基于WSN的多通道室內環境智能評價研究

蔡倩 劉奇 顧敏明

摘 要：隨著經濟規模迅速擴大和城市化進程加快，工業、生活排氣和交通運輸廢氣是造成空氣質量不斷下降的主要原因。空氣質量的優劣直接影響到人們的工作和生活。因此，文中設計了以STM32微處理器為控制核心，ZigBee模塊為傳輸模塊，利用WSN的多通道室內環境監測系統，并結合遺傳神經網絡算法在MATLAB中建立了室內空氣品質評價模型。用戶可在PC控制界面對空氣質量進行實時檢測，通過評價結果的反饋以便及時采取有效措施，改善室內空氣質量。

關鍵詞：ZigBee;WSN;遺傳神經網絡算法;低功耗;室內環境;MATLAB

中圖分類號：TP391;TN915.5文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）11-00-03

0 引 言

步入21世紀，社會的進步與發展極其迅速，工廠企業規模逐步擴大。而在整個城市快速發展的過程中，人們對于各種資源的消耗也在不斷增加，特別是化工、石油和汽車等工業的發展，其廢棄物的排放導致大氣環境被嚴重破壞。

因此，室內環境越來越受到人們的重視。經調查研究發現，現代人們在室內的時間已占到人們日常活動時間的80%～90%。室內環境涉及空氣、光照、室溫、聲音等因素。空氣對人體來說是最為重要的環境因素，室內空氣質量與人的生活、工作以及身體健康密切相關。光照是嚴重影響室內環境的重要因素，房間內光的亮度和色調等會影響人的生理和心理。室溫直接影響人們在室內的舒適度，良好的室溫能為人們帶來舒適感。聲音環境的衡量指標與噪聲掛鉤，人類活動與機器發出的噪聲都影響著人們的休息質量[1-3]。本文的目的是針對室內環境的空氣質量進行測量與評價。

1 系統組成與原理

鑒于室內空氣環境的評測系統，本文提出基于WSN（無線傳感器網絡）的空氣質量檢測模塊來評測環境狀況[4]。傳感器模塊采集評測所需要的數據，這些模擬信號經過A/D轉換后傳輸到STM32微處理器，STM32微處理器將接收到的信息經過處理成為有效的空氣指標數據，并由ZigBee發送端與中心節點進行實時數據傳輸。每個傳感器節點負責監測區域的一部分，并與其他傳感器節點構成一個星型子網，子網與子網之間相互獨立。中心節點既是室內空氣質量的數據接收中心，也是傳感器節點工作的管理和調度者。多個傳感器節點通過多跳鏈路將各部分采集的室內空氣質量數據傳送到中心節點。

最后，中心節點經過串口把實時可靠的數據呈現在PC端。通過MATLAB上的遺傳神經網絡進行數據采集與分析，隨時在PC端接收空氣質量系數并進行實時評價。評測系統將遺傳算法與神經網絡算法相結合，大大降低了智能評測時的誤差，使得結果能準確反映出室內空氣環境的質量。系統組成如圖1所示。

2 WSN網絡系統結構

2.1 WSN結構分析

無線傳感器網絡通常包括多個傳感器節點、中心節點、用戶控制端，將傳感器節點布置在檢測區域的各個角落，傳感器節點通過ZigBee實現自組網絡。各傳感器監測的數據通過端點沿相近的傳感器節點逐跳傳輸，經過多跳路由到匯聚節點，最后通過互聯網或衛星到達中心節點。用戶通過控制端對傳感器網絡進行管理，控制啟動監測任務，并收集監測數據。無線傳感器網絡系統結構如圖2所示。

2.2 WSN的結構特點

本文之所以基于WSN建立室內空氣評測系統[5]，因為它具備以下特點。

（1）專用性設計。無線傳感器網絡根據需求的不同設計出各類針對具體應用的傳感器及網絡架構，以達到理想的效果。

（2）網絡構建更自由。無線傳感器網絡的部署和網絡結構具有隨機性，因此要求網絡傳感器節點可以隨時調整。

（3）惡劣環境下工作。無線傳感器網絡的構建自由度高，成本低，耐消耗。若需要檢測空氣質量極差的環境，可以避免人為操作對身體造成傷害。

3 系統硬件設計

3.1 硬件設計概述

硬件系統的設計主要包括傳感器模塊、微處理器模塊、ZigBee無線數傳模塊以及供能模塊。系統硬件結構如圖3所示。

3.2 傳感器模塊

系統使用的六合一傳感器能夠對空氣中的六項指標進行采集。傳感器能夠同時監測空氣中PM2.5、TVOC、CO2、濕度、溫度和甲醛六項參數[6-8]，直接為實驗提供評測數據。六合一傳感器工作電壓為DC 5 V±0.2 V，串口每秒輸出一次數據。傳感器模塊串口TTL通信協議設置“波特率為9600，無校驗位，停止位為1位”，傳感器的幀格式為：報文頭

