基于LoRa的中小企業工廠安防監測系統設計與實現

萬樹德，徐 儒

（長江師范學院 大數據與智能工程學院，重慶 408100）

0 引 言

改革開放以來，我國社會主義現代化建設取得了卓越成就，制造業和生產業不斷發展。據國家統計局數據顯示：截至2019年底，我國工業化中小企業單位約36萬家，企業的工廠、倉庫竣工面積每年以超3億萬平方米的速度快速增長。與此同時，發生在工廠、倉庫的安防事故也在不斷攀升，給工廠安防帶來了巨大挑戰。

1 研究背景

現階段，市面上應用于工廠安防的監測系統品牌繁多，性能技術各異，設備采用不同的自定義通信協議，導致設備互不兼容、整合困難，為用戶帶來了諸多不便。隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的興起，為設計穩定、高能、低耗、精準、使用方便的工廠安防監測系統提供了強有力的技術支撐，鑒于此，設計適用于中小企業的通信距離長、成本低、運行穩定的安防監控系統勢在必行。

2 需求分析

隨著經濟的高速發展，企業的建設規模不斷擴大，導致中小企業的覆蓋面越來較大，而倉庫布局分散，給安防監測工作帶來不便。傳統安防監控存在的不足表現如下。

（1）數據傳輸穩定性差：傳統監測系統采用ZigBee、藍牙、紅外等通信技術，抗干擾能力較差，容易受線路、建筑、天氣等因素的干擾，影響數據傳輸的穩定性。

（2）設計運維成本高：傳統監測系統在設計初期并未考慮企業未來的發展趨勢，僅根據現有規模選擇技術方案。一旦需要擴展規模或功能，勢必需要投入大量硬件通信設備進行組網，導致硬件堆積、價格昂貴、維護成本高、性能不佳，不僅為運維和管理帶來巨大壓力，更無法滿足企業高速發展的個性化需求。

（3）預警機制不健全：傳統監測系統未運用云服務器、大數據等新一代信息技術，僅僅通過初始閾值進行預警判斷，同時系統無法動態調整預警閾值，更無法實現遠程操控、數據采集、數據分析、智能監控及預警。

（4）實時數據未存儲：傳統監測系統由于未采用數據庫系統技術，無法實時存儲采集的數據，導致無法回訪歷史記錄，更不能通過歷史數據為安全分析和決策提供支持。

3 LoRa通信技術及對比分析

（1）NB-IoT：窄帶物聯網是一種構建于蜂窩網絡的廣域網通信技術，在實際運營過程中較依賴運營商網絡，需要支付一定通信費用才能使用，當用量較大時產生的費用較高。

（2）5G網絡：作為第五代移動通信技術，是最新一代蜂窩移動通信，通信費用較高，且目前市面上兼容5G的硬軟件設備設施較少，因此5G網絡在技術應用層面尚未普及。

（3）ZigBee：它是一種基于IEEE 802.15.4協議的短距離雙向無線通信技術，但ZigBee通信距離較短，在實際組網過程中需要添加中繼器、路由器，在實際設計使用過程中，還需設立相對應的子節點、協調器等，組網較為復雜且信號容易受到干擾，不適合遠距離物聯網項目工程。

（4）LoRa：即遠距離無線電，是一種線性調頻擴頻的調制技術，傳輸距離遠、功耗低、成本低、抗干擾能力強、組網靈活，被廣泛應用于智慧社區、智慧農業、智能安防等領域，應用前景廣闊。

在遠距離傳輸通信技術中，雖然5G網絡和NB-IoT都可實現，但成本和后期運維投入較高，而LoRa在全球范圍內免費使用，即使在較為復雜的城區傳輸距離也可達2～5 km，在城郊通信距離可達15 km，適用于絕大部分中小企業工廠。另外，ZigBee技術雖然同樣可進行遠距離通信，但長距離傳輸需要增設更多子節點和中繼器等設備，不但增加了投入成本，更不利于系統維護，同時ZigBee采用的頻率為2.4 GHz，該頻率在傳輸過程中容易受到WiFi、藍牙等無線通信技術的干擾，導致數據傳輸延遲或丟失。

鑒于工廠區域通信距離遠、樓宇分散、場地復雜、容易受外界干擾等情況，系統采用LoRa無線通信技術作為數據通信方式，經驗證，所設計的數據實時采集方案完全可行。

4 系統設計

系統將物聯網、云計算、大數據等新一代信息通信技術引入中小企業工廠監控系統，實現數據采集、數據通信、大數據監測、數據分析預警、數據可視化系統維護等功能。系統總體功能框架如圖1所示。

