一種高效節能環保的養殖系統的制作方法

本發明涉及水產養殖領域，具體涉及一種高效節能環保的養殖系統。
背景技術：
：在水產養殖的過程中，水產的排泄物以及剩余的飼料會在養殖池內不斷累積造成養殖池水體富營養化，嚴重影響水產的健康以及降低水產的產量。技術實現要素：針對上述問題，本發明提供一種高效節能環保的養殖系統。本發明的目的采用以下技術方案來實現：一種高效節能環保的養殖系統，包括一級凈化池、二級凈化池、養殖池和輸水機構，所述一級凈化池包括缺氧池、厭氧池、好氧池、消毒池，缺氧池、厭氧池、好氧池、消毒池依次首尾連接，它們的內壁構成了方形的二級凈化池的池壁，二級凈化池的中心設置該養殖池，一級凈化池和二級凈化池之間、二級凈化池和養殖池通過輸水機構進行輸水和出水。本發明的有益效果為：系統占用空間小，且采用多級凈化處理池與養殖池之間進行水質過濾，能保證養殖塘所需凈水的供應。附圖說明利用附圖對本發明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發明的結構框圖；圖2是故障檢測裝置的結構框圖。附圖標記：一級凈化池10、二級凈化池20、養殖池30、輸水機構40、故障檢測裝置50、振動信號采集模塊101、信號降噪模塊102、故障特征提取模塊103、信號初步降噪單元104、信號二級降噪單元105、信號末級降噪單元106。具體實施方式結合以下實施例對本發明作進一步描述。參見圖1，本實施例提供了一種高效節能環保的養殖系統，包括一級凈化池10、二級凈化池20、養殖池30和輸水機構40，所述一級凈化池10包括缺氧池、厭氧池、好氧池、消毒池，缺氧池、厭氧池、好氧池、消毒池依次首尾連接，它們的內壁構成了方形的二級凈化池20的池壁，二級凈化池20的中心設置該養殖池30，一級凈化池10和二級凈化池20之間、二級凈化池20和養殖池30通過輸水機構40進行輸水和出水。優選地，所述輸水機構40包括水泵、輸水管道和閥門，所述缺氧池和厭氧池之間、厭氧池和好氧池之間、好氧池和消毒池之間、消毒池和二級凈化池20之間、二級凈化池20和養殖池30之間皆設置一輸水管道、一閥門和一水泵。優選地，所述二級凈化池20內按表面積均勻設置具有強效生物凈化過濾功能的生物凈化材料，該生物凈化材料能建立生物載體群并對水質進行處理。本發明上述實施例的系統占用空間小，且采用多級凈化處理池與養殖池30之間進行水質過濾，能保證養殖塘所需凈水的供應，在過濾處理過程中采用環保節能的生物自然凈化技術，節能環保。優選地，所述養殖系統還包括用于對輸水機構40進行故障檢測的故障檢測裝置50。優選地，如圖2所示，該故障檢測裝置50包括依次連接的振動信號采集模塊101、信號降噪模塊102和故障特征提取模塊103；所述振動信號采集模塊101，用于利用加速度傳感器采集輸水機構40在正常狀態下及各種故障狀態下運行時的原始振動信號；所述信號降噪模塊102包括信號初步降噪單元104、信號二級降噪單元105和信號末級降噪單元106，所述信號初步降噪單元104用于利用最小熵反褶積的自適應分析方法對原始振動信號進行初步降噪；所述信號二級降噪單元105用于對經過信號初步降噪單元104處理后的振動信號進行二次降噪；所述信號末級降噪單元106用于基于改進的綜合經驗模態算法對信號二級降噪后的振動信號進行末級降噪；所述故障特征提取模塊103用于提取降噪后的振動信號的故障特征信息。其中，所述故障特征提取模塊103在提取降噪后的振動信號的故障特征信息時具體執行：(1)通過二階循環自相關函數對降噪后的振動信號進行解調分析，獲得二階循環自相關函數；(2)對該二階循環自相關函數進行時域切片，獲得時域切片信號，從而提取出振動信號的故障特征信息。其中，所述利用最小熵反褶積的自適應分析方法對原始振動信號進行初步降噪，包括：1)采用范數衡量熵的大小，并把其作為目標函數，求目標函數的最大值，即為最優濾波器系數；2)運用該最優濾波器系數對原始振動信號進行反褶積運算，得出濾波器系數；3)使用得到的濾波器系數設計FIR濾波器對原始振動歷史信號進行濾波。在上述實施例中，對采集的原始振動信號進行多次降噪，能夠有效地消除噪聲對數據的影響，從而有利于更精確地提高對輸水機構40進行故障分析的精度；此外，上述實施例采用最小熵反褶積的自適應分析方法和改進的綜合經驗模態算法相結合的方式對原始振動信號進行降噪，有效降低了原始振動信號中的噪聲部分，能提高原始振動信號的信噪比，削弱噪聲對綜合經驗模態分解后的微弱信號特征提取的干擾，進一步提高對輸水機構40進行故障特征提取的精度，從而有益于提高對輸水機構40進行精確的故障識別。