摘 要：倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)物資儲(chǔ)存的重點(diǎn)場(chǎng)所之一，其安全管理是倉(cāng)庫(kù)管理的首要任務(wù)。對(duì)于倉(cāng)庫(kù)而言，人為因素引發(fā)的火災(zāi)是最嚴(yán)重的安全事故。因此，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能倉(cāng)庫(kù)防火系統(tǒng)，利用單片機(jī)和傳感器相結(jié)合，形成了一個(gè)綜合性的系統(tǒng)，包含主控模塊、通信網(wǎng)絡(luò)、溫度傳感器模塊、煙霧檢測(cè)模塊、WiFi模塊及接口電路等部分?；谠破脚_(tái)，該系統(tǒng)可以對(duì)倉(cāng)庫(kù)中存在的危險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)警，并采取一些簡(jiǎn)單的消防措施，它還具備對(duì)倉(cāng)庫(kù)狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的功能，具有廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；STM32；報(bào)警系統(tǒng)；云平臺(tái)；防火報(bào)警；傳感器

中圖分類號(hào)：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）07-00-04

0 引 言

在我國(guó)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的生活質(zhì)量不斷提高，間接導(dǎo)致火災(zāi)造成的損失也越來越大[1]。倉(cāng)庫(kù)管理的基本目標(biāo)是維護(hù)各種設(shè)施和物資的安全。而人為的火災(zāi)也成了對(duì)倉(cāng)庫(kù)安全的最大威脅，嚴(yán)重時(shí)會(huì)危害人類的生命和財(cái)產(chǎn)安全。因此，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的背景下，推動(dòng)倉(cāng)庫(kù)向著現(xiàn)代化、智能化、可擴(kuò)充化和多樣化的方向發(fā)展，進(jìn)而提升倉(cāng)庫(kù)的安全管理水平，這是非常必要的[2-4]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者成龍等[5]設(shè)計(jì)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，利用了溫濕度傳感器、煙霧傳感器等，對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和采集，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)火災(zāi)預(yù)警功能，研究中對(duì)后續(xù)各種使用場(chǎng)景也進(jìn)行了相應(yīng)模擬。李牧等[6]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的早期火災(zāi)預(yù)警算法，以應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)檢測(cè)精度低和發(fā)生火災(zāi)時(shí)無(wú)法及時(shí)預(yù)警的問題。增強(qiáng)的YOLOv4算法是利用紅外熱成像儀獲取的紅外圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)；然后通過所提出的算法分析了預(yù)測(cè)的圖像，并根據(jù)得分評(píng)估了火災(zāi)危險(xiǎn)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：準(zhǔn)確性可以達(dá)到93%，錯(cuò)誤檢測(cè)率為3.2%。文獻(xiàn)[7]提出構(gòu)建基于人工智能原理的智能火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，評(píng)估了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能理論的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的潛力。智能火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分是具有多種運(yùn)行模式的熱力火災(zāi)報(bào)警器。文獻(xiàn)[8]針對(duì)早期火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了研究，分析了計(jì)算熱敏火災(zāi)報(bào)警器反應(yīng)時(shí)間的幾種技術(shù)，提供了各種預(yù)警信號(hào)的轉(zhuǎn)換方式。隨著單片機(jī)、傳感器技術(shù)的發(fā)展，更多的智能化手段將被應(yīng)用到智慧倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域[9-10]。

本文設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)庫(kù)防火預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)庫(kù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，倉(cāng)庫(kù)實(shí)時(shí)溫度、煙霧、火焰數(shù)據(jù)的收集。當(dāng)其中任意一項(xiàng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)會(huì)啟動(dòng)蜂鳴器進(jìn)行報(bào)警，并發(fā)送異常提醒至客戶端，讓管理員及時(shí)知曉倉(cāng)庫(kù)情況；此外，當(dāng)溫度過高時(shí)，在蜂鳴器報(bào)警的同時(shí)啟動(dòng)風(fēng)扇，可以有效提高倉(cāng)庫(kù)防火預(yù)警能力。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)庫(kù)防火預(yù)警系統(tǒng)硬件端由傳感器模塊、控制單片機(jī)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊及其外圍電路、無(wú)線通信模塊和電源部分組成。其中，傳感器模塊包括溫度傳感器、煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅鞯龋豢刂茊纹瑱C(jī)采用STM32；無(wú)線通信模塊采用WiFi。軟件設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中火災(zāi)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集，以及通過無(wú)線通信技術(shù)與云平臺(tái)通信，在云平臺(tái)上實(shí)時(shí)進(jìn)行參數(shù)顯示。當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到生產(chǎn)過程中有火災(zāi)發(fā)生時(shí)，會(huì)及時(shí)進(jìn)行報(bào)警和啟動(dòng)防火裝置。系統(tǒng)工作流程如圖1所示。

