基于ZigBee 無線傳輸協議的數據采集系統設計及應用

丁儒昊，王康誼

（中北大學信息與通信工程學院，山西太原 030051）

引言

隨著科技和經濟的高速發展，通信已經遍及生活的方方面面，并且現在的移動通信方式不再受終端設備的限制，這種技術的進步給我們帶來了極大的便利[1]。在通信方式異常發達的今天，無線通信技術得到了更加快速的發展。

當今社會，數據采集業務需求量顯著增加，隨著現代信號處理技術的高速發展，數據采集已變得越來越廣泛，已經被應用于各行各業的各個方面[2]，大到航空航天、雷達測控、國防科技，小到人們生活，室內環境的檢測、食品鮮度的監測、交通流量的監測等。進而基于數據采集而產生的產品層出不窮，遠程監控系統[3]、溫室大棚數據采集與傳輸設計[4]、并聯機構多傳感器采集系統[5]、基于藍牙的管道數據采集系統[6]、基于5G的工業數據采集模式[7]、自動化設備的數據采集[8]、實時數據處理平臺[9]、基于FPGA 的多通道數據采集單元設計[10]等，當前大部分的數據采集系統均存在體積大、可移動性差、可擴展性差、過于受環境因素限制等缺陷，所以開發研制一款便攜、具有可移動性、功耗低、高擴展性的數據采集系統顯得尤為重要[11-12]。

1 整體系統設計

該采集模塊采用Zigbee 協議作為傳輸方式，整體的功能由支持Zigbee 協議的CC2530 芯片控制完成，其具有外接傳感器、數據采集、數據處理、無線傳輸數據以及與其他節點組合成傳感器網絡進行協同工作的功能。其主要的組成結構見圖1。

圖1 基本組成結構示意圖

（1） 供電模塊。其為整個模塊電路進行供電，除顯示并保存的上位機外，要求采集系統的供電可以根據不同的環境采用不同的供電組態。

（2） 外接傳感器。其根據不同的環境選擇不同的傳感器種類進行數據的采集，將環境中的特定信息轉換為電壓或者電流信號。

（3） CC2530 主控芯片。負責采集節點的整體控制，包括數據的采集、傳輸以及處理，并協調各個模塊、各個節點之間的相互協作。

（4） 通信采用Zigbee 無線通信方式，可以完成數據收發和命令發送功能，實現無線通信的是CC2530 芯片構成的核心板；另外，設計還可通過串口進行數據傳輸和程序燒錄等工作。

（5） 串口輸出。信號接收節點可以將接收到數據通過串口連接上位機后傳輸給上位機，從而進行進一步的數據處理和分析工作[13]。

2 模塊設計

通過分析該采集系統的功能和基本硬件組成，對其整體的系統結構進行了如下的具體設計，其各模塊之間的結構示意圖見圖2。

圖2 各模塊結構連接示意圖

2.1 CC2530 主控芯片

該系統的核心為CC2530ZigBee 射頻模塊電路該電路集成了ZigBee 射頻芯片CC2530-F256，內嵌8051 處理器、8 路7-12 位分辨率ADC、2 個標準的USART 以及 5 路的 DMA 等功能， 支持ZigBee2007Ztack 協議棧。這使得CC2530 不僅是一個出色的ZigBee 芯片，也是一顆性價比高的8051 內核MCU。本文中采用了兩個CC2530 模塊來進行點播通信，點播描述的就是網絡中2 個節點進行直接通信的方式。

本設計為減小設計板整體體積，將芯片控制部分單獨設計為一塊電路板作為整體采集系統的第二層。其電路原理設計見圖3。

圖3 主控芯片核心板原理

2.2 供電模塊

電源模塊至關重要，對整個設計分析，其中各個模塊所需的電壓有5 V 和3.3 V 兩種，傳感器所需供電電壓一般為3.3 V 和5 V。在該系統的設計中3.3 V 電源負載較小，故采用常見的AMS1117 用于將5 V電壓轉換為3.3 V 來為電路提供3.3 V 電源，相關引腳接口設計見圖4。綜合考慮冗余等因素，選用5v 適配器或者通過USB 接口為電路提供5 V 電壓。

圖4 3.3V 電源原理圖

2.3 串口通信

由于現在的電腦都省卻了串口，所以需要用USB轉串口芯片來實現功能[13]。該設計采用CH340G芯片，該款芯片電路簡單、使用方便、性價比高。相關引腳接口的原理設計見圖5。