（1 B）+功能碼（1 B）+數據長度（1 B）+數據（n B）+CRC16校驗（2 B）。

3.3 ZigBee無線數傳模塊

ZigBee是一種由ZigBee聯盟與IEEE聯合定制的通信模式，主要用于低速、低功耗、近距離無線通信應用場景。ZigBee的MAC層和物理層基于IEEE 802.15.4協議。其網絡層的組網支持Ad Hoc拓撲和星型拓撲模式。

ZigBee模塊的核心為CC2530F256芯片。該芯片具有256 KB ROM，可以存儲較大的運行程序。本系統的無線通信模塊采用了兩塊ZigBee模塊：一塊連接到STM32微處理器，另一塊利用串口與電腦相連。傳感器采集的數據經處理，被STM32通過ZigBee網絡傳輸到PC端的接收模塊，接收到的數據再通過無線信道傳送到電腦。ZigBee無線數傳流程如圖4所示。

4 系統軟件設計

4.1 軟件流程設計

軟件設計包括串口數據采集、BP神經網絡程序[9]、遺傳算法程序[10]、GUI界面及其回調函數[11]。由樣本數據進行BP神經網絡的構建，利用遺傳算法將其收斂速度、全局搜索能力進行優化。此外，可通過GUI界面完成BP神經網絡的訓練、預測及實時評估等級[12]。

系統上電后進行初始化，設置采樣周期，啟動空氣傳感器，各傳感器節點對研究對象進行濃度值采樣。數據進行處理后由ZigBee模塊無線傳輸到PC端，在MATLAB中的GUI界面利用上述訓練好的遺傳神經網絡進行評估，最終獲得空氣質量等級評價。

4.2 遺傳神經網絡

遺傳算法優化神經網絡示意如圖5所示。首先進行BP神經網絡模型的建立。其次GA對初始值進行編碼，輸入40組訓練樣本，并對其進行歸一化處理，然后進行訓練，所得誤差數作為適應度值。設置種群數為100，對種群進行選擇、交叉、變異等操作來優化BP神經網絡的初始化權值和閾值。最后BP神經網絡通過網絡訓練預測函數的輸出值，并輸出評價結果。通過遺傳算法優化的神經網絡可以大大降低實時評價的誤差。

5 結 語

本方案主要包括室內環境監測系統和基于遺傳網絡算法的室內品質等級評價模型兩部分。以STM32單片機為控制核心的環境監測及調控系統，可實時監測室內各個環境參數并實現調控功能。六合一傳感器可檢測CO2、甲醛、TVOC、PM2.5、濕度、溫度信息。ZigBee傳輸模塊傳輸數據到電腦。電路結構簡單、體積小、設計可靠，適用于室內空氣檢測。通過建立MATLAB遺傳神經網絡，利用遺傳算法尋優特性找出BP神經網絡的最佳權值和閾值，并把BP神經網絡的結構優化和權值學習合并，對空氣環境的質量進行測評，最終可在PC端界面直觀對空氣質量進行實時智能的評價[13]。

整體來看，本方案通過ZigBee技術來監測室內環境，再通過MATLAB仿真得出結果，這是一項低成本、低功耗、效率高、簡單方便的系統設計。隨著社會的不斷進步，人們更加注重身體健康。為了讓人們在能夠實時監測室內環境的同時節省經費，我們在現有的基礎上進行改進，給人們提供一個更方便的系統設計，實現智能家居一體化，本方案的系統設計應用前景廣闊。

參考文獻

[1]白凱.基于ZigBee的室內環境監測系統的應用研究[J].工業技術經濟，2011，30（10）：33-36.

[2]蘇枳赫，霍達，李建東，等.基于AT89C51的室內環境智能檢測調控系統[J].數碼設計，2017，6（6）：194-196.

[3]簡毅，任海洋，熊金.基于Atmega 16L的多功能室內環境檢測儀[J].儀表技術與傳感器，2011，48（4）：20-22.

[4]李兵.基于ZigBee的無線嵌入式設備的設計與實現[D].北京：北京郵電大學，2007.

[5]鮮曉東，常超，胡穎，等.基于WSN和GSM的室內環境監測預警系統設計[J].傳感器與微系統，2011，30（6）：141-144.

[6]謝躍東.基于MSP430的室內甲醛檢測儀的設計[D].太原：太原理工大學，2012.

[7]方熙坤.室內空氣質量監測的探討[J].資源節約與環保，2013，33（8）：166.

[8] Hu Xiangdong，Xu Hongru，Han Kaimin. Design and implementation of secure nodes in the based-internet-of-things intelligent household [J]. Journal of computer and communications， 2014，2（7）：1-7.

[9]孔令文.神經網絡的分類及其應用[J].電子技術與軟件工程，2014，21（17）：25.

[10]張慶紅，程國建.基于遺傳算法的神經網絡性能優化[J].計算機技術與發展，2007，17（12）：125-127.

[11]宗節保，段柳云，王瑩，等.基于MATLAB GUI軟件制作方法的研究與實現[J].電子設計工程，2010，18（7）：54-56.

[12]張艷霞，王良，劉翠艷.一種電力系統實時測頻的精確算法[J].電工電能新技術，2006，25（2）：18-20.

[13]劉旭.我國室內空氣污染防治法律制度研究[D].南寧：廣西大學，2013.