本發(fā)明涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，具體涉及一種高效節(jié)能環(huán)保的養(yǎng)殖系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：在水產(chǎn)養(yǎng)殖的過程中，水產(chǎn)的排泄物以及剩余的飼料會(huì)在養(yǎng)殖池內(nèi)不斷累積造成養(yǎng)殖池水體富營(yíng)養(yǎng)化，嚴(yán)重影響水產(chǎn)的健康以及降低水產(chǎn)的產(chǎn)量。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述問題，本發(fā)明提供一種高效節(jié)能環(huán)保的養(yǎng)殖系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：一種高效節(jié)能環(huán)保的養(yǎng)殖系統(tǒng)，包括一級(jí)凈化池、二級(jí)凈化池、養(yǎng)殖池和輸水機(jī)構(gòu)，所述一級(jí)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(nèi)壁構(gòu)成了方形的二級(jí)凈化池的池壁，二級(jí)凈化池的中心設(shè)置該養(yǎng)殖池，一級(jí)凈化池和二級(jí)凈化池之間、二級(jí)凈化池和養(yǎng)殖池通過輸水機(jī)構(gòu)進(jìn)行輸水和出水。本發(fā)明的有益效果為：系統(tǒng)占用空間小，且采用多級(jí)凈化處理池與養(yǎng)殖池之間進(jìn)行水質(zhì)過濾，能保證養(yǎng)殖塘所需凈水的供應(yīng)。附圖說明利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖；圖2是故障檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)框圖。附圖標(biāo)記：一級(jí)凈化池10、二級(jí)凈化池20、養(yǎng)殖池30、輸水機(jī)構(gòu)40、故障檢測(cè)裝置50、振動(dòng)信號(hào)采集模塊101、信號(hào)降噪模塊102、故障特征提取模塊103、信號(hào)初步降噪單元104、信號(hào)二級(jí)降噪單元105、信號(hào)末級(jí)降噪單元106。具體實(shí)施方式結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見圖1，本實(shí)施例提供了一種高效節(jié)能環(huán)保的養(yǎng)殖系統(tǒng)，包括一級(jí)凈化池10、二級(jí)凈化池20、養(yǎng)殖池30和輸水機(jī)構(gòu)40，所述一級(jí)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(nèi)壁構(gòu)成了方形的二級(jí)凈化池20的池壁，二級(jí)凈化池20的中心設(shè)置該養(yǎng)殖池30，一級(jí)凈化池10和二級(jí)凈化池20之間、二級(jí)凈化池20和養(yǎng)殖池30通過輸水機(jī)構(gòu)40進(jìn)行輸水和出水。優(yōu)選地，所述輸水機(jī)構(gòu)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(jí)凈化池20之間、二級(jí)凈化池20和養(yǎng)殖池30之間皆設(shè)置一輸水管道、一閥門和一水泵。優(yōu)選地，所述二級(jí)凈化池20內(nèi)按表面積均勻設(shè)置具有強(qiáng)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(duì)水質(zhì)進(jìn)行處理。本發(fā)明上述實(shí)施例的系統(tǒng)占用空間小，且采用多級(jí)凈化處理池與養(yǎng)殖池30之間進(jìn)行水質(zhì)過濾，能保證養(yǎng)殖塘所需凈水的供應(yīng)，在過濾處理過程中采用環(huán)保節(jié)能的生物自然凈化技術(shù)，節(jié)能環(huán)保。優(yōu)選地，所述養(yǎng)殖系統(tǒng)還包括用于對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40進(jìn)行故障檢測(cè)的故障檢測(cè)裝置50。優(yōu)選地，如圖2所示，該故障檢測(cè)裝置50包括依次連接的振動(dòng)信號(hào)采集模塊101、信號(hào)降噪模塊102和故障特征提取模塊103；所述振動(dòng)信號(hào)采集模塊101，用于利用加速度傳感器采集輸水機(jī)構(gòu)40在正常狀態(tài)下及各種故障狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)的原始振動(dòng)信號(hào)；所述信號(hào)降噪模塊102包括信號(hào)初步降噪單元104、信號(hào)二級(jí)降噪單元105和信號(hào)末級(jí)降噪單元106，所述信號(hào)初步降噪單元104用于利用最小熵反褶積的自適應(yīng)分析方法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行初步降噪；所述信號(hào)二級(jí)降噪單元105用于對(duì)經(jīng)過信號(hào)初步降噪單元104處理后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行二次降噪；所述信號(hào)末級(jí)降噪單元106用于基于改進(jìn)的綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)算法對(duì)信號(hào)二級(jí)降噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行末級(jí)降噪；所述故障特征提取模塊103用于提取降噪后的振動(dòng)信號(hào)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(dòng)信號(hào)的故障特征信息時(shí)具體執(zhí)行：(1)通過二階循環(huán)自相關(guān)函數(shù)對(duì)降噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析，獲得二階循環(huán)自相關(guān)函數(shù)；(2)對(duì)該二階循環(huán)自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行時(shí)域切片，獲得時(shí)域切片信號(hào)，從而提取出振動(dòng)信號(hào)的故障特征信息。