高昕*，魏韜，樊世鑫，朱夢杰

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基于ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計

高昕*，魏韜，樊世鑫，朱夢杰

（安徽理工大學電氣與信息工程學院，安徽淮南，232000）

針對于我國農(nóng)業(yè)大棚存在著采集精度偏低，遠程控制信號不穩(wěn)定等缺點，本文提出了一種基于ZigBee平臺構(gòu)建起來的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，通過傳感器節(jié)點對大棚內(nèi)的各項參數(shù)進行監(jiān)測，相對于其它無線通信技術(shù)，ZigBee無線通信技術(shù)具有低功耗，高性能，傳輸信息準確等優(yōu)點，引入卡爾曼濾波算法對數(shù)據(jù)進行融合處理。營造了一種優(yōu)良的內(nèi)部智能生長環(huán)境，大大提高了農(nóng)作物的生長效率。

農(nóng)業(yè)大棚；ZigBee；無線傳感網(wǎng)絡(luò)；卡爾曼濾波算法

引言

由于我國目前農(nóng)業(yè)產(chǎn)值低下，農(nóng)業(yè)技術(shù)不夠先進，使得當前資源利用率不高，所以智能農(nóng)業(yè)的概念得以提出，當前形勢下主要運用于大棚環(huán)境下的環(huán)境參數(shù)監(jiān)控，通過各類傳感器構(gòu)成的終端節(jié)點對大棚內(nèi)的各個參數(shù)進行數(shù)據(jù)采集，為了提高采集精度，采用了卡爾曼濾波算法進行去燥，去冗余處理，并且使用無線通信模塊，通過ZigBee技術(shù)，以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)成一套智能環(huán)境系統(tǒng)，對監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行處理與反饋，很大程度上節(jié)約了勞動力，提高了生產(chǎn)效率。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計

本系統(tǒng)設(shè)計主要可以分為無線傳感網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)和主控制中心這三點內(nèi)容。在無線傳感網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計當中采用了大量的數(shù)據(jù)采集結(jié)點，如下圖所示，數(shù)據(jù)采集節(jié)點是由不同類型的傳感器構(gòu)成的，包括溫濕度傳感器、光照傳感器、CO2濃度傳感器以及安防傳感器，分別對所需要的空氣中CO2濃度，植物的光照強度，土壤的溫濕度以及安防等信息數(shù)據(jù)進行采集，然后將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)絽f(xié)調(diào)器，經(jīng)過協(xié)調(diào)器集中處理后，發(fā)送給控制中心。為了提高數(shù)據(jù)采集的精確度，特別引入卡爾曼濾波算法對采集的數(shù)據(jù)進行去燥，去冗余處理以提高控制精度。

圖1 系統(tǒng)整體功能框圖

2 系統(tǒng)硬件部分設(shè)計

2.1 無線通信模塊的設(shè)計

本次設(shè)計中所有的ZigBee節(jié)點均采用CC2530無線通信模塊，開發(fā)板型號為BW-CC2530M，它具有功耗低，體積小，性能卓越等優(yōu)點。其最小系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要包括射頻功能模塊，時鐘系統(tǒng)，I/O控制器，DMA控制器，定時器以及負責采集和轉(zhuǎn)換模擬信號的ADC。

2.2 協(xié)調(diào)器模塊

一般情況下，協(xié)調(diào)器節(jié)點負責網(wǎng)絡(luò)的組建，完成各個終端節(jié)點的數(shù)據(jù)匯總打包，并將打包后的數(shù)據(jù)信息通過串口傳送給嵌入式網(wǎng)絡(luò)。

圖2 協(xié)調(diào)器節(jié)點硬件原理圖

2.3 傳感器模塊

傳感器部分主要由DHT11數(shù)字溫濕度傳感器，MH-Z14A二氧化碳傳感器，光敏傳感器等組成的，這些傳感器構(gòu)成終端節(jié)點，進行采集數(shù)據(jù)。

圖3 傳感器節(jié)點硬件原理圖

2.4 控制器模塊

控制模塊的被控參數(shù)主要包括溫度、濕度、二氧化碳濃度和光照強度，由終端節(jié)點將這些數(shù)據(jù)采集經(jīng)由協(xié)調(diào)器匯總處理通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)傳送給PC端，PC用戶通過USB接口與控制器相連，發(fā)送控制命令，如圖4所示。

圖4 控制原理示意圖

為了更加精確的控制大棚內(nèi)的各個參數(shù)，彌補自動控制中的不足，比如遇到突變的自然環(huán)境，系統(tǒng)暫時無法及時響應(yīng)，管理員可以通過手動控制來對數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。

控制策略：根據(jù)實際情況給各個參數(shù)設(shè)計一個適當?shù)拈撝?，當所監(jiān)測的大棚內(nèi)的各個參數(shù)（空氣、土壤的溫濕度，光照強度，CO2濃度等）超過設(shè)定的閾值時，由遠程控制端發(fā)送控制指令給對應(yīng)的設(shè)備（照明設(shè)備，通風機等）調(diào)整數(shù)據(jù)進入閾值范圍之內(nèi)，使農(nóng)作物獲得最優(yōu)生長環(huán)境。

3 系統(tǒng)軟件部分設(shè)計

軟件設(shè)計部分包括傳感器數(shù)據(jù)采集程序也就是終端節(jié)點的軟件部分和指令控制程序。傳感器檢測數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)進行初噪聲，避免干擾，經(jīng)卡爾曼濾波處理后發(fā)送給控制器。