圖5 串口芯片原理設計

2.4 傳感器IO 口

本文設計的數據采集系統為方便更換傳感器，所以沒有將傳感器直接設計在設計板上，但是為各種傳感器預留了各種類型的引腳接口，可直接用于連接現成的已經封裝好的傳感器模塊。其預留的引腳接口見圖6。

圖6 傳感器接口

2.5 顯示模塊

本研究設計的數據采集系統為顯示屏預留了引腳接口，可外接一個4 引腳的0.96 寸OLED顯示屏，可用于實時顯示采集到的傳感器數據，其原理設計見圖7。

圖7 外接顯示屏

2.6 指示燈模塊

本設計為更加直觀的監測各部分的工作狀態，對各個模塊添加正常工作指示燈，指示燈亮，則工作正常，其指示燈原理設計見圖8。

圖8 各模塊正常工作指示燈

3 應用

本設計通過結合模式識別算法完成了對鴨梨揮發氣味信息的采集以及鴨梨的品質分類，通過兩個ZigBee 節點進行協調工作，一個連接傳感器后作為采集節點，另一個作為數據接收節點，連接上位機將采集且進行初步處理后的數據傳輸給上位機進行進一步的分析及應用。

3.1 檢測理論

3.1.1 傳感器陣列

本次應用目的在于鴨梨的品質檢測，通過閱讀文獻，根據鴨梨的氣味信息特征，選用了乙醇、乙烯兩種傳感器組成傳感器陣列，對應的型號分別為MQ3、ME3-C2H4，其指標見表1。經過實驗驗證，該三種傳感器組合，可以有效改善了傳感器的交叉敏感性，檢測結果準確可靠。

表1 傳感器陣列組成

3.1.2 模式識別算法

本研究采用基于粒子群算法（PSO）優化的支持向量機（SVM）來進行檢測鴨梨的品質。

（1） 粒子群算法。粒子群算法是20 世紀90 年代由美國學者Kennedy 與Eberhartt 提出的，通過模擬鳥群的運動過程行為，不停的進行迭代搜索，獲得個體之間的信息共享和全局最優解，其優點在于操作簡單，計算速度快。

（2） 支持向量機。支持向量機（SVM）是一種具有稀疏性和穩健性的機器學習算法，適合處理蘋果貨架期預測這類高維度非線性問題。但是支持向量機參數計算速度慢、全局尋優能力較差，迭代次數多，為改善這些問題，采用粒子群算法對其進行優化，彌補了其速度慢、迭代次數多等問題。其優化后的SVM流程見圖9。

圖9 PSO 優化SVM 流程

3.2 實驗過程及結果

對不同品質的100 鴨梨樣本進行室內條件下、1L密閉空間內的檢測，記錄每個鴨梨樣本的兩個傳感器響應值，其檢測到的氣體變化在經過采集系統的濾波、放大處理后見圖10 和圖11。

圖10 乙烯濾波

圖11 乙醇濾波

本實驗測量的氣體種類有乙醇、乙烯，針對兩種氣體，取每種氣體濃度的穩定值、最大值和平均值作為樣本信息，對應鴨梨樣本的6 個特征值，我們利用這6 個特征值作為輸入和鴨梨的品質作為輸出，建立關于鴨梨品質的分類系統。其中，鴨梨的品質分為三類：新鮮、不新鮮、腐爛。將這三種不同的品質分別用矩陣進行表示為[1 0 0]、[0 1 0]、[0 0 1]。

將100 個鴨梨樣本分組，其中80 個作為訓練集用于訓練模型，另外20 個用于驗證模型。經過模式識別算法的訓練后，得出的部分分類結果見表2。

表2 鴨梨品質部分分類結果

根據該系統采集的鴨梨氣味信息進行品質分類識別，訓練集中，準確率高達80%，測試集中品質分類準確率為75%，有結果可以看出，根據氣味信息對鴨梨進行品質識別分類具有可行性且結果可靠，進一步說明了該數據采集系統的可靠性高。

4 結論

本研究設計了一款具有數據采集、數據信息處理、無線傳輸、處理結果顯示以及與其他節點協同工作能力的多功能電子鼻系統。其中主控芯片功能強大，可以完成數據處理和模式識別算法等程序的運行，且可擴展性強以及可移動性強、操作簡便。連接氣體傳感器后可作為一個完整的電子鼻系統，在應用中，對其連接氣體傳感器陣列后采集的數據進行數據，用于鴨梨的品質分類，且準確率較高。此外該系統還具有體積小以及靈活的供電方式的有點，如鋰電池供電、適配器供電、USB 供電等，彌補了大部分數據采集設備過大、供電方式不夠靈活，數據傳輸距離短的缺點，為各種環境下的數據采集工作提供了一種新方法和新思路。