基于ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

高昕*，魏韜，樊世鑫，朱夢(mèng)杰

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基于ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

高昕*，魏韜，樊世鑫，朱夢(mèng)杰

（安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽淮南，232000）

針對(duì)于我國(guó)農(nóng)業(yè)大棚存在著采集精度偏低，遠(yuǎn)程控制信號(hào)不穩(wěn)定等缺點(diǎn)，本文提出了一種基于ZigBee平臺(tái)構(gòu)建起來(lái)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)大棚內(nèi)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，相對(duì)于其它無(wú)線通信技術(shù)，ZigBee無(wú)線通信技術(shù)具有低功耗，高性能，傳輸信息準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，引入卡爾曼濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。營(yíng)造了一種優(yōu)良的內(nèi)部智能生長(zhǎng)環(huán)境，大大提高了農(nóng)作物的生長(zhǎng)效率。

農(nóng)業(yè)大棚；ZigBee；無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)；卡爾曼濾波算法

引言

由于我國(guó)目前農(nóng)業(yè)產(chǎn)值低下，農(nóng)業(yè)技術(shù)不夠先進(jìn)，使得當(dāng)前資源利用率不高，所以智能農(nóng)業(yè)的概念得以提出，當(dāng)前形勢(shì)下主要運(yùn)用于大棚環(huán)境下的環(huán)境參數(shù)監(jiān)控，通過(guò)各類傳感器構(gòu)成的終端節(jié)點(diǎn)對(duì)大棚內(nèi)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，為了提高采集精度，采用了卡爾曼濾波算法進(jìn)行去燥，去冗余處理，并且使用無(wú)線通信模塊，通過(guò)ZigBee技術(shù)，以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)成一套智能環(huán)境系統(tǒng)，對(duì)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與反饋，很大程度上節(jié)約了勞動(dòng)力，提高了生產(chǎn)效率。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要可以分為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)和主控制中心這三點(diǎn)內(nèi)容。在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計(jì)當(dāng)中采用了大量的數(shù)據(jù)采集結(jié)點(diǎn)，如下圖所示，數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)是由不同類型的傳感器構(gòu)成的，包括溫濕度傳感器、光照傳感器、CO2濃度傳感器以及安防傳感器，分別對(duì)所需要的空氣中CO2濃度，植物的光照強(qiáng)度，土壤的溫濕度以及安防等信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，然后將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)絽f(xié)調(diào)器，經(jīng)過(guò)協(xié)調(diào)器集中處理后，發(fā)送給控制中心。為了提高數(shù)據(jù)采集的精確度，特別引入卡爾曼濾波算法對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去燥，去冗余處理以提高控制精度。

圖1 系統(tǒng)整體功能框圖

2 系統(tǒng)硬件部分設(shè)計(jì)

2.1 無(wú)線通信模塊的設(shè)計(jì)

本次設(shè)計(jì)中所有的ZigBee節(jié)點(diǎn)均采用CC2530無(wú)線通信模塊，開(kāi)發(fā)板型號(hào)為BW-CC2530M，它具有功耗低，體積小，性能卓越等優(yōu)點(diǎn)。其最小系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要包括射頻功能模塊，時(shí)鐘系統(tǒng)，I/O控制器，DMA控制器，定時(shí)器以及負(fù)責(zé)采集和轉(zhuǎn)換模擬信號(hào)的ADC。

2.2 協(xié)調(diào)器模塊

一般情況下，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的組建，完成各個(gè)終端節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)匯總打包，并將打包后的數(shù)據(jù)信息通過(guò)串口傳送給嵌入式網(wǎng)絡(luò)。

圖2 協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)硬件原理圖

2.3 傳感器模塊

傳感器部分主要由DHT11數(shù)字溫濕度傳感器，MH-Z14A二氧化碳傳感器，光敏傳感器等組成的，這些傳感器構(gòu)成終端節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行采集數(shù)據(jù)。