圖1 系統總體功能框架

系統平臺由下位機、LoRa通信模塊和上位機組成。LoRa通信模型如圖2所示。

圖2 LoRa通信模型

數據采集：主要對工廠區域環境數據進行采集，包括溫濕度、煙霧濃度、火焰探測數據和網絡監控視頻數據等。

數據通信：系統結合工廠區域地段復雜、障礙物多、干擾因素多等情況，將LoRa無線通信技術與TCP結合，采用點對點、點對多、廣播監聽等透傳方式，實現上位機程序與下位機系統間的數據通信。LoRa數據通信模型如圖3所示。

圖3 LoRa數據通信模型

大數據監測：主要對終端采集的數據進行存儲、分析，實現監測預警功能。系統以間隔2 s的時間周期實時采集工廠環境數據，上位機對接收的終端監測數據進行歸一化處理、分析等操作，例如將終端采集的煙霧濃度歸一化為優、良、中、差，火焰狀態為True或False，溫度值是否過高和濕度值是否過大等。大數據監測功能模塊如圖4所示。

圖4 大數據監測功能模塊

數據分析預警：根據大數據監測情況啟動相應的報警方式。例如，當探測到火焰時，上位機程序播放聲音預警并啟動云服務器，向管理員手機發送預警短信，下位機打開指示燈，提醒管理人員及時采取措施。

數據可視化：將接收的煙霧濃度數據、火焰探測數據、溫濕度數據、監控視頻數據等，通過直線圖、餅圖、曲線圖等方式呈現，通過C/S端程序進行數據可視化顯示，同時動態顯示數據對應的指標狀態，如優、良、中、差、發現火焰、溫濕度值過高等。

數據維護：將終端采集的數據通過上位機實時保存到數據庫服務器。本系統采用MySQL數據庫，通過系統管理平臺以Web方式遠程實現對數據記錄的增、刪、改、查等。

5 系統實現及關鍵技術

5.1 下位機功能的實現

下位機借助Keil5平臺開發，結合單片機的中斷、串口通信功能實現數據的采集、分析和傳輸。下位機首先需要對自定義的參數、串口中斷以及單片機的總中斷等進行初始化設置，確保單片機內部系統正常運行，然后采取采集、分析、發送等操作，進行數據準備和分批處理。審核數據發送/接收標志位后，實現數據傳輸，確保發送/接收數據的狀態，并修改標志位。下位機業務操作流程如圖5所示。

圖5 下位機業務操作流程

5.2 LoRa通信協議的實現

為提高系統的抗干擾能力，通信過程采用對數據添加目標地址、狀態標志位、校驗字節等方式封裝，確保數據的準確性和可靠性。LoRa通信協議基本數據格式如圖6所示。

圖6中，D0為起始標志位，D1為目標地址，D2為本地地址，D1和D2可用十六進制表示，D3～D9封裝需傳輸的數據，D10進行字節校驗，D11為結束標志位。

圖6 LoRa通信協議基本數據格式

數據發送/接收過程中，例如發送端與接收端的起始標志位、目標地址及本地地址必須符合通信協議才能滿足數據收發條件；單片機逐幀收發數據，接收/發送一幀數據后必須將狀態位清零，然后讀取緩沖區內的數據到單片機，再繼續接收/發送下一幀數據，直至緩沖區內的數據全部讀取。最后啟動中斷程序，數據通信結束。

5.3 監測預警功能的實現

系統在發現險情時須自行預警，提示該區域的作業人員及時撤離并做好安全防護工作。系統進行預警的依據主要包括發現火焰、煙霧濃度過高、區域溫度過高等，不論發現上述哪一種情況都會觸發上位機程序和下位機系統預警，管理人員聽到警報提示音后立即查看危險數據的種類，并及時做好預警和危險排查工作。預警機制如圖7所示。

圖7 系統預警機制

5.4 數據庫實時存儲功能

在上位機程序端連接MySQL數據庫服務器，利用SQL過程控制語句將接收的數據進行解析，提取真實數據進行實時數據庫系統寫入操作。通過對采集數據的數據庫進行寫入測試，使數據能夠正確且實時保存到數據庫中。數據庫測試效果如圖8所示。

圖8 數據庫測試效果

6 結 語

針對傳統工廠安防監測中通信距離短、成本高、穩定性差的問題，在深入研究的基礎上融合新一代信息技術設計了一套基于LoRa的中小企業工廠安防監測系統，實現了煙霧、溫濕度、火焰等數據的采集，實現了點對點、點對多的LoRa組網數據透傳功能，實現了同步寫入云服務器端MySQL數據庫的功能，實現了云平臺的工廠安防監測、預警、數據分析和智能處理等功能。實驗表明，該方案有效，可為類似系統的開發提供參考。