南美白对虾作为富含营养的水产产品,需求量日益增多,为此,需要提高养殖产量,降低饲养成本,以满足日益增长的需求。目前,降低饲养成本的主要方式是减少饲料的浪费。我国对南美白对虾进食状况的观察依旧停留在通过料斗观察养殖池塘内饲料消耗的阶段,投饵量大多通过虾农的经验获得,料斗观察值也只是参考值,存在较大误差。本文针对水下虾群进食状况难以观察的问题,结合水声信号采集技术、信号分析技术、神经网络算法及PLC技术,完成利用声音信号控制虾塘投饵机的系统设计。该系统采集南美白对虾养殖池塘水下音频,从音频中提取南美白对虾发声信号,利用连续小波变换及时频图片处理的方法提取对虾发声信号的时频域特征值,使用主成分法与K-均值聚类法对南美白对虾发声信号进行分类,将南美白对虾发声信号分为进食信号与非进食信号,并通过建立进食信号与发声次数模型计算出虾塘中南美白对虾的进食量,结合神经网络算法进行投饵量预测,最后MATLAB与PLC控制器建立通信,PLC控制投饵机完成投饵。论文的主要研究内容如下:(1)为了研究水下南美白对虾发声的频率范围与脉冲时长,设计养殖环境下南美白对虾投饵前后音频采集实验,减少噪声干扰的实验室环境下南美白对虾投饵前后音频采集实验。选择采集设备,建立声音采集系统,并将采集信号发送至MALTAB软件进行分析。(2)在MATLAB中搭建平台读取数据,编写信号分析程序。为了对南美白对虾发声信号进行分析,首先对音频进行预处理。通过信号端点检测中短时过零率与短时能量法寻找可能信号帧,并结合无噪声干扰的实验数据,利用相关法排除噪声帧,筛选有效的南美白对虾发声信号。其次通过连续小波变换将二维波形南美白对虾发声信号转化为时域频域信息,为了方便观察与分析将时频信息绘制信号时频图。再次,由于信号数量众多且数据冗长,小波变换后的数据矩阵不利于特征值的观测与提取,所以通过图像识别方法批量对信号时频图进行特征值提取。最后,为了分析实验中发现的南美白对虾进食前后信号出现的变化,借助主成分分析法与K-均值聚类分析法对信号特征值进行主成分分析与分类,将信号分为进食信号与非进食信号。(3)由于南美白对虾在进食时产生了进食信号,所以通过南美白对虾进食实验,得到南美白对虾进食1粒饲料的发声次数,建立进食发声次数与进食量的模型并验证。为了代替虾农通过观察料斗判断养殖虾塘饲料消耗状况和通过经验得到投饵量的现状,论文借助BP神经网络预测下一次投饵量,将当次投饵量、当次计算得到的进食量与进食速度这三个参数作为输入量,下一次投饵量作为输出量,建立BP神经网络,通过训练网络实现对投饵量进行预测,并转化为投饵机投饵时间。(4)论文最后通过MATLAB中OPC Configuration组件实现MATLAB与PLC控制器的通信,由OPC Configuration组件实现MATLAB输出端对PLC输入端的数据的直接读写,编写PLC程序,实现PLC对投饵机中继电器的控制,完成投饵操作。