海 濤，陸 猛，黃光日，肖健倫，于 赫

（廣西大學 電氣工程學院，廣西 南寧 530004）

在茶樹種植中，科學高效的種植技術可以提高茶葉的質量與產(chǎn)量，提高茶農(nóng)的經(jīng)濟收入。隨著傳感器技術和物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)業(yè)領域的廣泛應用[1-2]，研究人員開始通過信息化手段監(jiān)測茶園環(huán)境信息。徐操喜等[3]基于LoRa通信設計了茶園霧灌監(jiān)測系統(tǒng)，精細化分析霧灌對茶樹生長環(huán)境的影響，但未考慮對環(huán)境參數(shù)的遠程控制；何敏等[4-5]通過不同通信網(wǎng)絡對茶園環(huán)境進行監(jiān)測，遠程獲取環(huán)境信息，但存在通信距離短和信號不穩(wěn)定等弊端。同時茶園面積寬廣且位置偏遠，市政供電網(wǎng)絡建設相對落后[6]，數(shù)據(jù)采集模塊和灌溉模塊缺乏充足的電力供應。

針對上述不足，本試驗設計了基于低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)云平臺的茶園監(jiān)控系統(tǒng)，對茶園進行遠程、實時監(jiān)控。針對茶園位置偏遠引入了太陽能發(fā)電，設計太陽能發(fā)電系統(tǒng)就地解決供電問題；為了實現(xiàn)復雜的茶園環(huán)境中穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)傳輸，使用抗干擾能力、穿透力強的LoRa通信模塊搭建局域網(wǎng)，使用NB-IoT模塊傳輸數(shù)據(jù)包到云服務器；利用物聯(lián)網(wǎng)技術對灌溉裝置進行遠程控制，以期避免傳統(tǒng)粗放型灌溉方式效果不佳和水資源的浪費，提高水資源的利用率，為茶樹創(chuàng)造最佳生長條件，達到茶葉增產(chǎn)增收的目的。

1 系統(tǒng)框架和原理

茶園監(jiān)控系統(tǒng)包括物理控制層、網(wǎng)絡服務層和終端應用層，系統(tǒng)結構如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結構圖Fig. 1 Overall structure diagram of the system

物理控制層包括環(huán)境參數(shù)采集子節(jié)點、主節(jié)點和光伏發(fā)電系統(tǒng)。子節(jié)點通過傳感器將茶園內空氣溫濕度、土壤溫濕度、光伏組件溫度等參數(shù)采集到主節(jié)點。為了更直觀地掌握茶樹的長勢，引入視頻模塊對茶園進行監(jiān)測。子節(jié)點與主節(jié)點之間通過LoRa通信芯片進行數(shù)據(jù)傳輸，主節(jié)點匯總各個子節(jié)點數(shù)據(jù)后利用NB-IoT通信模塊上傳到NB-IoT基站，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到云平臺。光伏發(fā)電系統(tǒng)利用茶園豐富的太陽能發(fā)電，通過電壓轉換模塊輸出不同電壓為傳感器、單片機、數(shù)據(jù)傳輸模塊及灌溉裝置供電。

網(wǎng)絡服務層中NB-IoT基站通過VPDN隧道直接與云平臺服務器進行數(shù)據(jù)交換[7]，云服務器對數(shù)據(jù)進行存儲、處理和轉發(fā)，并提供終端用戶的請求服務。

終端應用層提供可視化界面實現(xiàn)對現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的顯示以及對現(xiàn)場執(zhí)行機構的控制，達到科學、高效管理茶園的目的。

2 物理控制層設計

物理控制層的作用是采集茶園環(huán)境的空氣溫濕度、土壤溫濕度等參數(shù)和光伏板溫度等參數(shù)上傳到云服務器，并根據(jù)云服務器下發(fā)的控制信號對執(zhí)行機構做出相應的操作。

2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)設計

針對茶園位置偏遠，電力設施建設薄弱的問題，設計了如圖2所示的水冷循環(huán)太陽能發(fā)電系統(tǒng)，提高發(fā)電效率，就地消納太陽能解決茶園供電問題。

圖2 水冷循環(huán)光伏發(fā)電系統(tǒng)結構Fig. 2 Structure of water cooling cycle photovoltaic power generation system

