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        基于WSN的多通道室內(nèi)環(huán)境智能評(píng)價(jià)研究

        2020-12-07 08:45:44蔡倩劉奇顧敏明
        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2020年11期
        關(guān)鍵詞:室內(nèi)環(huán)境低功耗

        蔡倩 劉奇 顧敏明

        摘 要:隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模迅速擴(kuò)大和城市化進(jìn)程加快,工業(yè)、生活排氣和交通運(yùn)輸廢氣是造成空氣質(zhì)量不斷下降的主要原因。空氣質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響到人們的工作和生活。因此,文中設(shè)計(jì)了以STM32微處理器為控制核心,ZigBee模塊為傳輸模塊,利用WSN的多通道室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并結(jié)合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在MATLAB中建立了室內(nèi)空氣品質(zhì)評(píng)價(jià)模型。用戶(hù)可在PC控制界面對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),通過(guò)評(píng)價(jià)結(jié)果的反饋以便及時(shí)采取有效措施,改善室內(nèi)空氣質(zhì)量。

        關(guān)鍵詞:ZigBee;WSN;遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;低功耗;室內(nèi)環(huán)境;MATLAB

        中圖分類(lèi)號(hào):TP391;TN915.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):2095-1302(2020)11-00-03

        0 引 言

        步入21世紀(jì),社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展極其迅速,工廠企業(yè)規(guī)模逐步擴(kuò)大。而在整個(gè)城市快速發(fā)展的過(guò)程中,人們對(duì)于各種資源的消耗也在不斷增加,特別是化工、石油和汽車(chē)等工業(yè)的發(fā)展,其廢棄物的排放導(dǎo)致大氣環(huán)境被嚴(yán)重破壞。

        因此,室內(nèi)環(huán)境越來(lái)越受到人們的重視。經(jīng)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)代人們?cè)谑覂?nèi)的時(shí)間已占到人們?nèi)粘;顒?dòng)時(shí)間的80%~90%。室內(nèi)環(huán)境涉及空氣、光照、室溫、聲音等因素。空氣對(duì)人體來(lái)說(shuō)是最為重要的環(huán)境因素,室內(nèi)空氣質(zhì)量與人的生活、工作以及身體健康密切相關(guān)。光照是嚴(yán)重影響室內(nèi)環(huán)境的重要因素,房間內(nèi)光的亮度和色調(diào)等會(huì)影響人的生理和心理。室溫直接影響人們?cè)谑覂?nèi)的舒適度,良好的室溫能為人們帶來(lái)舒適感。聲音環(huán)境的衡量指標(biāo)與噪聲掛鉤,人類(lèi)活動(dòng)與機(jī)器發(fā)出的噪聲都影響著人們的休息質(zhì)量[1-3]。本文的目的是針對(duì)室內(nèi)環(huán)境的空氣質(zhì)量進(jìn)行測(cè)量與評(píng)價(jià)。

        1 系統(tǒng)組成與原理

        鑒于室內(nèi)空氣環(huán)境的評(píng)測(cè)系統(tǒng),本文提出基于WSN(無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò))的空氣質(zhì)量檢測(cè)模塊來(lái)評(píng)測(cè)環(huán)境狀況[4]。傳感器模塊采集評(píng)測(cè)所需要的數(shù)據(jù),這些模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)A/D轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)絊TM32微處理器,STM32微處理器將接收到的信息經(jīng)過(guò)處理成為有效的空氣指標(biāo)數(shù)據(jù),并由ZigBee發(fā)送端與中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)區(qū)域的一部分,并與其他傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)星型子網(wǎng),子網(wǎng)與子網(wǎng)之間相互獨(dú)立。中心節(jié)點(diǎn)既是室內(nèi)空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)接收中心,也是傳感器節(jié)點(diǎn)工作的管理和調(diào)度者。多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)多跳鏈路將各部分采集的室內(nèi)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)傳送到中心節(jié)點(diǎn)。

        最后,中心節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)串口把實(shí)時(shí)可靠的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在PC端。通過(guò)MATLAB上的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析,隨時(shí)在PC端接收空氣質(zhì)量系數(shù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。評(píng)測(cè)系統(tǒng)將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合,大大降低了智能評(píng)測(cè)時(shí)的誤差,使得結(jié)果能準(zhǔn)確反映出室內(nèi)空氣環(huán)境的質(zhì)量。系統(tǒng)組成如圖1所示。

        2 WSN網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        2.1 WSN結(jié)構(gòu)分析

        無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常包括多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)、中心節(jié)點(diǎn)、用戶(hù)控制端,將傳感器節(jié)點(diǎn)布置在檢測(cè)區(qū)域的各個(gè)角落,傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)ZigBee實(shí)現(xiàn)自組網(wǎng)絡(luò)。各傳感器監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)通過(guò)端點(diǎn)沿相近的傳感器節(jié)點(diǎn)逐跳傳輸,經(jīng)過(guò)多跳路由到匯聚節(jié)點(diǎn),最后通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或衛(wèi)星到達(dá)中心節(jié)點(diǎn)。用戶(hù)通過(guò)控制端對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理,控制啟動(dòng)監(jiān)測(cè)任務(wù),并收集監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        2.2 WSN的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

        本文之所以基于WSN建立室內(nèi)空氣評(píng)測(cè)系統(tǒng)[5],因?yàn)樗邆湟韵绿攸c(diǎn)。

        (1)專(zhuān)用性設(shè)計(jì)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)根據(jù)需求的不同設(shè)計(jì)出各類(lèi)針對(duì)具體應(yīng)用的傳感器及網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以達(dá)到理想的效果。

