硬件部分由控制器、传感器、执行器、电源和鱼缸组成。硬件原理图如下

项目见立创EDA：Intelligent fish tank system

控制器选用RA6M4单片机，RA6M4配合RT-Thread Studio 编程不需要51单片机或51单片机STM32单片机主频高达200MHz, 采用Arm Cortex?-M33 内核，IO全部引出口，采用MOS管道输出稳定，可承载一定功率，8路UART串口，10路PWM，还设计了Arduino UNO可通过的板载接口WiFi接入网络智能控制执行器，使用户能够更好地进行人机交互，使用起来更加方便。RA6M4性能强，功率低，与相同性能的主控板相比，RA6M性价比更高。

执行器结合鱼缸的实际需要，包括水泵UV杀菌灯、OLED显示屏和蜂鸣器。

• 水泵
  

USB鱼缸养鱼氧气泵、超静音打氧机、小型家用增氧泵用于钓鱼PWM输出，将USB接口连接MX1919，通过MX1919年驱动器控制增氧效果，需要满功率运行，不需要增氧时关闭气泵。中间过渡可以通过气压和温度集成传感器数据来实现模糊控制。使用方法见【Renesas RA6M四开发板两路PWM驱动】

• UV杀菌灯
  
  采用5W鱼缸UV杀菌灯180°遮光板采用控制方法PWM输出，避免直接漏光对眼睛和鱼造成不可逆转的伤害，使其更安全；随意调整遮阳板的角度。本实验采用六种紫色LED替换，同样使用MX一路输出1919，使用方法见【Renesas RA6M四开发板两路PWM驱动】
• OLED显示屏
  

本模块为0.96寸OLED采用通信显示屏IIC本协议采用能够实时显示水温、缸外温度、外部压力和光强值的模块RA6M用户按键触发响应(54)S后熄屏)，默认状态不显示。使用方法见。【Renesas RA6M4开发板之I2C驱动ssd1306 OLED屏幕】

• 蜂鸣器
  

采用TMB09A03型 DC3V 有源蜂鸣器，属于有源连续声。此模块采用普通GPIO输出控制，当传感器达到一定阈值时，会提醒用户在本地进行相关操作，达到交互使用的效果。使用方法见【Rnesas RA6M4开发板之按键和LED的GPIO】

结合鱼缸日常供电需求，每天整体电控系统所需能量表达式如下；
$$Q=Q_L+Q_P+Q_C$$
其中$Q_L$是UV杀菌灯每天消耗的能量；$Q_P$是水泵每天消耗的能量；$Q_C$是控制器和其他传感器、执行器等每天消耗的能量。
$Q_L=P_L{t}_L,Q_P=P_P{t}_P,Q_C=P_C（0<t_L，t_P，t_C<24)$
t为对应的使用时间，结合实验分析，各参数如下表:

本次实验采用市面常用的意品宠物用品专营店的240型高清热弯中小型桌面鱼缸，采用汽车级浮法玻璃工艺，使透光率达到92%。整体构成仿生态循环过滤,模拟大自然水流环境，循环净水，鱼缸结构如图2。尺寸是240mm170mm285mm,盛水容积大约8升。

图 2 鱼缸结构

软件设计包括多传感器数据融合与执行器协同系统、本地监控系统和物联网远程监控系统，其中RA6M4软件架构如下。

本项目软件架构主要采用上图所示的三个线程完成，其中：
CMD_Theard线程：负责完成传感器数据和执行器数据采集矫正；
LM_Theard线程：负责系统中传感器数据和执行器数据采集，通过拼接自定义串口协议，采用Uart串口通讯实现上下位机的联动；
Onenet_Theard线程：负责系统中传感器数据和执行器数据采集，通过esp8266上报到Onenet平台，以及云端数据下发解析执行等功能。

其中多传感器首先采用卡尔曼滤波得到智能鱼缸的水体温度、水面气压、光照强度数据，将鱼缸的水体温度和水面气压进行模糊逻辑推理，模糊控制水泵的工作状态。

系统获取的传感器数据通常不能够直接供应用使用（存在噪声干扰：低频噪声或高频噪声），一般通过一种或者多种滤波算法结合，对原始数据进行滤波处理，在保证滤波后数据实时性要求的前提下，获取相对稳定无噪声的数据用于实际的应用系统。

平均滤波，取一定数量的原始数据，进行累加后取平均，从而获取较稳定的输出数据，主要滤除原始数据中的高频噪声。为了减少电源供电扰动主动放弃第一次采样，累加后续5次数据平均。

