基于STM22 的智能大棚控制系統*

蔡宇晶，陳澤宇，李麗敏，樊丹丹，任隴剛，胡冰濤

（西安工程大學電子信息學院，西安 710600）

1 引 言

我國傳統灌溉主要采用大水漫灌、噴灌和滴灌的方式，以人的經驗作為灌溉的依據，往往難以精細考慮作物的實際需水情況，導致水資源浪費且無益于作物產量的提高。為改善這一現狀，學者們對節水灌溉展開了研究。張明陽等人提出并設計日光溫室智能放風設備，但并沒有考慮節水灌溉［1］；程力提出智能農業大棚環境遠程監控系統，但其智能化程度有限［2］；趙磊等人提出基于云平臺的溫室智能灌溉系統，但其并未涉及到產能提高的問題［2］。基于此現狀，在此設計一種基于STM22 的智能大棚控制系統。系統的遙測終端以M2 內核STM22F102ZET6微處理器為主控模塊，搭配設計環境因子采集、智能灌溉、環境調控等模塊［4］。對大棚內溫濕度［5-7］、光照強度和CO2濃度進行數據采集，并由人工、遠程和智能三種模式調控大棚內環境，力求使農作物獲得最適宜的生長條件，提高產能。系統會依據灌溉時間、作物需求和專家經驗來控制機井水泵的啟閉以達到節約用水的目的。生產者也可以在手機上直觀查看作物生長狀況，不必親臨現場，從而節約人力物力。

2 系統設計與硬件選型

2.1 總體方案

此款智能大棚控制系統的總體設計方案如圖1所示。首先設計STM22 最小系統電路，其中包含微控制器芯片、電源電路、程序下載電路等。為采集大棚內環境信息，如光照強度、CO2濃度等，設計環境因子采集模塊。為調節控制大棚內環境，設計環境調控模塊，將采集到的數據進行算法處理，得到控制命令并下達給排氣扇等輸出設備。為有效控制棚內各種氣體的濃度，設計報警模塊。為在手機上觀察到作物生長情況，設計Wi-Fi 通信和GPRS 通信模塊。為高效利用水資源并進一步提高灌溉效果，設計土壤墑情傳感器、灌溉控制模塊、智能灌溉模塊等。為便利操作，設計按鍵屏顯模塊。當使用人工模式調控環境時，還要設計獨立按鍵控制系統。

圖1 系統總體方案

2.2 硬件選型

硬件選型主要針對的是環境因子采集模塊與環境調控模塊設備，并從輸入與輸出兩方面著手［8］。

2.2.1 輸入設備

系統選用的相關傳感器包括：溫濕度傳感器、光照度傳感器和二氧化碳傳感器。各類傳感器的選型及參數簡介如下：

溫濕度傳感器: 主要功能是將溫濕度信號采集出來，進行信號處理，轉換成線性的電流或電壓信號輸出。此處選用數字溫濕度傳感器DHT22，其擁有超長的信號傳輸距離和超低能耗，穩定性良好。設備實物如圖2 所示。

圖2 溫濕度傳感器實物

它的基本參數為：

溫度范圍：-40～80℃；測量精度：±0.5℃；濕度范圍：0～100%RH；測量精度:±2%RH（25 ℃）；分辨率：16 位。

光照度傳感器：將光照度大小轉換成電信號，通過485 芯片傳輸數據；通過控制光照度影響作物產量。此處選用高精度RS485 光照傳感器。該產品功耗低，體積小，安裝方便。設備實物如圖2 所示。它的基本參數為：

測量范圍：0～188000Lux；工作電壓：2～5V；工作電流：8mA；響應頻率：1Hz；工作溫度：-20～85℃。

圖3 光照度傳感器實物

二氧化碳傳感器：主要功能為監測CO2濃度。此處選用RS485 型二氧化碳傳感器。該產品靈敏度高，測量精準。實物如圖4 所示。它的基本參數為：

圖4 二氧化碳傳感器實物

測量范圍：2000 ～5000 ppm；測量精度：±（40 ppm+2%F·S）（25℃）；數據更新時間：2 s；輸出信號：485/4～20mA/0～5V/0～10V。