        (2)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建更自由。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有隨機(jī)性,因此要求網(wǎng)絡(luò)傳感器節(jié)點(diǎn)可以隨時(shí)調(diào)整。

        (3)惡劣環(huán)境下工作。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建自由度高,成本低,耐消耗。若需要檢測(cè)空氣質(zhì)量極差的環(huán)境,可以避免人為操作對(duì)身體造成傷害。

        3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

        3.1 硬件設(shè)計(jì)概述

        硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)主要包括傳感器模塊、微處理器模塊、ZigBee無(wú)線數(shù)傳模塊以及供能模塊。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示。

        3.2 傳感器模塊

        系統(tǒng)使用的六合一傳感器能夠?qū)諝庵械牧?xiàng)指標(biāo)進(jìn)行采集。傳感器能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)空氣中PM2.5、TVOC、CO2、濕度、溫度和甲醛六項(xiàng)參數(shù)[6-8],直接為實(shí)驗(yàn)提供評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)。六合一傳感器工作電壓為DC 5 V±0.2 V,串口每秒輸出一次數(shù)據(jù)。傳感器模塊串口TTL通信協(xié)議設(shè)置“波特率為9600,無(wú)校驗(yàn)位,停止位為1位”,傳感器的幀格式為:報(bào)文頭

        (1 B)+功能碼(1 B)+數(shù)據(jù)長(zhǎng)度(1 B)+數(shù)據(jù)(n B)+CRC16校驗(yàn)(2 B)。

        3.3 ZigBee無(wú)線數(shù)傳模塊

        ZigBee是一種由ZigBee聯(lián)盟與IEEE聯(lián)合定制的通信模式,主要用于低速、低功耗、近距離無(wú)線通信應(yīng)用場(chǎng)景。ZigBee的MAC層和物理層基于IEEE 802.15.4協(xié)議。其網(wǎng)絡(luò)層的組網(wǎng)支持Ad Hoc拓?fù)浜托切屯負(fù)淠J健?/p>

        ZigBee模塊的核心為CC2530F256芯片。該芯片具有256 KB ROM,可以存儲(chǔ)較大的運(yùn)行程序。本系統(tǒng)的無(wú)線通信模塊采用了兩塊ZigBee模塊:一塊連接到STM32微處理器,另一塊利用串口與電腦相連。傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)處理,被STM32通過(guò)ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絇C端的接收模塊,接收到的數(shù)據(jù)再通過(guò)無(wú)線信道傳送到電腦。ZigBee無(wú)線數(shù)傳流程如圖4所示。

        4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

        4.1 軟件流程設(shè)計(jì)

        軟件設(shè)計(jì)包括串口數(shù)據(jù)采集、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序[9]、遺傳算法程序[10]、GUI界面及其回調(diào)函數(shù)[11]。由樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,利用遺傳算法將其收斂速度、全局搜索能力進(jìn)行優(yōu)化。此外,可通過(guò)GUI界面完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、預(yù)測(cè)及實(shí)時(shí)評(píng)估等級(jí)[12]。

        系統(tǒng)上電后進(jìn)行初始化,設(shè)置采樣周期,啟動(dòng)空氣傳感器,各傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行濃度值采樣。數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后由ZigBee模塊無(wú)線傳輸?shù)絇C端,在MATLAB中的GUI界面利用上述訓(xùn)練好的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估,最終獲得空氣質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)。

        4.2 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意如圖5所示。首先進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立。其次GA對(duì)初始值進(jìn)行編碼,輸入40組訓(xùn)練樣本,并對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,然后進(jìn)行訓(xùn)練,所得誤差數(shù)作為適應(yīng)度值。設(shè)置種群數(shù)為100,對(duì)種群進(jìn)行選擇、交叉、變異等操作來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化權(quán)值和閾值。最后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)函數(shù)的輸出值,并輸出評(píng)價(jià)結(jié)果。通過(guò)遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以大大降低實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)的誤差。

        5 結(jié) 語(yǔ)

        本方案主要包括室內(nèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和基于遺傳網(wǎng)絡(luò)算法的室內(nèi)品質(zhì)等級(jí)評(píng)價(jià)模型兩部分。以STM32單片機(jī)為控制核心的環(huán)境監(jiān)測(cè)及調(diào)控系統(tǒng),可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)室內(nèi)各個(gè)環(huán)境參數(shù)并實(shí)現(xiàn)調(diào)控功能。六合一傳感器可檢測(cè)CO2、甲醛、TVOC、PM2.5、濕度、溫度信息。ZigBee傳輸模塊傳輸數(shù)據(jù)到電腦。電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、設(shè)計(jì)可靠,適用于室內(nèi)空氣檢測(cè)。通過(guò)建立MATLAB遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用遺傳算法尋優(yōu)特性找出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳權(quán)值和閾值,并把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和權(quán)值學(xué)習(xí)合并,對(duì)空氣環(huán)境的質(zhì)量進(jìn)行測(cè)評(píng),最終可在PC端界面直觀對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)智能的評(píng)價(jià)[13]。

        整體來(lái)看,本方案通過(guò)ZigBee技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)室內(nèi)環(huán)境,再通過(guò)MATLAB仿真得出結(jié)果,這是一項(xiàng)低成本、低功耗、效率高、簡(jiǎn)單方便的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步,人們更加注重身體健康。為了讓人們?cè)谀軌驅(qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)室內(nèi)環(huán)境的同時(shí)節(jié)省經(jīng)費(fèi),我們?cè)诂F(xiàn)有的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),給人們提供一個(gè)更方便的系統(tǒng)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)智能家居一體化,本方案的系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)用前景廣闊。

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