基于STM32室內(nèi)空氣質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

朱菊香，谷 衛(wèi)，潘 斐，羅丹悅，權(quán)海洋，朱雨恒

（南京信息工程大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，江蘇 南京 210000）

0 引 言

近年來(lái)，人們?cè)絹?lái)越直觀地感受到環(huán)境所發(fā)生的變化，對(duì)空氣中有害氣體排放量的檢測(cè)也引起人們的足夠重視。這些有害氣體已經(jīng)極大地影響了人們的身體健康和生活，因此氣體檢測(cè)工作也在市場(chǎng)上受到了極大的認(rèn)同[1]。隨著人們對(duì)健康問(wèn)題越來(lái)越重視，居家環(huán)境的質(zhì)量也更加受到人們的關(guān)注。現(xiàn)如今，室內(nèi)環(huán)境的檢測(cè)已經(jīng)成為保障居家健康的一種重要手段，大多數(shù)國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)的室內(nèi)空氣質(zhì)量檢測(cè)儀器功能單一，只能監(jiān)測(cè)某一氣體含量或者環(huán)境數(shù)值，無(wú)法全面地保障室內(nèi)環(huán)境安全；另外還忽略了氣體檢測(cè)中的噪聲問(wèn)題，難以達(dá)到較高的檢測(cè)精度[2]。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，為了解決以上問(wèn)題，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)一款基于氣體傳感器陣列的室內(nèi)空氣檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用卡爾曼濾波算法提取噪聲下的有效信號(hào)，提高檢測(cè)精度，大大降低了檢測(cè)的復(fù)雜性和成本，對(duì)居家環(huán)境檢測(cè)有重要的作用和意義[3-4]。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

基于STM32平臺(tái)，在綜合考慮實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、經(jīng)濟(jì)性等因素的前提下，設(shè)計(jì)并搭建一套居家環(huán)境的氣體檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 氣體環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)可以分為傳感器陣列模塊、MCU、顯示模塊和通信模塊。根據(jù)設(shè)計(jì)的整體思路，首先需要根據(jù)檢測(cè)氣體及環(huán)境的目標(biāo)，選擇合適的傳感器模塊，根據(jù)各傳感器的通信方式及參數(shù)選擇合適的引腳并進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)[5]。最終傳感器輸出信息在經(jīng)過(guò)處理后能夠在LCD屏幕上實(shí)時(shí)顯示。監(jiān)測(cè)終端部署了卡爾曼濾波算法，因此可以將算法處理前后的數(shù)據(jù)顯示在屏幕上進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)氣體傳感器陣列獲取室內(nèi)空氣的質(zhì)量參數(shù)，傳輸?shù)絾纹瑱C(jī)中進(jìn)行處理；把處理后的室內(nèi)各個(gè)空氣質(zhì)量參數(shù)，通過(guò)NB-IoT無(wú)線傳輸模塊參數(shù)輸?shù)皆破脚_(tái)上，并且可在手機(jī)APP上遠(yuǎn)程查看居家環(huán)境情況，當(dāng)室內(nèi)某一參數(shù)值超過(guò)一定值時(shí)，監(jiān)測(cè)終端會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)告警[6-7]。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

選用溫濕度傳感器、氧氣傳感器、甲烷傳感器、二氧化碳傳感器和粉塵傳感器共五種，構(gòu)成傳感器陣列。系統(tǒng)硬件框圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)硬件

為了選擇合適的傳感器，需要考慮選擇包括靈敏度、響應(yīng)時(shí)間、選擇性、穩(wěn)定性和成本在內(nèi)的一些因素。設(shè)計(jì)傳感器陣列時(shí)主要考慮是否能夠全面全方位地檢測(cè)居家環(huán)境中的氣體含量和環(huán)境數(shù)值，全面地保障室內(nèi)環(huán)境安全[8]。電化學(xué)傳感器以電化學(xué)電極為敏感元件，在采樣電路控制下實(shí)現(xiàn)氣體濃度的檢測(cè)，具有良好的穩(wěn)定性、選擇性；催化燃燒甲烷傳感器內(nèi)部帶有高精度放大、去噪聲處理、溫度補(bǔ)償處理功能，同時(shí)傳感器都經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)氣體標(biāo)定處理，保證了傳感器模組直接輸出可用和準(zhǔn)確的氣體濃度信息[9-10]；粉塵傳感器輸出的數(shù)據(jù)是模擬電壓正比于測(cè)得的粉塵濃度，敏感性為0.5 V/0.1（mg/m3）；溫濕度傳感器是濕溫度一體化的數(shù)字傳感器；MG-812低功耗二氧化碳傳感器是采用固體電解質(zhì)電池原理來(lái)檢測(cè)CO2的半導(dǎo)體氧化物化學(xué)傳感器。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)主要包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)和信息監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)。