2.2.2 輸出設備

系統用到的輸出設備有排氣扇、溫室補光燈、遮陽卷簾機、CO2發生器、溫室加熱器、溫室加濕器和氣體報警控制器。部分設備介紹如下：

排氣扇：由電動機帶動風葉旋轉驅動氣流，使空氣流通?？山璐顺ナ覂鹊奈蹪峥諝?，調節溫濕度和感覺效果。

溫室補光燈：在符合植物生長自然規律和光合作用原理的前提下，使用溫室補光燈替代太陽光源，提供大棚作物生長成熟所需光照。

遮陽卷簾機：增加大棚內的光照時間，提高并保持大棚內的溫度，使農作物產量提高，不受季節限制而提早上市。既節省勞力，又增加效益。

氣體報警控制器：當棚內CO2、O2等氣體濃度不在合格閾值內時，及時報警，以此調控氣體在空氣中的含量。

3 智能大棚軟件設計

3.1 軟件設計流程

智能大棚系統由數據采集中心、數據傳輸中心、數據存儲中心、數據顯示、控制中心和執行機構組成。軟件總體設計流程如圖5 所示。

圖5 系統軟件流程圖

中心站將采集后的溫濕度、光照強度等環境數據接入并處理，采用模糊控制算法技術［9］進一步分析，進而得到控制命令并且下達給相應的輸出設備。最終可以實現溫濕度、光照強度、CO2、節水澆灌量的調節等。

3.2 軟件控制

以如上流程設計出的大棚控制系統以如下三種模式工作：

人工模式：采用獨立按鍵控制，依據優先級的高低，先后啟動各采集任務。系統會檢測是否有按鍵按下，若沒有按鍵按下，則繼續執行任務；若有鍵按下，則先識別按鍵，再執行其對應的控制任務。

遠程模式：下載手機APP 客戶端，個人或企業用戶可注冊并登錄帳號，在客戶端中發出啟動采集任務指令或控制指令，實現對輸出設備的遠程控制。

智能模式：智能控制模式是將采集的空氣溫濕、CO2濃度、光照度和土壤墑情等作為輸入值通過模糊控制算法處理，控制電磁閥、排氣扇等輸出設備的啟閉，來調控農作物灌溉時間，實現作物精準灌溉。

4 智能灌溉控制實驗驗證

為驗證所設計系統實際功能表現，進行實地數據采集分析。選取土豆作為實驗對象作物。

按照文獻［10］，渭河流域一帶的土壤田間持水量為22.7%～26.0%，取平均值24.25%。土豆生長的最適宜溫度范圍為10～21℃，最佳濕度范圍為70～80%RH，最佳光照強度范圍為20000～40000Lux。土豆根系絕大多數處于25～40cm 土壤區域，渭河流域25～40cm 區域平均土壤容重為1.45g/cm2。

據此，將土豆最適溫濕度、光照強度、土壤含水量等作為設置值輸入，調試程序并下載，上電后選擇模式。當模式選為人工模式時，通過按鍵手動控制硬件輸出設備的啟閉，以此調節到大棚的最適環境條件；當模式選為智能模式時，各傳感器監測到的數值與設置值不同時，自發地調節各輸出設備，調節大棚內環境至土豆的最適溫濕度等；當模式選為遠程模式時，在手機上對大棚環境進行實施監測，實測現場環境如圖6 所示。

圖6 系統測試工作現場

使用該系統從大棚現場測得土豆生長各個周期的土壤體積含水量，一共測取六份樣本，具體數據如表1 示。

表1 系統檢測到的樣本土壤體積含水量

將系統測試結果與文獻標準數值進行對比，驗證系統的模糊算法在對作物生長及土壤墑情參數的實際監控中起到真實有效的作用。

5 結 束 語

發展并推廣智能大棚，可以使作物更好地適應一定地域范圍內的不同氣候，從而使我國更多土地得以有效耕種，并在最大程度上節約水資源。通過設計出的算法精準控制大棚內作物的生長環境，提高了自動化水平，有助于提高產能，節約人力物力。本設計的智能大棚控制系統，對于提高農作物收成、方便農民，具有重要的意義。