2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的防火預(yù)警系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)包括STM32主控板、火焰?zhèn)鞲衅髂K、煙霧傳感器模塊、溫度傳感器模塊、WiFi模塊、OLED顯示屏、蜂鳴器模塊、風(fēng)扇模塊。圖2為系統(tǒng)的組成部分和硬件連接實(shí)物圖。

2.1 STM32F407控制核心

STM32系列處理器是一種32位的采用ARM 7結(jié)構(gòu)的單片機(jī)，支持實(shí)時(shí)模擬和跟蹤。此主控模塊不僅能夠滿足所要設(shè)計(jì)的功能，還能在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展更多功能。本文利用此模塊對(duì)各個(gè)測(cè)試項(xiàng)目需求的外部擴(kuò)展電路進(jìn)行設(shè)計(jì)?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)庫(kù)防火預(yù)警系統(tǒng)主控模塊實(shí)物如圖3所示。

2.2 通信模塊

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)庫(kù)防火預(yù)警系統(tǒng)是一個(gè)需要軟硬件協(xié)同工作的應(yīng)用級(jí)系統(tǒng)，而ESP8266 WiFi模塊作為軟硬件之間通信的樞紐，在整個(gè)系統(tǒng)中都有著舉足輕重的地位。系統(tǒng)的硬件部分主要負(fù)責(zé)收集和處理數(shù)據(jù)，利用ESP8266 WiFi模塊，不僅可以將每個(gè)傳感器模塊所收集到的信息顯示在OLED屏幕上，還可以將數(shù)據(jù)發(fā)送至系統(tǒng)的APP進(jìn)行顯示；同時(shí)根據(jù)無(wú)線控制命令，監(jiān)測(cè)人員還可以利用系統(tǒng)APP與硬件進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)修改參數(shù)和閾值的功能。ESP8266 WiFi模塊充分利用通用串行接口（UART）的特性，遵循IEEE 802.11協(xié)議棧標(biāo)準(zhǔn)及內(nèi)嵌TCP/IP協(xié)議堆棧的特點(diǎn)，使系統(tǒng)的硬件與WiFi相連，實(shí)現(xiàn)LAN通信和系統(tǒng)軟硬件聯(lián)網(wǎng)通信的功能。通信模塊實(shí)物如圖4所示。

2.3 感知模塊

氣體傳感器：MQ-2氣體傳感器用于測(cè)量氫氣、天然氣、液化石油和城市煤氣。它具有很強(qiáng)的抗干擾性，煙霧和水蒸氣等干擾氣體對(duì)其影響很小。實(shí)物如圖5所示。

溫濕度傳感器：該系統(tǒng)使用了DS18B20溫度傳感器模塊，并對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試。DS18B20有著相當(dāng)廣闊的應(yīng)用范圍，并且它具有占用空間小、價(jià)格較低、抗干擾能力很強(qiáng)、測(cè)量精度相對(duì)較高等優(yōu)異特點(diǎn)。實(shí)物如圖6所示。

火焰?zhèn)鞲衅鳎浩涔ぷ髟砘诨鹧姘l(fā)出的熱輻射，這種輻射由氣體輻射的離散光譜和固體輻射的連續(xù)光譜共同構(gòu)成。盡管不同類型的燃燒器有不同的火焰輻射強(qiáng)度和波長(zhǎng)分布，但一般來說，火焰的高溫區(qū)域在近紅外和紫外波長(zhǎng)范圍內(nèi)展現(xiàn)出顯著的輻射強(qiáng)度。根據(jù)上述輻射特性可以設(shè)計(jì)火焰?zhèn)鞲衅?。傳感器模塊在環(huán)境火焰光譜或者光源達(dá)不到設(shè)定閾值時(shí)，DO口輸出低電平；當(dāng)外界環(huán)境火焰光譜或者光源超過設(shè)定閾值時(shí)，模塊DO口輸出高電平。實(shí)物如圖7