模糊控制结构如图3所示, 以鱼缸环境传感器数据处理的结果作为输入值, 一般包括:大气压强、温度、湿度、光照强度等；模糊控制输出用于执行器, 如水泵、加热设备、UV紫外线灯等。

图 3 模糊控制结构
由于多输出的模糊控制算法过于复杂, 因此可利用模糊控制器的解耦特性, 将模糊控制系统分解为多个单输出的子系统，系统模糊控制如表1所示。例如可根据温度和气压控制水泵的打开时间, 本文将以此为例设计模糊控制器。
表 1 系统模糊控制

假想实验环境：室内的温度为0℃_{30℃,而鱼缸水体温度在0℃}20℃，定义输入量温度的基本论域为[0, 20]。

定义5个模糊子集(NB、NS、ZO、PS、PB) 和高斯型隶属度函数，其中σ取值为2, NB、NS、ZO、PS、PB隶属度函数中均值x取值分别为0、5、10、15、20。因此温度的范围域和隶属度函数曲线如图4所示:

图 4 温度的范围域和隶属度函数曲线
根据前期调查，一般春季武汉市的气压为100000pa~101000pa, 定义输入量气压的基本论域为[100000, 101000]。定义5个模糊子集 (NB、NS、ZO、PS、PB) 和高斯型隶属度函数, 其中σ取值为125, NB、NS、ZO、PS、PB隶属度函数中均值x取值分别为100000、100250、100500、100750、101000。因此气压的范围域和隶属度函数曲线如图5所示:

图 5 气压的范围域和隶属度函数曲线
水循环的每次水泵开启时间一般为0~20分钟, 定义输出量水循环时间基本论域为[0, 20]。分为5个模糊子集:关闭（NB）稍短（NS）中等（ZO）稍长（PS）长（PB）,定义三角型隶属度函数，因此水循环时间的范围域和隶属度函数曲线如图6所示

图 6 水循环时间的范围域和隶属度函数曲线
采用“if Temp and Pres then Motor”形式的模糊推理方法, 其中Temp、Temp为输入模糊子集, Motor为输出模糊子集。根据实践调试经验得出表2所示模糊控制规则表, 又称模糊关系矩阵, 共25条控制规则:
表 2 模糊控制规则表

系统采用Mamdani模糊推理法, 本设计采用重心法, 即取模糊隶属度函数曲线与坐标围成面积的重心作为最终输出值。
$$\mu =\frac{{\sum }_{i=1}^n{V}_i{\mu }_v(v_i)}{{\sum }_{i=1}^n{\mu }_v(v_i)}$$ （12）
使用Matlab的Fuzzy Logic工具箱进行系统仿真, 观察系统输入输出。例如取温度Temp=10℃、气压Pres=100500pa, 则输出的水循环时间Motor=3.14min,给定输入经模糊规则推理输出如图7所示:

图 7 给定输入经模糊规则推理输出
系统仿真输出曲面如图8所示, 输出曲面总体光滑, 稳定可靠, 可将养殖环境参数控制在最佳值附近。

图 8 系统仿真输出曲面
近似函数代替为：
$$M=15\ast \frac{T}{20}\ast \frac{\left(1.01-P\right)}{0.01}$$

用户可以实时本地观察鱼缸状态，OLED显示器会事件型滚动屏幕，休眠状态是屏幕熄屏，因此休眠时间将远大于滚动显示时间以达到节能效果。OLED显示器滚动屏幕时将采集的传感器数据、执行器状态数据和电池电压数据实时动态显示。本地端设计了直接控制方式，优先级为1级，根据当前鱼缸环境的实际情况，个性化调节鱼缸的水泵、光照等，实现智能鱼缸的精准控制。

本文的智能鱼缸系统接入onenet物联网云平台，以实现物联网远程控制。采用onenet库与接口函数，并通过手机 APP 或手机语音的方式来实现远程操作。利用公有云服务进行数据传输，进而对其进行远程操控，使鱼缸能够作为智能家居被用户使用。

采用Uart0实现本地端串口通讯，上位机采用Serial Studio，使用方法见：【Renesas RA6M4开发板之Serial studio串口交互】
部分效果图：

水泵工作状态

由于本人从7月25号困在中高风险区，电脑和硬件28号到，并且在实验室是可以连接wifi，由于条件有限，我所处管控区没有wifi，设备连接手机热点是无法登入onenet，因此暂时还没试验完，后期会补充onenet平台。

代码地址：
视频地址：