優選地，所述信號二級降噪單元105具體執行：(1)對經過信號初步降噪單元104降噪的振動信號進行小波轉換，得到不同頻帶上的振動信號；(2)采用滑動窗技術對各頻帶上的振動信號進行分段處理，提取振動信號的時間序列C和Y，以及各段信號的小波系數其中g＝1，2，3…，為振動信號的頻帶數，m＝1，2，3…，為小波系數的序列；(3)對功率譜密度進行一階平滑處理，得到平滑后的振動信號Ω(C,Y)；(4)設定各個頻帶上平滑后的振動信號中各段信號的閥值，根據設定的閥值對各段信號進行降噪，削除超出閥值以外的振動信號，然后將降噪后的各段信號進行重構，之后進入信號末級降噪單元106進行進一步降噪處理。在本實施例中，利用小波技術和滑動窗技術對振動信號進行降噪處理，并將降噪后的各段信號進行重構，使得各段噪聲處理更加靈活準確，降噪效果更好，為對輸水機構40的故障特征提取奠定良好的基礎。優選地，所述平滑后的振動信號采用以下經過優化的平滑公式得到：式中，Ω(C,Y)表示時間序列為C和Y的平滑后的振動信號，Ω(C-1,Y)為時間序列為C-1和Y的平滑后的振動信號；設定Ω(0,Y)＝0，β為閥值系數，N為采用的窗函數的長度，|E(C,Y)|2為振動信號Ω(C,Y)所對應頻帶的功率譜密度。在本實施例中，采用優化的平滑公式進行振動信號的平滑處理，該公式不僅考慮了閥值系數的影響，也考慮了窗函數的長度的影響，使得該平滑處理更精確，適用范圍更廣。優選地，所述各個頻帶上平滑后的振動信號中各段信號的閥值由以下公式進行設定：其中，Pg為第g個頻帶上平滑后的振動信號Ω(C,Y)的閾值；β為人為設定的閥值系數，Ωmax(C,Y)和分別為平滑后的振動信號Ω(C,Y)的最大值和平均值，為所述的各段信號的小波系數的中值的絕對值。在本實施例中，能夠根據振動信號中各頻帶的功率譜密度和小波系數對各段信號的閥值自適應地進行調整，使得降噪更加準確，且不受振動信號長度的影響，有利于實現針對輸水機構40的故障的精確識別，確保污水設備的健康運作。優選地，所述基于改進的綜合經驗模態算法對二級降噪后的振動信號進行末級降噪，包括：(1)設定高低頻的分界線，采用經驗模態分解的自適應時頻分析方法將初步降噪后的原始振動信號按高低頻分解成不同的固有模態函數；(2)對所得的固有模態函數進行傅里葉變換，獲得多個含有高頻成分的固有模態函數和多個含有低頻成分的固有模態函數，將多個含有高頻成分的固有模態函數組合成新的本征模態函數UH：UH＝U1+U2+…+Ua將多個含有低頻成分的固有模態函數組合成新的本征模態函數UL：UL＝U1+a+U2+a+…+Ub式中，U1,U2,…,Ua表示含有高頻成分的固有模態函數，U1+a,U2+a,…,Ub表示含有低頻成分的固有模態函數，a是含有高頻成分的固有模態函數的最大層數，b是含有低頻成分的固有模態函數的最大層數；(3)對本征模態函數UH、UL分別進行綜合經驗模態分解，提取敏感的固有模態函數。本優選實施例通過將多個高頻成分疊加組合成新的本征模態函數UH，將多個低頻成分疊加組合成新的本征模態函數UL，避免了經驗模態分解中的模態混疊現象，提高了綜合經驗模態的分解精度，為下一步的故障特征提取打下基礎。優選地，對本征模態函數UL進行綜合經驗模態分解時選取的整合次數為100，選取的白噪聲幅值為[0.2,0.6]；對本征模態函數UH進行綜合經驗模態分解時選取的整合次數為100，選取的白噪聲幅值滿足：Sn＝0.06Sh式中，Sn為選取的白噪聲的能量標準差，Sh為原始振動信號的最優高頻成分的能量標準差，其中最優高頻成分為與原始振動信號相關性最大的固有模態函數；其中，通過下式計算固有模態函數與原始振動信號的相關性：式中，relativeRi(j)表示Ri(j)與原始振動信號的相關性，E為原始振動信號的采樣點數，x0(j)表示第j個原始振動信號，Ri(j)表示與第j個原始振動信號對應的第i個固有模態函數，k表示與第j個原始振動信號對應的固有模態函數的數量，為原始振動信號的均值，T為人為設定的修正系數。本優選實施例采用上述方式對白噪聲幅值進行優化，提高了綜合經驗模態的分解精度，利于下一步對輸水機構40的故障特征提取。根據上述實施例，發明人進行了一系列測試，以下是進行測試得到的實驗數據，該實驗數據表明，本發明能夠精確、快速地對養殖系統中的輸水機構進行故障檢測和維修，由此可見，本發明在應用于養殖系統的有關故障檢測時產生了非常顯著的有益效果。養殖系統運行情況水質監測各項指標故障檢測錯誤率工作時間：1天，輸水機構發生故障次數：0合格—工作時間：2天，輸水機構發生故障次數：1合格0％工作時間：7天，輸水機構發生故障次數：1合格0％工作時間：14天，輸水機構發生故障次數：2合格0％工作時間：30天，輸水機構發生故障次數：2合格0％最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和范圍。當前第1頁1 2 3