太陽能電池板在持續(xù)工作一段時間之后，其溫度會不斷升高。過高的溫度會影響太陽能電池板的發(fā)電效率，溫度每升高1 ℃，太陽能電池的發(fā)電效率會降低0.35%～0.5%[8]。通過圖2中換熱管給其降溫，為保證發(fā)電效率，控制水泵的轉速使光伏板溫度維持在設定值25 ℃。

利用軟件PVsyst對所在地廣西南寧市的氣象數(shù)據(jù)進行分析，斜面輻射與水平面輻射的比值FT與太陽能電池板傾斜角和方位角的關系如圖3所示。當傾斜角為18°、方位角為0°（正南方向）時，F(xiàn)T為最大值1.03，相對于最優(yōu)化損失為0%，傾斜面輻射量最大，即太陽能光伏板最佳方位角為0°，最佳傾斜角為18°。為保證光伏系統(tǒng)供電的穩(wěn)定性以及減少水冷循環(huán)光伏發(fā)電系統(tǒng)的開發(fā)成本，采用有線集中式供電，位于茶園中心位置的光伏發(fā)電系統(tǒng)分別為各個節(jié)點模塊及灌溉裝置供電。

圖3 FT與傾斜角、方位角的關系Fig. 3 Relationship between FT and inclination angle,azimuth angle

2.2 微處理器設計與設備選型

ARM處理器芯片因其性價比高、內部資源豐富等優(yōu)點被廣泛應用于自動控制領域中，本試驗采用STM32F103ZET6芯片，256 kB 的 Flash和 64 kB 的RAM，良好的處理性能與豐富的外設資源能使系統(tǒng)需求得到滿足。

物理控制層是監(jiān)控系統(tǒng)的底層，傳感器是物理控制層的核心部件，系統(tǒng)的運行狀態(tài)取決于傳感器采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)[9]。傳感器的選擇需要考慮量程、精度以及茶園中溫濕度的影響。綜合數(shù)據(jù)采集精度和穩(wěn)定性等因素，系統(tǒng)各傳感器選擇如表1所示。

表1 傳感器及主要參數(shù)Table 1 Sensors and main parameters

2.3 茶園通信設計

由于茶樹喜溫、喜濕和耐蔭的生長特點，茶園通常以等高梯層、密植綠化的標準來建設[10]，茶園環(huán)境復雜。本文在茶園中使用LoRa+NB-IoT的混合方式通信。LoRa具有傳輸距離遠、發(fā)射功耗低、抗干擾性強的優(yōu)勢[11]；NB-IoT具有強鏈接、高覆蓋、低功耗和低成本的優(yōu)勢[12]。本試驗將2種網(wǎng)絡組合應用，克服傳輸距離短和成本高的難題。以STM32F103ZET6芯片為控制核心，通過串口通信接受LoRa模塊的環(huán)境數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到NB-IoT模塊。LoRa模塊采用正點原子的ATKLORA-01模塊，在植被密集的茶園地區(qū)其通信距離能達到1 km以上。NB-IoT模塊采用穩(wěn)恒電子公司的WH-NB73模塊，通過串口收發(fā)數(shù)據(jù)。

ATK-LORA-01模塊是ALIENTEK的低功耗高性能的遠距離LoRa無線串口模塊，采用高效率的ISM頻段射頻SX1278擴頻芯片。該模塊發(fā)射功率20 dBm，工作電壓3.3～5 V，工作溫度-40～85 ℃。ATK-LORA-01模塊可通過ATK-MODULE接口與STM32F103開發(fā)板直接對接，電氣連接如圖4所示。

圖4 LoRa模塊連接圖Fig. 4 Connection diagram of LoRa module

WH-NB73模塊發(fā)射功率23+/-2 dBm,工作電壓3.1～ 4.2 V，典型值 3.8 V，工作溫度 -30～ 80 ℃，工作濕度5%～95%。WH-NB73與專用的NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)卡進行通信，并通過射頻天線將采集到的數(shù)據(jù)直接發(fā)送到NB-IoT基站，通信模塊應用框圖如圖5所示。

當LoRa模塊將傳感器采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到控制器，控制器接收到信號后，對數(shù)據(jù)進行緩存，并通過NB-IoT上傳到云平臺服務器。

