的監(jiān)測系統(tǒng)取得了很大進(jìn)步,對正確評價(jià)污水水質(zhì)的實(shí)時(shí)狀況,研究污染程度、節(jié)約成本等方面具有重要的意義。整個(gè)裝置測量精度高,靈敏度好,具有一定的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用價(jià)值。
該裝置主要由核心板、功能底板、Android系統(tǒng)三部分組成。其中核心板作為整個(gè)裝置的主控單元,功能底板電路完成數(shù)據(jù)的采集、系統(tǒng)供電等工作,Android系統(tǒng)是整個(gè)應(yīng)用軟件的運(yùn)行環(huán)境。系統(tǒng)在工作過程中,首先通過掛載在底板上的常規(guī)五項(xiàng)水質(zhì)傳感器對水質(zhì)中的常規(guī)五項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線測量,然后根據(jù)測量獲得的五項(xiàng)參數(shù)數(shù)據(jù)軟測量出COD參數(shù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)存儲。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)主要以負(fù)載核心版高效運(yùn)行為目的,主控制器選用Samsung公司的Exynos 4412,其主頻達(dá)到1.4~1.6 GHz,采用了最新的32 nm的先進(jìn)工藝制成,功耗方面有了明顯降低。核心板外圍加載電源模塊、LCD顯示屏模塊、USB-OTG程序下載口、USB-HOST接口、UART 232 調(diào)試串口、UART 485傳感器數(shù)據(jù)傳輸通信接口、SDCARD存儲器接口以及RJ-45接口等。該裝置通過485通信口以標(biāo)準(zhǔn)ModBus/RTU協(xié)議實(shí)時(shí)采集水質(zhì)傳感器數(shù)據(jù),而后通過應(yīng)用層的數(shù)據(jù)分析與處理得到需要的參數(shù)。硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖
傳感器的選擇集成了多家品牌的代表性產(chǎn)品,具有測量精度高、安裝方便、寬范圍電壓輸入等優(yōu)點(diǎn)。
系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)主要分為Android下應(yīng)用開發(fā)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練[1]兩部分。
3.1 Android應(yīng)用開發(fā)
系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)以Android運(yùn)行環(huán)境下的應(yīng)用開發(fā)為主[2-3],應(yīng)用層嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對傳感器數(shù)據(jù)的采集通過Android系統(tǒng)下的485通信驅(qū)動(dòng)來完成,采用Google提供的NDK開發(fā)方式。圖3為軟件的整體架構(gòu)圖。由圖可以看出,進(jìn)入應(yīng)用后UI線程作為主線程負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)刷新在線測量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理線程專門負(fù)責(zé)對傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)存儲線程則負(fù)責(zé)對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線存儲。傳感器數(shù)據(jù)通信協(xié)議采用標(biāo)準(zhǔn)ModBus/RTU通信格式,數(shù)據(jù)處理線程程序首先對串口發(fā)送過來的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行校驗(yàn),確認(rèn)無誤之后,再進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取與解析工作,采用輪詢查閱的方式依次讀取各個(gè)傳感器數(shù)據(jù)。
圖3 應(yīng)用的整體架構(gòu)圖
例如PH數(shù)據(jù)處理程序:上位機(jī)發(fā)送讀取數(shù)據(jù)指令后傳感器回復(fù)數(shù)據(jù)有一定的延時(shí),然后對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)組保存,判斷數(shù)據(jù)長度以及CRC校驗(yàn),最后從固定的數(shù)據(jù)位中提取數(shù)據(jù),并發(fā)送給主線程。
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4],五輸入,一輸出。五個(gè)輸入對應(yīng)傳感器監(jiān)測到的常規(guī)五項(xiàng)數(shù)據(jù),一輸出對應(yīng)預(yù)測出的COD參數(shù)[5]。訓(xùn)練用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)來源于工業(yè)污水水質(zhì)中監(jiān)測出的100組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),其中80組數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練,10組數(shù)據(jù)用來測試,最后的10組數(shù)據(jù)用來檢驗(yàn)。首先在MATLAB中設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6-7],訓(xùn)練用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)來源于上述的80組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),訓(xùn)練好之后對比10組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),當(dāng)測量誤差滿足設(shè)計(jì)要求時(shí)即為訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)。然后將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)保存成MATLAB自定義函數(shù),通過MATLAB Coder工具箱[8-9]將通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)保存好的函數(shù)轉(zhuǎn)化成不依賴于具體控制器的C程序。在此需要特別說明的是:由于該裝置的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境為Android環(huán)境,裝置主控制器為ARM架構(gòu)控制器,理論上只能采取上述方法。因?yàn)橥ㄟ^MATLAB Coder轉(zhuǎn)化成的Jar包需要MCR的支持,而現(xiàn)在MCR僅支持X86架構(gòu)的CPU。還有一種方法是安裝Android版本的MATLAB,但這樣顯然對系統(tǒng)的運(yùn)行性能會(huì)造成非常大的影響。所以只有轉(zhuǎn)化成不依賴于具體控制器的C代碼,然后通過JNI的方式,將代碼嵌入到Android應(yīng)用中。如圖4所示。作為應(yīng)用層來說調(diào)用軟測量算法就像調(diào)用應(yīng)用層的一個(gè)工具類一樣簡單而且高效。