3.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由傳感器陣列模塊、STM32F4微處理器模塊、顯示模塊和通信模塊組成。該數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)部分涉及多個(gè)方面，主要包括下位機(jī)（STM32F4單片機(jī)）框架的搭建、LCD顯示屏顯示設(shè)計(jì)、云平臺(tái)設(shè)計(jì)和手機(jī)APP設(shè)計(jì)四個(gè)部分。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)框架如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)框架

3.2 信息監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)

主程序開(kāi)啟后，先對(duì)STM32單片機(jī)和NB-IoT模塊進(jìn)行初始化設(shè)置以及端口配置，檢測(cè)單片機(jī)與各個(gè)模塊是否連接成功，連接成功后開(kāi)始接收傳感器陣列采集的室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)；經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波算法處理后，若檢測(cè)到的CO2、甲烷和PM2.5超標(biāo)，則蜂鳴器報(bào)警，提醒用戶開(kāi)窗通風(fēng)，并將室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)通過(guò)NB-IoT發(fā)送至云平臺(tái)，通過(guò)手機(jī)APP可以遠(yuǎn)程查看。軟件系統(tǒng)流程如圖4所示。

圖4 軟件系統(tǒng)主流程

4 卡爾曼濾波算法設(shè)計(jì)

只有保證數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)度，才能保證后續(xù)顯示的正確性。由于市面上購(gòu)買的傳感器都有一定的誤差，同一種傳感器在相同環(huán)境下測(cè)得的數(shù)據(jù)也不一定是相同的。為了提高數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，加入了卡爾曼濾波算法，該算法是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法[11]。它能去除噪聲還原真實(shí)數(shù)據(jù)，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，并且能夠?qū)ΜF(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新和處理，該算法是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法[12]。

詳細(xì)的設(shè)計(jì)步驟參考如下：

（1）預(yù)測(cè)狀態(tài)方程

目的：由系統(tǒng)狀態(tài)變量k-1時(shí)刻的最優(yōu)值和系統(tǒng)輸入計(jì)算出k時(shí)刻的系統(tǒng)預(yù)測(cè)值。方程如下：

式中：Xk|k-1是在k-1時(shí)刻預(yù)測(cè)的當(dāng)前狀態(tài)結(jié)果；Xk-1|k-1是k-1時(shí)刻的最優(yōu)值；Fk是作用在Xk-1|k-1狀態(tài)下的變換矩陣，它是算法對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)的依據(jù)；Bk是作用在控制量上的變換矩陣，在大多數(shù)實(shí)際情況下并沒(méi)有控制增益；uk是當(dāng)前狀態(tài)的控制增益，一般沒(méi)有這個(gè)變量，可以設(shè)為0。

（2）預(yù)測(cè)協(xié)方差方程

目的：根據(jù)k-1時(shí)刻的系統(tǒng)協(xié)方差預(yù)測(cè)k時(shí)刻的系統(tǒng)協(xié)方差。方程如下：

式中：Pk|k-1是k時(shí)刻系統(tǒng)的協(xié)方差矩陣；Pk-1|k-1是k-1時(shí)刻系統(tǒng)的協(xié)方差矩陣；Qk是系統(tǒng)過(guò)程噪聲的協(xié)方差。只要確定了初始協(xié)方差矩陣P0，后面都可以遞推出來(lái)，而且只要初始協(xié)方差矩陣P0不為0，它的取值對(duì)濾波效果影響很小，都能很快收斂。

（3）卡爾曼增益方程

目的：根據(jù)k時(shí)刻協(xié)方差矩陣的預(yù)測(cè)值計(jì)算卡爾曼增益。方程如下：

式中：Kg是卡爾曼增益，是濾波的中間結(jié)果；Hk是對(duì)象的預(yù)測(cè)矩陣；Rk是對(duì)象測(cè)量噪聲的協(xié)方差矩陣，它是一個(gè)數(shù)值，作為已知條件輸入濾波器，注意此值過(guò)大過(guò)小都會(huì)使濾波效果變差，且Rk取值越小收斂越快，所以可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)手段尋找合適的Rk值，再利用它進(jìn)行真實(shí)濾波。

（4）更新最優(yōu)值方程（卡爾曼濾波的輸出）

目的：根據(jù)狀態(tài)變量的預(yù)測(cè)值和系統(tǒng)測(cè)量值計(jì)算出k時(shí)刻狀態(tài)變量的最優(yōu)值。方程如下：