圖3 傳感器節(jié)點(diǎn)硬件原理圖

2.4 控制器模塊

控制模塊的被控參數(shù)主要包括溫度、濕度、二氧化碳濃度和光照強(qiáng)度，由終端節(jié)點(diǎn)將這些數(shù)據(jù)采集經(jīng)由協(xié)調(diào)器匯總處理通過(guò)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)傳送給PC端，PC用戶通過(guò)USB接口與控制器相連，發(fā)送控制命令，如圖4所示。

圖4 控制原理示意圖

為了更加精確的控制大棚內(nèi)的各個(gè)參數(shù)，彌補(bǔ)自動(dòng)控制中的不足，比如遇到突變的自然環(huán)境，系統(tǒng)暫時(shí)無(wú)法及時(shí)響應(yīng)，管理員可以通過(guò)手動(dòng)控制來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

控制策略：根據(jù)實(shí)際情況給各個(gè)參數(shù)設(shè)計(jì)一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝担?dāng)所監(jiān)測(cè)的大棚內(nèi)的各個(gè)參數(shù)（空氣、土壤的溫濕度，光照強(qiáng)度，CO2濃度等）超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，由遠(yuǎn)程控制端發(fā)送控制指令給對(duì)應(yīng)的設(shè)備（照明設(shè)備，通風(fēng)機(jī)等）調(diào)整數(shù)據(jù)進(jìn)入閾值范圍之內(nèi)，使農(nóng)作物獲得最優(yōu)生長(zhǎng)環(huán)境。

3 系統(tǒng)軟件部分設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)部分包括傳感器數(shù)據(jù)采集程序也就是終端節(jié)點(diǎn)的軟件部分和指令控制程序。傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初噪聲，避免干擾，經(jīng)卡爾曼濾波處理后發(fā)送給控制器。

指令控制程序流程為：初始化后進(jìn)入低功耗狀態(tài)，正常工作時(shí)有兩種方式，發(fā)送數(shù)據(jù)至云服務(wù)中心和接受用戶的控制指令。

4 卡爾曼濾波實(shí)驗(yàn)

為了使整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有現(xiàn)實(shí)意義，就必須徹底的解決終端節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的精確性和系統(tǒng)運(yùn)行的能耗問(wèn)題。由于大棚內(nèi)數(shù)據(jù)測(cè)量在時(shí)間上是獨(dú)立的，而卡爾曼濾波算法占用內(nèi)存小，適合用于離散型系統(tǒng)，因此對(duì)于該網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)是最佳選擇。卡爾曼濾波算法在提高采集數(shù)據(jù)精確性方面表現(xiàn)在：將某時(shí)刻測(cè)量的數(shù)據(jù)給出觀察值和估計(jì)值，并且通過(guò)計(jì)算得出最優(yōu)估計(jì)值，最優(yōu)估計(jì)值最接近真實(shí)值，同時(shí)算出卡爾曼系數(shù)用于下一時(shí)刻最優(yōu)估計(jì)值的計(jì)算，通過(guò)這種推算可以大大降低誤差。

傳感器測(cè)量值為：

K表示當(dāng)前時(shí)刻，k-1表示上一時(shí)刻，X（k）為狀態(tài)變量，Z（k）為測(cè)量值變量。下同；

根據(jù)系統(tǒng)k-1時(shí)刻狀態(tài)而預(yù)測(cè)k時(shí)刻狀態(tài)：

A、B皆為系統(tǒng)的定義參數(shù)，在多測(cè)量系統(tǒng)中，A、B表示矩陣，H表示測(cè)量系統(tǒng)的觀測(cè)矩陣。

卡爾曼濾波算法在降低節(jié)點(diǎn)能耗方面表現(xiàn)在：除去多終端節(jié)點(diǎn)采集的重復(fù)數(shù)據(jù)，減少傳輸量，避免堵塞信道傳輸，以達(dá)到降低節(jié)點(diǎn)能耗的目的。

