【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水质监测领域，尤其涉及一种自清洁水质监测系统及检测方法。
技术介绍
1、水产养殖是渔业生产中必不可少的部分，是保证人类食品安全和营养健康的重要途径。水产养殖业正由传统的粗放式放养模式逐步向集约化、工业化养殖模式发展。但由于集约化水产养殖的鱼类密度大，一旦水质出现问题，很容易导致鱼类大量死亡，养殖户往往难以承受这样的损失。因此，现代化水产养殖中，准确、稳定的水质监测对提高水产品产量、降低生产成本、防止鱼类病害、提高经济效益起着决定性作用。
2、受高密度养殖的影响，水产养殖的水质相对较差，普遍伴有富营养化现象，因此非常适宜微生物繁殖。水质传感器长期浸泡在鱼塘或养殖池内，且位置相对固定，因此很容易受到微生物附着，在传感器表面形成青苔、黏膜等物质，影响传感器的测量结果。
3、对水产养殖行业来说，水质监测最重要的指标是溶解氧。目前测量溶解氧的方法主要包括极谱法和荧光法。极谱法是通过电化学方法进行测量的，在金电极(阴极)—电解液—银电极(阳极)构成的测量回路中，流过溶解氧分析仪电极的电流和氧分压成正比，由此测量水中溶解氧浓度。极谱法在测量过程中会消耗水中的氧气，其用到的电解液一旦泄露到养殖水域，也会造成重金属污染，因此在水产养殖中应用越来越少。荧光法则是在传感器探头里面内置光源，发出蓝光照射在荧光层上，荧光物质收到激发发出红光，由于氧分子可以带走能量，所以激发的红光的时间和强度与氧分子的浓度成反比。通过测量激发红光与参比光的相位差，并与内部标定值对比，从而计算出氧分子的浓度，测量过程不消耗氧气，数据稳定，性
4、为了克服上述问题，有研究人员提出了可自动清洁外壳的水质传感器，如中国技术cn202222177303.3《水质五参数监测装置》中公开了一种安装有环状自清洁装置的水质检测装置，通过装备的多个清洗喷嘴进行清洗；再如中国技术cn202222533712.2《一种自清洁的水质测量传感器》公开了一种利用电极带动毛刷转动，实现传感器表面清洁的装置，结构简单，具有较高实用价值。但据养殖户反应，这类传感器在长期使用后仍然会出现明显的测量误差，因此需要定期人工清洗和更换，间隔约在半年到一年。
5、在集约化水产养殖领域中，现有技术中存在以下缺陷：水质传感器易受微生物附着污染，导致测量误差、传感器容易失效。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术存在的技术缺陷，本申请实施例通过提供一种自清洁水质监测系统及检测方法，可提高水质传感器长期固定浸泡在养殖水域进行溶解氧在线监测的准确度、可靠性和鲁棒性。
2、本申请实施例采用的技术方案如下：
3、一方面，提供了一种自清洁水质监测系统，包括：多个水质监测装置、与多个所述水质监测装置通讯连接的网络传输单元和与所述网络传输单元通讯连接的云端服务器，所述网络传输单元用于收集水质监测数据，将水质监测数据传输至所述云端服务器，所述云端服务器用于处理水质监测数据以及将监测结果发送至用户；
4、所述水质监测装置包括外壳，所述外壳的内部设有用于采集水质监测数据的传感器单元以及用于接收所述传感器单元采集到水质监测数据信号的电气单元，所述外壳的外部设有用于清洁所述传感器单元中的传感器表面的自清洁单元；
5、所述电气单元包括用于数据处理和信号传输的通讯模块和信号变送器，所述通讯模块与所述信号变送器电性连接；
6、所述自清洁单元，所述传感器单元分别与所述通讯模块通讯连接，所述通讯模块与所述网络传输单元通讯连接。
7、另一方面，提供了一种水质检测方法，该检测方法应用于如上所述的自清洁水质监测系统中，该方法包括：在待测区域内布置多套水质监测装置，每个水质监测装置分别对水温、ph值、浊度、溶解氧进行检测，得到检测数据水温tij，ph值phij，浊度dij和溶解氧浓度oij；
8、基于测得的水温tij、ph值phij、浊度dij、溶解氧浓度oij、将同类检测数据结果进行自适应加权算法进行融合，获得水温加权融合值ph加权融合值浊度加权融合值溶解氧加权融合值
9、基于所述水温加权融合值所述ph加权融合值所述浊度加权融合值以及所述溶解氧加权融合值利用bp神经网络算法将不同类型检测数据融合修正，得到二级融合后的溶解氧浓度
10、本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
11、一、通过自清洁单元的自洁功能，主动清洁传感器表面的微生物附着，使传感器探头部分保持干净状态，有效解决了现有技术中水质传感器易受微生物附着污染，导致测量误差、传感器容易失效的问题，进而提高了传感器的稳定性，使其能够长时间保持准确的测量结果，进而提高水质传感器长期浸泡在养殖水域进行溶解氧在线监测的准确度、可靠性和鲁棒性。