其中，所述利用最小熵反褶積的自適應(yīng)分析方法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行初步降噪，包括：1)采用范數(shù)衡量熵的大小，并把其作為目標(biāo)函數(shù)，求目標(biāo)函數(shù)的最大值，即為最優(yōu)濾波器系數(shù)；2)運(yùn)用該最優(yōu)濾波器系數(shù)對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行反褶積運(yùn)算，得出濾波器系數(shù)；3)使用得到的濾波器系數(shù)設(shè)計(jì)FIR濾波器對(duì)原始振動(dòng)歷史信號(hào)進(jìn)行濾波。在上述實(shí)施例中，對(duì)采集的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多次降噪，能夠有效地消除噪聲對(duì)數(shù)據(jù)的影響，從而有利于更精確地提高對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40進(jìn)行故障分析的精度；此外，上述實(shí)施例采用最小熵反褶積的自適應(yīng)分析方法和改進(jìn)的綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)算法相結(jié)合的方式對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪，有效降低了原始振動(dòng)信號(hào)中的噪聲部分，能提高原始振動(dòng)信號(hào)的信噪比，削弱噪聲對(duì)綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的微弱信號(hào)特征提取的干擾，進(jìn)一步提高對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40進(jìn)行故障特征提取的精度，從而有益于提高對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40進(jìn)行精確的故障識(shí)別。優(yōu)選地，所述信號(hào)二級(jí)降噪單元105具體執(zhí)行：(1)對(duì)經(jīng)過信號(hào)初步降噪單元104降噪的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波轉(zhuǎn)換，得到不同頻帶上的振動(dòng)信號(hào)；(2)采用滑動(dòng)窗技術(shù)對(duì)各頻帶上的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分段處理，提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列C和Y，以及各段信號(hào)的小波系數(shù)其中g(shù)＝1，2，3…，為振動(dòng)信號(hào)的頻帶數(shù)，m＝1，2，3…，為小波系數(shù)的序列；(3)對(duì)功率譜密度進(jìn)行一階平滑處理，得到平滑后的振動(dòng)信號(hào)Ω(C,Y)；(4)設(shè)定各個(gè)頻帶上平滑后的振動(dòng)信號(hào)中各段信號(hào)的閥值，根據(jù)設(shè)定的閥值對(duì)各段信號(hào)進(jìn)行降噪，削除超出閥值以外的振動(dòng)信號(hào)，然后將降噪后的各段信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，之后進(jìn)入信號(hào)末級(jí)降噪單元106進(jìn)行進(jìn)一步降噪處理。在本實(shí)施例中，利用小波技術(shù)和滑動(dòng)窗技術(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，并將降噪后的各段信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，使得各段噪聲處理更加靈活準(zhǔn)確，降噪效果更好，為對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40的故障特征提取奠定良好的基礎(chǔ)。優(yōu)選地，所述平滑后的振動(dòng)信號(hào)采用以下經(jīng)過優(yōu)化的平滑公式得到：式中，Ω(C,Y)表示時(shí)間序列為C和Y的平滑后的振動(dòng)信號(hào)，Ω(C-1,Y)為時(shí)間序列為C-1和Y的平滑后的振動(dòng)信號(hào)；設(shè)定Ω(0,Y)＝0，β為閥值系數(shù)，N為采用的窗函數(shù)的長(zhǎng)度，|E(C,Y)|2為振動(dòng)信號(hào)Ω(C,Y)所對(duì)應(yīng)頻帶的功率譜密度。在本實(shí)施例中，采用優(yōu)化的平滑公式進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的平滑處理，該公式不僅考慮了閥值系數(shù)的影響，也考慮了窗函數(shù)的長(zhǎng)度的影響，使得該平滑處理更精確，適用范圍更廣。優(yōu)選地，所述各個(gè)頻帶上平滑后的振動(dòng)信號(hào)中各段信號(hào)的閥值由以下公式進(jìn)行設(shè)定：其中，Pg為第g個(gè)頻帶上平滑后的振動(dòng)信號(hào)Ω(C,Y)的閾值；β為人為設(shè)定的閥值系數(shù)，Ωmax(C,Y)和分別為平滑后的振動(dòng)信號(hào)Ω(C,Y)的最大值和平均值，為所述的各段信號(hào)的小波系數(shù)的中值的絕對(duì)值。在本實(shí)施例中，能夠根據(jù)振動(dòng)信號(hào)中各頻帶的功率譜密度和小波系數(shù)對(duì)各段信號(hào)的閥值自適應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整，使得降噪更加準(zhǔn)確，且不受振動(dòng)信號(hào)長(zhǎng)度的影響，有利于實(shí)現(xiàn)針對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40的故障的精確識(shí)別，確保污水設(shè)備的健康運(yùn)作。