本節(jié)簡述了系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)流程以及主要工作內(nèi)容,完成了上層應(yīng)用的設(shè)計(jì)。算法部分的工作主要完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練,以及轉(zhuǎn)化和內(nèi)嵌,最終使訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)映射為上層應(yīng)用中的一個(gè)工具類和一段程序。其中上層應(yīng)用主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、動(dòng)態(tài)顯示和數(shù)據(jù)預(yù)測。經(jīng)測試,軟件整體運(yùn)行良好,數(shù)據(jù)采集和預(yù)測效果都可達(dá)到既定要求,動(dòng)態(tài)刷新實(shí)時(shí)[10-11]。
系統(tǒng)測試主要分為裝置本身測量精度與準(zhǔn)確性測試以及將所得測量結(jié)果對比標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)測試兩部分。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)常規(guī)五項(xiàng)數(shù)據(jù),測試表明該裝置通過常規(guī)五項(xiàng)傳感器測量所得的數(shù)據(jù)精度高,并且當(dāng)人為改變水質(zhì)中的某一項(xiàng)參數(shù)時(shí),測量結(jié)果可以快速反應(yīng)該項(xiàng)變化,具有高靈敏度的優(yōu)點(diǎn)。最后結(jié)合樣本水質(zhì)以及樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量算法,本裝置根據(jù)所采集的五項(xiàng)水質(zhì)數(shù)據(jù)可以有效地預(yù)測出COD參數(shù)[12-13],當(dāng)五項(xiàng)水質(zhì)數(shù)據(jù)參數(shù)變化時(shí)能及時(shí)跟蹤變化并能相應(yīng)地改變預(yù)測結(jié)果,具有實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的特點(diǎn),與標(biāo)準(zhǔn)的五項(xiàng)參數(shù)測量結(jié)果相比精度高、誤差小。測量結(jié)果滿足精度要求,而且其軟測量出的COD參數(shù)與樣本水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)COD參數(shù)相比,誤差也在可接受的范圍內(nèi)。實(shí)驗(yàn)的最終效果圖如圖5所示。所以整體上來說該裝置從功能上滿足技術(shù)要求,從應(yīng)用上具有硬件成本低、性能好等優(yōu)點(diǎn)。
本文基于嵌入式Android以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)出了一套多水質(zhì)參數(shù)實(shí)時(shí)在線測量裝置,先后完成了該裝置的硬件設(shè)計(jì)以及軟件設(shè)計(jì),硬件設(shè)計(jì)完成了核心板和底板的設(shè)計(jì)以及焊接工作,軟件設(shè)計(jì)移植了Android系統(tǒng)并設(shè)計(jì)了上層應(yīng)用,最后在MATLAB上通過自行設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其訓(xùn)練與檢驗(yàn)[14-15],訓(xùn)練及檢驗(yàn)完成之后通過MATLAB Coder工具箱將其轉(zhuǎn)化為C程序代碼,最后通過JNI機(jī)制映射到應(yīng)用層嵌入到上層應(yīng)用中。通過對比標(biāo)準(zhǔn)水質(zhì)數(shù)據(jù)結(jié)果以及校驗(yàn)誤差,該裝置的測量結(jié)果具有精度高、靈敏度好的特點(diǎn),并且各項(xiàng)測量結(jié)果都滿足所規(guī)定的誤差范圍。該裝置實(shí)現(xiàn)了多水質(zhì)測量裝置的基本功能,而且具有測量成本低廉、性能良好的優(yōu)點(diǎn),可應(yīng)用于各種水質(zhì)在線監(jiān)測領(lǐng)域,具有一定的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用價(jià)值。
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ThedesignofonlinemonitoringdeviceofconventionalfiveandCODparametersinindustrialsewage
LiYueheng,YangDongwei,WangKang
(SchoolofElectricalandControlEngineering,NorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144,China)
With the increasing prominent of water pollution, the measurement of various parameters in real time online water quality precision has become a basic requirement of water quality protection. Soft measurement technology is applied to water quality on-line monitoring system, with the conventional five parameters of water quality it can infer the other parameters of water quality. Exynos4412 A9 chip is used for processing the data of water quality sensor, detecting the water environment in PH, dissolved oxygen, temperature, conductivity, turbidity, and according to the measured parameters it can infer the COD, and can also store the measurement data. By verifying the sample water quality and the sample data, this device has good sensitivity, high efficiency, large information storage capacity, friendly human-machine interface etc, also it has a certain economic application value.
water quality monitoring; COD parameter; soft measurement
TP
ADOI: 10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.13.028
李月恒,楊棟偉,王康.工業(yè)污水常規(guī)五項(xiàng)及COD參數(shù)在線測量裝置設(shè)計(jì)[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2017,36(13):91-93,101.
2017-02-11)
李月恒(1983-),男,碩士,講師,主要研究方向:工業(yè)控制系統(tǒng)及其優(yōu)化。
楊棟偉(1989-),男,碩士研究生,主要研究方向:嵌入式與工業(yè)自動(dòng)化。
王康(1991-),男,碩士研究生,主要研究方向:網(wǎng)站架設(shè)與工業(yè)自動(dòng)化。