12、二、通过在待测区域内布置多套水质监测装置，分别对ph、浊度、温度、溶解氧进行测量，然后将所测得的同类测量数据结果进行融合，通过自适应加权算法对最接近平均值的传感器赋予较高的权重，并自动降低具有较大误差的传感器的数据权重，从而提高检测稳定性和数据可靠性。
13、三、基于bp神经网络，通过水温加权融合值ph加权融合值浊度加权融合值对溶解氧加权融合值的误差进行修正，得到二级融合后的溶解氧浓度，减少同类传感器在养殖环境中长时间浸泡后出现的系统误差，不仅可以提高系统的准确度和测量数据的可靠性，还能保证系统的长期稳定性。
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1.一种自清洁水质监测系统，其特征在于，包括：多个水质监测装置、与多个所述水质监测装置通讯连接的网络传输单元和与所述网络传输单元通讯连接的云端服务器，所述网络传输单元用于收集水质监测数据，将水质监测数据传输至所述云端服务器，所述云端服务器用于处理水质监测数据以及将监测结果发送至用户；
2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述自清洁单元包括设置在外壳底部的防水电机和与所述防水电机动力输出端传动连接的清洁刷，所述清洁刷的一侧设有刷毛。
3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述传感器单元包括浊度传感器、溶解氧传感器、pH传感器和温度传感器，所述浊度传感器、所述溶解氧传感器、所述pH传感器、所述温度传感器分别通过RS485通讯协议与所述通讯模块通讯连接，采用分时通讯方式进行信息交换。
4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述电气单元包括固定板和电池组，所述固定板为可拆卸设计，所述固定板上开设有通孔，所述通孔用于布置所述传感器单元，电池组的通讯线和连接。
5.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述外壳为桶
6.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述传感器单元与所述通讯模块的数据传输途径为RS485通讯，所述通讯模块与所述网络传输单元的数据传输途径为LORAMESH无线通讯，所述网络传输单元与所述云端服务器的数据传输途径为4G或5G。
7.一种水质检测方法，应用于权利要求1至6任一项所述的自清洁水质监测系统中，其特征在于，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述水温加权融合值所述pH加权融合值所述浊度加权融合值以及所述溶解氧加权融合值利用BP神经网络算法将不同类型检测数据融合修正，得到二级融合后的溶解氧浓度所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：每个水质监测装置将水温加权融合值pH加权融合值浊度加权融合值以及二级融合后的溶解氧浓度传输至网络传输单元，所述网络传输单元将数据传输至所述云端服务器。
...【技术特征摘要】
1.一种自清洁水质监测系统，其特征在于，包括：多个水质监测装置、与多个所述水质监测装置通讯连接的网络传输单元和与所述网络传输单元通讯连接的云端服务器，所述网络传输单元用于收集水质监测数据，将水质监测数据传输至所述云端服务器，所述云端服务器用于处理水质监测数据以及将监测结果发送至用户；
2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述自清洁单元包括设置在外壳底部的防水电机和与所述防水电机动力输出端传动连接的清洁刷，所述清洁刷的一侧设有刷毛。
3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述传感器单元包括浊度传感器、溶解氧传感器、ph传感器和温度传感器，所述浊度传感器、所述溶解氧传感器、所述ph传感器、所述温度传感器分别通过rs485通讯协议与所述通讯模块通讯连接，采用分时通讯方式进行信息交换。
4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述电气单元包括固定板和电池组，所述固定板为可拆卸设计，所述固定板上开设有通孔，所述通孔用于布置所述传感器单元，电池组的通讯线和连接。
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