優(yōu)選地，所述基于改進(jìn)的綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)算法對(duì)二級(jí)降噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行末級(jí)降噪，包括：(1)設(shè)定高低頻的分界線，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法將初步降噪后的原始振動(dòng)信號(hào)按高低頻分解成不同的固有模態(tài)函數(shù)；(2)對(duì)所得的固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換，獲得多個(gè)含有高頻成分的固有模態(tài)函數(shù)和多個(gè)含有低頻成分的固有模態(tài)函數(shù)，將多個(gè)含有高頻成分的固有模態(tài)函數(shù)組合成新的本征模態(tài)函數(shù)UH：UH＝U1+U2+…+Ua將多個(gè)含有低頻成分的固有模態(tài)函數(shù)組合成新的本征模態(tài)函數(shù)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(tài)函數(shù)，U1+a,U2+a,…,Ub表示含有低頻成分的固有模態(tài)函數(shù)，a是含有高頻成分的固有模態(tài)函數(shù)的最大層數(shù)，b是含有低頻成分的固有模態(tài)函數(shù)的最大層數(shù)；(3)對(duì)本征模態(tài)函數(shù)UH、UL分別進(jìn)行綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，提取敏感的固有模態(tài)函數(shù)。本優(yōu)選實(shí)施例通過將多個(gè)高頻成分疊加組合成新的本征模態(tài)函數(shù)UH，將多個(gè)低頻成分疊加組合成新的本征模態(tài)函數(shù)UL，避免了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高了綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的分解精度，為下一步的故障特征提取打下基礎(chǔ)。優(yōu)選地，對(duì)本征模態(tài)函數(shù)UL進(jìn)行綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)選取的整合次數(shù)為100，選取的白噪聲幅值為[0.2,0.6]；對(duì)本征模態(tài)函數(shù)UH進(jìn)行綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)選取的整合次數(shù)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(biāo)準(zhǔn)差，Sh為原始振動(dòng)信號(hào)的最優(yōu)高頻成分的能量標(biāo)準(zhǔn)差，其中最優(yōu)高頻成分為與原始振動(dòng)信號(hào)相關(guān)性最大的固有模態(tài)函數(shù)；其中，通過下式計(jì)算固有模態(tài)函數(shù)與原始振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)性：式中，relativeRi(j)表示Ri(j)與原始振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)性，E為原始振動(dòng)信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)，x0(j)表示第j個(gè)原始振動(dòng)信號(hào)，Ri(j)表示與第j個(gè)原始振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的第i個(gè)固有模態(tài)函數(shù)，k表示與第j個(gè)原始振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的固有模態(tài)函數(shù)的數(shù)量，為原始振動(dòng)信號(hào)的均值，T為人為設(shè)定的修正系數(shù)。本優(yōu)選實(shí)施例采用上述方式對(duì)白噪聲幅值進(jìn)行優(yōu)化，提高了綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的分解精度，利于下一步對(duì)輸水機(jī)構(gòu)40的故障特征提取。根據(jù)上述實(shí)施例，發(fā)明人進(jìn)行了一系列測(cè)試，以下是進(jìn)行測(cè)試得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，本發(fā)明能夠精確、快速地對(duì)養(yǎng)殖系統(tǒng)中的輸水機(jī)構(gòu)進(jìn)行故障檢測(cè)和維修，由此可見，本發(fā)明在應(yīng)用于養(yǎng)殖系統(tǒng)的有關(guān)故障檢測(cè)時(shí)產(chǎn)生了非常顯著的有益效果。養(yǎng)殖系統(tǒng)運(yùn)行情況水質(zhì)監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)故障檢測(cè)錯(cuò)誤率工作時(shí)間：1天，輸水機(jī)構(gòu)發(fā)生故障次數(shù)：0合格—工作時(shí)間：2天，輸水機(jī)構(gòu)發(fā)生故障次數(shù)：1合格0％工作時(shí)間：7天，輸水機(jī)構(gòu)發(fā)生故障次數(shù)：1合格0％工作時(shí)間：14天，輸水機(jī)構(gòu)發(fā)生故障次數(shù)：2合格0％工作時(shí)間：30天，輸水機(jī)構(gòu)發(fā)生故障次數(shù)：2合格0％最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3