以長(zhǎng)豐縣大棚環(huán)境內(nèi)草莓生長(zhǎng)溫度和濕度參數(shù)為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)演示，草莓適宜生長(zhǎng)的溫度是15—30℃，假設(shè)大棚內(nèi)恒定溫度為27℃，相對(duì)濕度恒定為24%，預(yù)測(cè)的值分別是25℃和22.5%，允許的誤差都是1℃。現(xiàn)在通過(guò)測(cè)量，將100個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)引入實(shí)驗(yàn)，測(cè)試過(guò)程中經(jīng)過(guò)測(cè)量噪聲Q=0.0002，協(xié)方差R=0.1，溫度初始值設(shè)置S(1)=25，濕度初始值設(shè)置為22.5%，P(1)=10，先使用Matlab仿真如下：

圖6 卡爾曼濾波溫度實(shí)驗(yàn)仿真圖

圖7 卡爾曼濾波濕度實(shí)驗(yàn)仿真圖

如圖所示，紅線表示實(shí)際值，黑線表示測(cè)量值，綠線表示卡爾曼濾波算法處理后的數(shù)據(jù)，由此可見(jiàn)卡爾曼濾波處理后的最優(yōu)數(shù)據(jù)與實(shí)際值更加吻合，同時(shí)算出下一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值，這樣便減少數(shù)據(jù)采集的誤差，由于本文中是多傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)，會(huì)造成數(shù)據(jù)冗余，引入卡爾曼濾波算法大大降低了系統(tǒng)功耗，避免了信道阻塞，使得控制更加精準(zhǔn)可靠。

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)于目標(biāo)要求的分析，我們?cè)O(shè)計(jì)了一套智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于大棚環(huán)境內(nèi)部的參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，該系統(tǒng)通過(guò)終端節(jié)點(diǎn)對(duì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行采集，通過(guò)構(gòu)建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)和控制命令進(jìn)行傳送，由無(wú)線通信模塊CC2530對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理，最后傳送到控制中心，遠(yuǎn)程控制PC端或嵌入式手提終端通過(guò)USB接口與控制器串口相連，對(duì)目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行控制。這實(shí)際上是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大棚系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了一種遠(yuǎn)程智能控制功能，節(jié)能，便捷高效，極大程度上提高了生產(chǎn)效率。

[1] 李超鵬. 文物環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)通信網(wǎng)關(guān)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)[D]. 北京交通大學(xué), 2017.

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The Design of Data Acquisition System Based on ZigBee Wireless Sensor Network

GAO Xin*, WEI Tao, FAN Shixin, ZHU Mengjie

(anhui university of science & technology, school of electrical and information engineering, Anhui Huainan, 232000, China)

in view of our country agriculture greenhouse has the low acquisition precision, remote control signal unstable faults, this paper proposes a kind of technology of wireless sensor network based on ZigBee platform, sensor nodes inside the greenhouse through the various parameter monitoring, relative to other wireless technology, ZigBee wireless communication technology has many advangtages,such as low power consumption, high performance, accurate transport information and so on,the goal of the introduction of the kalman filtering algorithm is to fusion processing data. It has created an excellent internal intelligent growth environment and greatly improved the growth efficiency of crops.

agricultural greenhouse；ZigBee；wireless sensor network；kalman filtering algorithm

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2018.01.031

TP29

A

1672-9129(2018)01-0079-03

高昕, 魏韜, 樊世鑫, 等. 基于ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 數(shù)碼設(shè)計(jì), 2018, 7(1): 79-80.

GAO Xin, WEI Tao, FAN Shixin, et al. The Design of Data Acquisition System Based on ZigBee Wireless Sensor Network[J]. Peak Data Science, 2018, 7(1): 79-80.

2017-11-01；

2017-12-19。

高昕（1965-）女，安徽淮南人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，多年來(lái)一直從事控制工程與電力傳動(dòng)及控制技術(shù)方面的研究和教學(xué)工作，獲2011年度校優(yōu)秀教師，承擔(dān)安徽理工大學(xué)博士基金配電質(zhì)量技術(shù)在小系統(tǒng)中的應(yīng)用研究項(xiàng)目。E-mail:476398437@qq.com