浊度也称浑浊度,是一种水质参数,用于表征水体中由于存在对光有散射作用物质导致透明程度下降的现象。浊度反映了水中悬浮物质、胶体颗粒的含量,与水体质量、水中的生物活动存在密切的关系。基于浊度变化进行的生产过程控制和水质管理,一方面需要开发可靠、经济的浊度传感器对浊度进行直接测量;另一方面,需要建立水体浊度预测模型在浊度传感器发生故障时借助其他水体参数进行浊度间接预测。因此,浊度传感器的设计开发与浊度预测方法的研究具有重要的研究意义和应用价值。本研究基于近红外散射法进行设计开发的浊度传感器,设计量程为0-400NTU,主要指标均符合国家标准HJ/T 98—2003,具有测量稳定、结构简单、成本低的特点;本研究提出的基于多网络融合模型的浊度预测方法,在测试中成功进行50小时浊度预测,预测效果在MAPE、RMSE、MAE、NSE均优于传统深度学习模型。本文的主要工作包括:1.基于散射法的浊度传感器的设计与研究。光学结构设计采用中心波长850nm近红外LED作为光源,结合850nm窄带滤光片、光纤和3D打印探头外壳实现90°近红外散射法进行浊度测量。硬件电路以STM32F303VCT6单片机为主控芯片,完成降压电路、光源驱动电路、光电转换电路和信号放大电路等四个主要电路部分的设计。软件程序中,通过设计DAC驱动、ADC驱动、光源驱动和单片机片上串口驱动程序,结合光学结构和硬件电路最终达到水体散射光信号的稳定、持续采集和显示的目的。2.基于浊度传感器的标定模型研究和性能检验。在浊度传感器设计基础上,使用开发的传感器采集福尔马肼浊度标定液数据,依据实验数据研究并建立浊度与浊度传感器原始采样值之间的线性模型,然后将模型写入单片机中。最后,通过重复性测试、零点漂移和线性误差三方面对浊度传感器性能进行检验和分析。模型拟合结果显示,浊度传感器在设计量程内浊度与传感器采样值符合线性关系,拟合决定系数R~2为0.99。浊度传感器的重复性误差、零点漂移、线性误差分别为0.33%、0.15%和0.30%,符合国家标准HJ/T 98—2003的性能指标。3.基于深度学习模型的水体浊度预测方法研究。针对水体中浊度预测问题,基于浊度时序数据的特点,研究了卷积神经网络（1D Convolutional Neural Networks,1D CNN）、长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）和多头注意力机制网络（Multi-head Attention）等模型在浊度预测中的作用,提出1D CNN、Bi LSTM和Multi-head Attention融合的浊度预测模型,该模型与传统深度学习模型相比平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）、均方误差（Root Mean Square Error,RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）分别平均降低了27.472%、8.343NTU和6.476NTU,纳什效率系数（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE）相比传统预测模型平均提高了0.215。