【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，特别是指一种生态循环桶中桶养殖数据采集系统。
技术介绍
1、现有循环水养殖系统多采用单一维度的水质监测手段，依赖人工经验调节投喂与换水策略，难以实时响应养殖水体中ph值、溶解氧、氨氮等参数的动态耦合变化。例如，常规系统通常通过定时换水或固定投喂量维持水质，但此类方法缺乏对水体参数非线性波动及生物代谢特性的精准分析，易导致饵料浪费、水质恶化甚至鱼类大规模死亡。此外，传统养殖设施在排污处理效率、水循环动力学优化等方面存在明显缺陷，如沉淀池设计不合理导致残饵堆积、水泵能耗过高且水流分布不均等问题。
2、尽管近年来部分技术尝试引入传感器监测与自动化控制，但多局限于单一参数阈值报警或简单控制逻辑，未解决多源数据融合分析、异常工况模式识别及生态调控的动态耦合问题。例如，现有系统在氨氮超标时仅触发换水操作，却忽略其与温度梯度、投喂量时序的关联性；或采用静态模型预测水质变化，无法适应养殖密度波动、生物代谢差异等复杂场景。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提...
【技术保护点】
1.一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤S3：通过多变量耦合分析模型对历史数据流进行特征提取，通过预设的环境阈值区间与养殖环境状态矩阵进行模式匹配，生成水质健康度评估指数和生态失衡预警信号，包括：
3.根据权利要求2所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤S31：对历史数据流进行滑动时间窗口分割，提取各传感器参数的时间序列统计特征及跨变量滞后相关性，生成多维特征向量集合，包括：
4.根据权利要求3所述的一种生态循...
【技术特征摘要】
1.一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤s3：通过多变量耦合分析模型对历史数据流进行特征提取，通过预设的环境阈值区间与养殖环境状态矩阵进行模式匹配，生成水质健康度评估指数和生态失衡预警信号，包括：
3.根据权利要求2所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤s31：对历史数据流进行滑动时间窗口分割，提取各传感器参数的时间序列统计特征及跨变量滞后相关性，生成多维特征向量集合，包括：
4.根据权利要求3所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤s32：基于步骤s31生成的多维特征向量集合，通过动态时间规整算法匹配当前养殖环境状态矩阵与历史典型工况的波形相似度，根据匹配结果计算ph波动熵、溶解氧衰减斜率、氨氮累积速率的复合权重系数，包括：
5.根据权利要求4所述的一种生态循环桶中桶养殖数据采集方法，其特征在于，步骤s33：将步骤s32输出的复合权重系数与归一化后的流体力学参数进行融合，输入预训练的隐马尔可夫模型识别水循环异常模态，同时将实时温度梯度与生物代谢曲线库进行卷积运算，生成热力学匹配系数，包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：谢仲桂，徐航涛，邓启，谢敏，曹明波，张舟，奉智峰，杨鑫，李绍明，高峰，谢玉昆，宋锐，吴浩，高金伟，向劲，尹升福，
申请(专利权)人：湖南省水产研究所湖南省水产原种场，
类型：发明
国别省市：
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