【技术实现步骤摘要】
一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统及监测分析方法
本专利技术属于水质监测领域,尤其是一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统及监测分析方法。
技术介绍
随着工业的发展,水质污染越来越严重,化学需氧量(COD)、含氮量、水质PH值、溶液浊度等指标能反映水质污染的程度,是衡量环境质量的重要标准,目前,测量以上参数更多的使用化学方法,包括重铬酸钾标准法、库仑滴定法等,针对于不同的水质参数需要用不同的测定方法,且无法将多种参数的采集和测量集成到一种仪器上,且这些传统方法都存在试剂用量大,二次污染严重、测试时间长、操作步骤繁杂的缺点,已不适应现代化的市场需求,双通道分光光度法是一种准确快速测量多种水质参数的有效方法,仪器可通过调整紫外光源的波段长度,分别测量不同的水质参数,且两个通道可以测量同一参数的不同范围值,使结果更加精确。一般的野外水质监测仪器只能固定在一个水质采样点进行采样,多处的水质采样结果无法做到统一采集与实时处理,由于野外环境下的信号强度很弱,所以通讯很难做到实时性、准确性,极端条件下,无法保障仪器通讯可用性,Zigbee通讯技术不用借助 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统,其特征在于:包括上位机部分、下位机部分和电源模块,其中:下位机用于控制采集不同浓度范围的待测试剂参数,并将采集的数据存入SD卡数据动态存取模块;上位机部分包括Labview界面设计部分及Python数据处理部分,上位机部分通过Labview设计GUI界面,借助内部接口函数调用Python进行样本数据处理,先将样本数据集分为测试集和训练集,用训练集训练改进RBFNN模型,用训练好的改进RBFNN模型对测试集样本数据进行离线分类处理,并设计GUI界面对结果进行显示,所述样本数据集是从SD卡数据动态存取模块读出的由多个测量得到 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统,其特征在于:包括上位机部分、下位机部分和电源模块,其中:下位机用于控制采集不同浓度范围的待测试剂参数,并将采集的数据存入SD卡数据动态存取模块;上位机部分包括Labview界面设计部分及Python数据处理部分,上位机部分通过Labview设计GUI界面,借助内部接口函数调用Python进行样本数据处理,先将样本数据集分为测试集和训练集,用训练集训练改进RBFNN模型,用训练好的改进RBFNN模型对测试集样本数据进行离线分类处理,并设计GUI界面对结果进行显示,所述样本数据集是从SD卡数据动态存取模块读出的由多个测量得到的待测试剂参数组成的数据集;电源模块为下位机部分提供电能。2.根据权利要求1所述的一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统,其特征在于:下位机部分包括主控单片机、数据采集部分以及SD卡数据动态存取模块,其中,主控单片机包括控制单元、晶振、外部RTC和Zigbee主模块,数据采集部分包括多个子采集部分,每个子采集部分均包括EEPROM模块、子监测板模块、Zigbee子模块和双通道分光光度器,双通道分光光度器采集相应浓度范围的待测试剂参数传输给子监测板模块,同时EEPROM模块与子监测板模块双向连接,子监测板模块输出与Zigbee子模块的输入连接,Zigbee子模块的输出通过Zigbee主模块与控制单元连接,控制单元对接收到的数据进行处理后存储至SD卡数据动态存取模块;同时晶振和外部RTC为控制单元提供频率和时钟信号。3.根据权利要求2所述的一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统,其特征在于:双通道分光光度器包括紫外光源1、紫外光源2、硅光电池1、硅光电池2、试管固定装置、光度器固定底座和光路通断开关,其中,试管固定装置固定在光度器固定底座上,装有待测试剂的试管放置在试管固定装置内,所述光路通断开关设置于试管固定装置内壁,两个紫外光源与两个硅光电池1分为两组,硅光电池与紫外光源相对放置,分别置于双通道分光光度器两侧;光路通断开关用来开闭双通道分光光度器内对应光路,紫外光源通过双通道分光光度器照射到待测试剂上,硅光电池用来接收吸光度的微弱模拟电流信号。4.根据权利要求2所述的一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统,其特征在于:子监测板模块包括子控制单元、子晶振、子外部RTC、信号调理放大电路和双通道ADC数据采集模块,双通道分光光度器采集的数据信号经过信号调理放大电路和双通道ADC数据采集模块传送到子控制单元EEPROM数据缓存模块缓存,然后通过Zigbee子模块通讯连接将数据传送到主控单片机,经过控制单元的数据分拣、归类处理后将数据存储到主控单片机的SD卡内。5.权利要求1-4任一项所述的一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统的监测分析方法,其特征在于,包括:(1)下位机部分通过主控单片机控制数据采集部分内的各个子采集部分协同完成多点水质监测数据采集;(2)下位机部分采集的数据经过控制单元的数据分拣、归类处理后将数据存储到主控单片机的SD卡数据动态存取模块内;(3)上位机部分从SD卡数据动态存取模块读取测量数据,并通过内部接口函数调用Python进行样本数据处理,先将样本数据集分为测试集和训练集,用训练集训练改进RBFNN模型,用训练好的改进RBFNN模型对测试集样本数据进行离线分类处理,并设计GUI界面对结果进行显示。6.根据权利要求5所述的一种基于改进RBFNN算法的多点水质监测分析系统的监测分析方法,其特征在于:步骤(1)中子采集部分的子监测板针对不同的待测试剂通过控制PWM波的频率使得紫外光源发出不同强度和波段的紫外光,主控单片机通过Zigbee主模块分别与各个Zigbee子模块建立连接,从而进一步将控制单元接收到的上位机的指令转化为相应操作指令通过Zigbee主模块传输到各子采集部分,Zigbee主模块采用并行收发指令的方式同时与多个Zigbee子模块建...
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