圖5 WH-NB73模塊應用框圖Fig. 5 Application block diagram of WH-NB73 module

物理控制層的工作流程如圖6所示，采集終端初始化完成后，STM32單片機進入睡眠模式等待定時器中斷喚醒。當定時器下發(fā)指令后，STM32單片機退出睡眠模式，對茶園環(huán)境數(shù)據(jù)進行采集，并將采集到的信息發(fā)送給通信模塊，接著進入睡眠模式。若接收到調控指令，STM32單片機立即退出睡眠模式，控制器發(fā)出控制指令開啟灌溉閥門，執(zhí)行完畢后進入睡眠模式。

圖6 物理控制層工作流程Fig. 6 Workflow of physical control layer

3 云平臺開發(fā)

本試驗云平臺選擇支持NB-IoT的透傳云管理系統(tǒng)，主要包括監(jiān)控中心、數(shù)據(jù)管理、設備管理、組態(tài)管理、攝像頭管理以及手機端等模塊。WHNB73模塊支持CoAP和Modbus 2種通訊協(xié)議，由于CoAP協(xié)議在休眠模式下模塊不能主動接收服務器數(shù)據(jù)，不利于物理控制層和應用層的數(shù)據(jù)交互，本系統(tǒng)選擇Modbus通信協(xié)議。

透傳云管理系統(tǒng)支持二次開發(fā)，本試驗基于云組態(tài)對系統(tǒng)進行開發(fā)。根據(jù)茶園監(jiān)控需求功能進行開發(fā)設計，如根據(jù)茶園土壤濕度設置1個觸發(fā)器，當土壤濕度低于設定值時觸發(fā)器發(fā)出警報信息，警報信息可通過短信或微信的方式推送，同時自動啟動灌溉設備進行灌溉?；谠平M態(tài)開發(fā)如圖7所示。

圖7 云組態(tài)開發(fā)Fig. 7 Cloud configuration development

利用透傳云管理系統(tǒng)提供的SDK和API接口實現(xiàn)二次開發(fā)，用戶程序按JSON格式與透傳云交互。服務器向設備主動發(fā)送讀取指令，設備返回數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)點規(guī)則完成解析、存儲、報警等，并轉換為JSON格式推送給SDK，同時程序發(fā)送JSON格式的指令完成主動控制。圖8為茶園各數(shù)據(jù)節(jié)點的1組實時數(shù)據(jù)，支持歷史數(shù)據(jù)的Excel下載與API接口下載，以便于對茶園環(huán)境影響因素進行分析。

圖8 云平臺數(shù)據(jù)更新界面Fig. 8 Data update interface of cloud platform

為實現(xiàn)茶園監(jiān)控系統(tǒng)的移動端監(jiān)控，開發(fā)了云平臺的微信小程序，該小程序實現(xiàn)了與PC端數(shù)據(jù)的全對接，可以查詢各數(shù)據(jù)節(jié)點的數(shù)據(jù)變化并接收報警信息與視頻監(jiān)控，移動端界面如圖9所示。

圖9 移動端數(shù)據(jù)更新界面Fig. 9 Data update interface of mobile terminal

4 系統(tǒng)測試

4.1 光伏供電系統(tǒng)測試

系統(tǒng)測試地點為所在地廣西南寧市某茶園，選用10塊250 W多晶硅太陽能電池，由2組串聯(lián)陣列并聯(lián)組成光伏陣列，每組串聯(lián)陣列由5塊串聯(lián)而成。配備 48 V，180 Ah的蓄電池為 350 W 負荷持續(xù)供電，在24 h內每間隔1 d對蓄電池荷電狀態(tài)進行檢測，圖10為測試結果。測試期間太陽光照時間為6:40—19:30，日出后蓄電池荷電狀態(tài)隨著太陽輻射的增加呈上升趨勢，正午之后輻射降低，蓄電池放電輔助系統(tǒng)為負載供電，荷電狀態(tài)降低。蓄電池荷電狀態(tài)在日出前達到最低值42%，在16:00時達到最高值的82%，基本滿足系統(tǒng)設計要求。