式中：Xk|k是k時(shí)刻狀態(tài)變量的最優(yōu)估計(jì)值；Zk是對(duì)象的測(cè)量值。

（5）更新協(xié)方差方程

目的：求k時(shí)刻的協(xié)方差矩陣，為得到k+1時(shí)刻的卡爾曼輸出值做準(zhǔn)備。方程如下：

式中：Pk|k為k時(shí)刻協(xié)方差矩陣；I為單位矩陣。

根據(jù)上述方程式，總結(jié)卡爾曼濾波算法的核心思想就是依據(jù)傳感器當(dāng)前的測(cè)量值和上一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值與誤差計(jì)算得到當(dāng)前的最優(yōu)值。為了更好地體現(xiàn)卡爾曼濾波算法的優(yōu)越性能，用MATLAB仿真溫度在24 ℃情況下的輸出結(jié)果，如圖5所示。

圖5 卡爾曼濾波模擬溫度在24 ℃情況下的效果

從圖5中可以看出，采用MATLAB仿真所得結(jié)果是在24 ℃附近添加高斯噪聲后的模擬測(cè)量值，其中添加高斯噪聲是為了模擬各傳感器在自身及外在因素影響下產(chǎn)生的系統(tǒng)噪聲以及同類型傳感器之間的測(cè)量偏差，也就是說(shuō)加入高斯噪聲的測(cè)量值就是模擬傳感器的測(cè)量值。通過(guò)與卡爾曼濾波值進(jìn)行比較，可以看出卡爾曼濾波能很好地抑制噪聲誤差，使得測(cè)量值更接近真實(shí)值。

5 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果與分析

在實(shí)驗(yàn)室用專業(yè)檢測(cè)儀器分別檢測(cè)出空氣中氧氣、甲烷、二氧化碳、PM2.5濃度以及溫濕度的真實(shí)值，并與本系統(tǒng)檢測(cè)到的未加卡爾曼濾波算法、加入卡爾曼濾波算法的數(shù)值進(jìn)行比較。

圖6為電化學(xué)氧氣傳感器的輸出，氧氣傳感器在大氣中的輸出值應(yīng)當(dāng)穩(wěn)定在20%左右，未加入卡爾曼濾波算法的檢測(cè)值波動(dòng)較大，加入卡爾曼濾波算法的檢測(cè)值波動(dòng)較小，更接近真實(shí)值。

圖6 氧氣濃度對(duì)比

圖7為催化燃燒甲烷的傳感器輸出值對(duì)比情況。從圖中可以看出，加入卡爾曼濾波算法處理后的值較好地跟蹤了真實(shí)值的變化過(guò)程。

圖7 甲烷濃度對(duì)比

圖8為半導(dǎo)體二氧化碳的傳感器輸出值?？梢钥闯?，加入算法后更接近真實(shí)值。

圖8 二氧化碳濃度對(duì)比

本設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)空氣中甲烷、氧氣、二氧化碳、粉塵和溫濕度的實(shí)時(shí)檢測(cè)，能夠在LCD屏和上位機(jī)查看檢測(cè)信息，手機(jī)APP可以遠(yuǎn)程監(jiān)控室內(nèi)環(huán)境信息，達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。通過(guò)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證電化學(xué)氧氣傳感器的檢測(cè)濃度范圍在0～25%之間，催化燃燒甲烷的傳感器檢測(cè)濃度在0～100%之間，氧氣和甲烷濃度的檢測(cè)精度達(dá)到滿量程的3%，遠(yuǎn)高于市面上已有的家用檢測(cè)設(shè)備。

對(duì)比算法加入前后的數(shù)據(jù)采集結(jié)果，可以驗(yàn)證在非環(huán)境因素的影響下，加入算法后的數(shù)據(jù)波動(dòng)不會(huì)超過(guò)±0.5，加入算法前數(shù)據(jù)采集結(jié)果波動(dòng)較大。驗(yàn)證了卡爾曼濾波算法對(duì)MCU模塊采集數(shù)據(jù)濾波處理的有效性，實(shí)物如圖9所示。

圖9 系統(tǒng)實(shí)物

6 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一種基于氣體傳感器陣列的室內(nèi)空氣質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)簡(jiǎn)單、高效、低成本，并且能實(shí)時(shí)有效地監(jiān)控室內(nèi)空氣質(zhì)量，有利于提高室內(nèi)空氣質(zhì)量，降低一氧化碳中毒、天然氣泄漏等意外事故造成的人身傷害和室內(nèi)空氣污染對(duì)人體健康的潛在威脅，改善健康狀況和提高人們的生活質(zhì)量，此系統(tǒng)適合在家庭、辦公室以及人群聚集的公共場(chǎng)所應(yīng)用。