基于Android的智能溫室控制與實現

劉天宇，徐曉輝，宋 濤，蘇彥莽，吳 迪

(河北工業大學電子信息工程學院，天津 300401)

0 引 言

當前遠程控制技術在我國各行業獲得了前所未有的廣泛應用，農業灌溉進入了自動化監控與調度時代。現代智能控制器作為田間管理的有效手段和工具，有利于灌溉過程的科學管理，降低操作者本身素質的要求，更高效地給作物補充養分。

以往灌溉控制器工作模式是按照設定的時間點或時間間隔進行灌溉，對環境參數的控制也僅是限于閥值控制，高溫通風、低溫加熱等，其本質仍是定時器或流量控制器[1]。且傳統的單片機控制器由于其存儲空間小和計算能力差等缺點導致系統簡單、控制模式單一，已不能滿足現代農業的管理需要。Android 平臺采取軟件層疊的方式構建系統框架，由應用程序層、應用程序框架層、系統運行庫層和Linux核心層構成基本架構[2]。它具備WIFI驅動、3G驅動，可滿足各種無線通信需要，可嵌入高速處理器，大容量內存。為了克服以上缺點，本文選擇了內存大，計算能力強的安卓系統，設計結合Android的特點開發了兼具B/S和C/S 2種模式的多元化數據處理和良好的交互體驗的智能控制系統。

1 智能系統整體設計

基于Android的溫室智能控制與實現的自適應農業灌溉系統[3]見圖1。主要包括土壤墑情傳感器、溫度傳感器、水位水質傳感器等數據采集設備；MCU控制系統；農田氣象采集系統；PLC控制器(含水費刷卡計價功能)[4,5]；由電磁閥控制的灌溉泵、肥料泵等執行器以及終端主機和安卓移動終端。在本系統中首先由傳感器采集土壤墑情、溫室溫度、濕度、CO2等信息并通過485總線將數據傳入MCU(Micro Controller Unit，微控制單元)，由MCU作處理后將數據發送到PLC近端顯示、無線數據遠傳模塊和485轉WIFI模塊實現遠程監控[6,7]。

圖1 系統總體設計

2 軟件客戶端架構設計

本系統設計了C/S與B/S結合的控制模式。B/S模式下，移動終端通過Http通信協議將請求發送到Web服務器，Web服務器將請求轉發給云端數據庫[8]。C/S模式下安卓終端為客戶端，MCU控制單元為服務器。MCU外接485轉WIFI模塊作為AP熱點，移動終端通過SSID接入無線局域網實現與溫室的指令交互[9,10]。在無線網信號較弱時可通過GSM模式直接將指令以短信的形式直接發給MCU上的GSM模塊再由控制設備緊急啟停[11]。Android移動終端的軟件架構見圖2。

圖2 移動終端軟件架構

3 智能灌溉策略

3.1 數據庫的建立

建立智能數據庫是實現智能灌溉的基礎，本系統的數據庫主要由Shared Preferences和SQL Server 2個部分組成，分別實現對本地數據和云端數據的儲存。SharedPreferences是Android平臺上一個輕量級的存儲類，處理時Dalvik會通過底層自帶的本地XML Parser解析數據。讀寫速度快故常用來保存系統配置，例如IP地址和端口號、用戶登錄信息等。 植物生長相關的海量數據則利用Web服務器發送至云端SQL Server數據庫，利用“CREATE TABLE tablename”語句建表，并將Web服務器發送來的數據加載到表中，通過HTTP協議以及調用Input Stream和Out put Stream類實現與安卓終端的通信[12]。用戶身份信息和水費余額等重要信息保存在遠程數據庫中，用戶登錄、查詢余額均需要遠程匹配,增強了安全性和可維護性。

3.2 智能數據計算

(1)數據圖表化。數據庫的建立為接下來的計算提供了技術基礎，傳感器采集到的數據在移動終端內通過Intent相互傳遞數據，并使用add Category()方法為Intent對象添加Category屬性，可將土壤墑情、CO2濃度、光照強度、pH值等數據歸類、整理，最后顯示在交互界面(見圖3)。在程序內調用AChart Engine方法將數據根據數據特征分別繪制成柱狀圖、折線圖，見圖4和圖5。

圖3 溫室數據

圖4 灌溉用水量對比

圖5 肥料用量對比

(2)刷卡階梯水價計費。我國農業種植面積大，灌溉用水情況復雜，實行階梯水費計價政策勢在必行。本系統在PLC控制器上設計了FRID射頻刷卡用水功能，用戶繳費買水，用水量信息保存在射頻卡中。安卓移動終端可自動查詢最新水價公告，并與PLC內射頻識別的用戶用水量對接，實時根據耗水量、水價政策計算水費，并在余額不足時提示用戶繳費，消除了傳統單片機系統到現場刷卡才能查詢余額的弊端，實現了智能、科學的計費方式。

3.3 智能灌溉決策

Android客戶端內的數據通過Web服務器上傳到云端農業數據庫。在數據庫內，現場采集的數據會與農業植物生長大數據進行比對。實時數據與理想數據偏差過大則發送指令指導執行器的開關動作(見圖6)，土壤墑情傳感器采集到土壤濕度傳遞給安卓客戶端，客戶端歸類、整理數據并傳到云端農業庫[13]。對比得出土壤濕度過低時，開啟灌溉泵澆灌，達到要求濕度時反饋到客戶端并通過MCU向電磁閥發送指令關閉水泵。云端服務器內置灌溉決策模型，基于現場采集數據及當地氣象信息進行灌溉決策，并控制水泵、電磁閥、肥料泵等設備，執行灌溉決策。智能灌溉決策與傳統農業控制器的區別在于其可根據未來天氣及植物生長規律自動調整灌溉方案，實現真正的智能灌溉。具體區別見表1。

由表1可看出，本文設計的智能溫室控制系統在調控參數平緩化、精準化和節約水資源、電量4個方面表現良好，打破人工預設閥值的常規模式，實現了自動根據氣象變化而自行調整的智能化控制。

圖6 智能灌溉決策流程

農田狀況 傳統灌溉智能灌溉結論明天降溫溫室溫度降到限值時開啟暖風根據氣象信息提前預熱調控溫度更平緩4 h后降雨正常灌溉減少灌溉量并打開集雨器節約水量CO2濃度超標室外大風開啟排風扇直至CO2濃度合格開啟通風窗節約電量連續陰天用戶自己設置補光強度根據光線傳感器與理想差值自動設定光強調控光強更精準

4 結 語

本系統建成了一個集信息采集、傳輸、分析、管理與控制決策于一體的基于Android系統的高效溫室控制系統。通過B/S與C/S 2種模式的配合管理，使系統能適應多種不同情況下對多塊溫室參數的遠程監測和控制。GSM模式提供了安全保障。數據歸類、整理之后上傳云端與農業生產大數據的融合為植物生長參數控制提供了精確的理論指導，是本設計的一大亮點。經實測本系統可有效地節約人力成本，提高管理效率和控制精度，具有廣闊的應用前景。

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