圖10 蓄電池荷電狀態(tài)變化曲線Fig. 10 Curve of battery state of charge

4.2 通信測試

數(shù)據(jù)丟包率是影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的主要因素，本試驗選取5個傳感器節(jié)點對丟包率進行測試。在48 h內周期性地發(fā)送相同數(shù)據(jù)，觀測各節(jié)點的數(shù)據(jù)接收情況，表2為通信測試結果。

表2 丟包率測試結果Table 2 Test results of packet loss rate

數(shù)據(jù)丟包率的計算公式為：

其中，N，ξi，Di分別表示傳感器的數(shù)目、第i個傳感器丟失的數(shù)據(jù)包和第i個傳感器發(fā)送的數(shù)據(jù)包的數(shù)目。由表2數(shù)據(jù)可得數(shù)據(jù)丟包率約為1.02%，能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時、準確采集，滿足系統(tǒng)要求。

4.3 監(jiān)控系統(tǒng)測試

茶園中空氣溫濕度和土壤溫濕度是茶樹生長的主要影響因素?？諝鉁囟仍?0～30 ℃之間為宜，氣溫高于30 ℃時茶樹生長緩慢，達到35 ℃時停止生長，空氣相對濕度要求在70%以上；土壤含水率應保持在20%～35%之間，低于20%時茶樹生長明顯受到影響[13-15]。本文主要監(jiān)控參數(shù)為空氣溫濕度和土壤溫濕度。

選取2020年4月12日—22日期間每隔1 h獲取的數(shù)據(jù)，計算各傳感器平均值進行繪制，得到空氣溫濕度和土壤溫濕度變化曲線如圖11所示。在測試過程中，系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠，茶園內各參數(shù)數(shù)據(jù)采集精確，數(shù)據(jù)傳輸迅速，同時支持移動端和PC端數(shù)據(jù)查詢，操作界面友好，控制指令下達迅速，滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的管理需求。

圖11 空氣溫濕度和土壤溫濕度歷史數(shù)據(jù)曲線Fig. 11 Historical data curve of air, soil temperature and humidity

4.4 系統(tǒng)調控測試

本系統(tǒng)通過噴灌方式對茶園環(huán)境進行調控，調控對象參數(shù)為茶園土壤含水率。執(zhí)行機構選取三菱FX2n-20mt系列PLC模塊作為控制核心，通過繼電器控制灌溉控制閥門的開關。考慮到不同采集節(jié)點區(qū)域土壤濕度可能存在差異，本試驗針對各采集節(jié)點區(qū)域分別設置1個灌溉控制閥門。當土壤濕度傳感器檢測到土壤含水率低于設定閾值時，便通過控制中心下發(fā)控制指令，PLC發(fā)送灌溉指令，繼電器動作啟動灌溉控制閥門，調控結果如圖12所示。

由圖12可知，在4月14日15時土壤含水率低于20%，達到設定下限閾值，監(jiān)控系統(tǒng)下發(fā)灌溉指令，PLC根據(jù)接收的遠程控制信號啟動灌溉閥門開關進行灌溉，達到設定上限閾值時停止灌溉。土壤含水率隨著時間的推移逐漸降低，在4月16日10時左右出現(xiàn)降雨，土壤含水率隨之增加。在茶園中另一區(qū)域進行測試，相同環(huán)境條件下不施加任何灌溉操作，以該區(qū)域檢測到的土壤濕度作為參照。從圖12中的對比曲線可知，未施加灌溉調控的茶樹則會處于缺水狀態(tài)，影響茶樹的正常生長。與之相比，本系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠程調控土壤濕度，維持在20%～35%范圍內，滿足茶樹生長要求。

圖12 土壤濕度調控對比曲線Fig. 12 Control and contrast of soil moisture

5 結論

針對茶園種植現(xiàn)代化程度不高，設計了基于低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)云平臺的茶園監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過傳感器采集茶園環(huán)境參數(shù)并使用LoRa和NB-IoT通信模塊傳輸數(shù)據(jù)到云平臺和數(shù)據(jù)庫，為后期分析提供數(shù)據(jù)基礎。同時對移動端開發(fā)微信小程序，實現(xiàn)與PC端的數(shù)據(jù)對接。該系統(tǒng)還設置了調控裝置，實現(xiàn)茶園環(huán)境參數(shù)的遠程監(jiān)控，使得茶樹生長處于最優(yōu)狀態(tài)，推動了茶園種植向智能化和信息化發(fā)展。