指令控制程序流程為：初始化后進入低功耗狀態(tài)，正常工作時有兩種方式，發(fā)送數(shù)據(jù)至云服務(wù)中心和接受用戶的控制指令。

4 卡爾曼濾波實驗

為了使整個系統(tǒng)設(shè)計具有現(xiàn)實意義，就必須徹底的解決終端節(jié)點采集數(shù)據(jù)的精確性和系統(tǒng)運行的能耗問題。由于大棚內(nèi)數(shù)據(jù)測量在時間上是獨立的，而卡爾曼濾波算法占用內(nèi)存小，適合用于離散型系統(tǒng)，因此對于該網(wǎng)絡(luò)來說是最佳選擇?？柭鼮V波算法在提高采集數(shù)據(jù)精確性方面表現(xiàn)在：將某時刻測量的數(shù)據(jù)給出觀察值和估計值，并且通過計算得出最優(yōu)估計值，最優(yōu)估計值最接近真實值，同時算出卡爾曼系數(shù)用于下一時刻最優(yōu)估計值的計算，通過這種推算可以大大降低誤差。

傳感器測量值為：

K表示當前時刻，k-1表示上一時刻，X（k）為狀態(tài)變量，Z（k）為測量值變量。下同；

根據(jù)系統(tǒng)k-1時刻狀態(tài)而預(yù)測k時刻狀態(tài)：

A、B皆為系統(tǒng)的定義參數(shù)，在多測量系統(tǒng)中，A、B表示矩陣，H表示測量系統(tǒng)的觀測矩陣。

卡爾曼濾波算法在降低節(jié)點能耗方面表現(xiàn)在：除去多終端節(jié)點采集的重復(fù)數(shù)據(jù)，減少傳輸量，避免堵塞信道傳輸，以達到降低節(jié)點能耗的目的。

以長豐縣大棚環(huán)境內(nèi)草莓生長溫度和濕度參數(shù)為例進行實驗演示，草莓適宜生長的溫度是15—30℃，假設(shè)大棚內(nèi)恒定溫度為27℃，相對濕度恒定為24%，預(yù)測的值分別是25℃和22.5%，允許的誤差都是1℃?，F(xiàn)在通過測量，將100個測量數(shù)據(jù)引入實驗，測試過程中經(jīng)過測量噪聲Q=0.0002，協(xié)方差R=0.1，溫度初始值設(shè)置S(1)=25，濕度初始值設(shè)置為22.5%，P(1)=10，先使用Matlab仿真如下：

圖6 卡爾曼濾波溫度實驗仿真圖

圖7 卡爾曼濾波濕度實驗仿真圖

如圖所示，紅線表示實際值，黑線表示測量值，綠線表示卡爾曼濾波算法處理后的數(shù)據(jù)，由此可見卡爾曼濾波處理后的最優(yōu)數(shù)據(jù)與實際值更加吻合，同時算出下一時刻的最優(yōu)估計值，這樣便減少數(shù)據(jù)采集的誤差，由于本文中是多傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)，會造成數(shù)據(jù)冗余，引入卡爾曼濾波算法大大降低了系統(tǒng)功耗，避免了信道阻塞，使得控制更加精準可靠。

5 結(jié)束語

通過對于目標要求的分析，我們設(shè)計了一套智能監(jiān)測系統(tǒng)對于大棚環(huán)境內(nèi)部的參數(shù)進行監(jiān)測，該系統(tǒng)通過終端節(jié)點對實驗參數(shù)進行采集，通過構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)和控制命令進行傳送，由無線通信模塊CC2530對實驗數(shù)據(jù)進行匯總處理，最后傳送到控制中心，遠程控制PC端或嵌入式手提終端通過USB接口與控制器串口相連，對目標設(shè)備進行控制。這實際上是通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大棚系統(tǒng)進行結(jié)合，實現(xiàn)了一種遠程智能控制功能，節(jié)能，便捷高效，極大程度上提高了生產(chǎn)效率。

[1] 李超鵬. 文物環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)通信網(wǎng)關(guān)的設(shè)計與開發(fā)[D]. 北京交通大學, 2017.

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The Design of Data Acquisition System Based on ZigBee Wireless Sensor Network

GAO Xin*, WEI Tao, FAN Shixin, ZHU Mengjie

(anhui university of science & technology, school of electrical and information engineering, Anhui Huainan, 232000, China)

in view of our country agriculture greenhouse has the low acquisition precision, remote control signal unstable faults, this paper proposes a kind of technology of wireless sensor network based on ZigBee platform, sensor nodes inside the greenhouse through the various parameter monitoring, relative to other wireless technology, ZigBee wireless communication technology has many advangtages,such as low power consumption, high performance, accurate transport information and so on,the goal of the introduction of the kalman filtering algorithm is to fusion processing data. It has created an excellent internal intelligent growth environment and greatly improved the growth efficiency of crops.

agricultural greenhouse；ZigBee；wireless sensor network；kalman filtering algorithm

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2018.01.031

TP29

A

1672-9129(2018)01-0079-03

高昕, 魏韜, 樊世鑫, 等. 基于ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 數(shù)碼設(shè)計, 2018, 7(1): 79-80.

GAO Xin, WEI Tao, FAN Shixin, et al. The Design of Data Acquisition System Based on ZigBee Wireless Sensor Network[J]. Peak Data Science, 2018, 7(1): 79-80.

2017-11-01；

2017-12-19。

高昕（1965-）女，安徽淮南人，博士，副教授，碩士生導師，多年來一直從事控制工程與電力傳動及控制技術(shù)方面的研究和教學工作，獲2011年度校優(yōu)秀教師，承擔安徽理工大學博士基金配電質(zhì)量技術(shù)在小系統(tǒng)中的應(yīng)用研究項目。E-mail:476398437@qq.com