所示。

蜂鳴器模塊：該模塊使得系統(tǒng)應(yīng)用層的性能得到了很大的提升，每當(dāng)有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超出設(shè)定閾值時(shí)，單片機(jī)會(huì)控制引腳為高電平，觸發(fā)蜂鳴器鳴響，即蜂鳴器發(fā)出警報(bào)；當(dāng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在正常范圍時(shí)，將其引腳調(diào)至低電平，蜂鳴器停止報(bào)警。簡(jiǎn)單直接的預(yù)警服務(wù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的預(yù)警功能，監(jiān)測(cè)人員可以通過蜂鳴器報(bào)警及時(shí)知曉倉(cāng)庫(kù)出現(xiàn)的異常情況，并及時(shí)做出調(diào)整。蜂鳴器實(shí)物如圖8所示。

風(fēng)扇模塊：由精密的N20電機(jī)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)和螺旋槳構(gòu)成。該模塊使用LG-L9110（H橋）芯片驅(qū)動(dòng)電機(jī)，L9110是一個(gè)控制和驅(qū)動(dòng)電機(jī)的ASIC設(shè)備，它將雙通道推挽式功率放大器分立電路結(jié)合到一個(gè)單芯片IC中?？赏ㄟ^INA、INB的電平組合實(shí)現(xiàn)正轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、剎車、高阻4種狀態(tài)。風(fēng)扇模塊實(shí)物如圖9所示。

顯示模塊：OLED屏幕作為一種革命性的顯示技術(shù)被廣泛應(yīng)用。由于其自身具有良好的亮度、出色的對(duì)比度、能耗低、響應(yīng)速度快、結(jié)構(gòu)和工藝簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，被廣泛用于柔性面板。該屏幕尺寸為1.3英寸，分辨率為128×64，如圖10所示。由于其微小的尺寸和高分辨率，使得其更加便于攜帶且顯示效果更好。

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)設(shè)計(jì)

阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是一個(gè)集成了設(shè)備管理、數(shù)據(jù)安全通信和消息訂閱等功能的一體化平臺(tái)。向下支持連接海量設(shè)備，采集設(shè)備數(shù)據(jù)上云；向上提供云端API，服務(wù)端可通過調(diào)用云端API將指令下發(fā)至設(shè)備端，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。其工作原理如圖11所示。

3.2 APP設(shè)計(jì)

實(shí)現(xiàn)APP功能的核心部分為：JSON格式數(shù)據(jù)解析，云端導(dǎo)入實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)狀態(tài)的查看，ROOM數(shù)據(jù)庫(kù)的導(dǎo)入實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查看，MQTT的導(dǎo)入實(shí)現(xiàn)與阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙向通信。手機(jī)APP運(yùn)行流程如圖12所示。

用戶點(diǎn)擊APP界面的“歷史數(shù)據(jù)”按鈕可查看近期整體歷史數(shù)據(jù)和單項(xiàng)監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)。為方便用戶了解倉(cāng)庫(kù)異常狀況，特將蜂鳴器和風(fēng)扇的開啟狀態(tài)和火焰出現(xiàn)狀態(tài)標(biāo)紅。歷史數(shù)據(jù)查看流程如圖13所示。

APP界面如圖14所示，可直觀看到溫度、煙霧實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及風(fēng)扇、蜂鳴器、火焰的狀態(tài)。下方溫度煙霧欄可以調(diào)節(jié)閾值，具體操作為：在橫線處輸入期望數(shù)值后點(diǎn)擊最下方對(duì)應(yīng)按鈕完成閾值調(diào)節(jié)。點(diǎn)擊“歷史數(shù)據(jù)”還可查看近期所有相關(guān)記錄，數(shù)據(jù)包括日期、時(shí)間、類別、狀態(tài)。為起到提醒異常的作用，特將風(fēng)扇、蜂鳴器的開啟和明火出現(xiàn)狀態(tài)標(biāo)紅。結(jié)合日常生活，將空氣中煙霧的體積分?jǐn)?shù)設(shè)置為60×10-6，當(dāng)空氣中煙霧的體積分?jǐn)?shù)超過60×10-6時(shí)，即判斷倉(cāng)庫(kù)發(fā)生火災(zāi)事故，蜂鳴器報(bào)警。因?qū)嶒?yàn)測(cè)試過程中無(wú)法達(dá)到理想的濃度值，故在實(shí)驗(yàn)過程中通過APP內(nèi)的參數(shù)設(shè)置功能下調(diào)閾值，使得現(xiàn)場(chǎng)能直觀體驗(yàn)煙霧超標(biāo)報(bào)警功能。測(cè)試方法：（1）利用點(diǎn)燃蚊香所產(chǎn)生的煙霧模擬倉(cāng)庫(kù)中的煙霧；（2）下調(diào)閾值至低于當(dāng)前環(huán)境實(shí)際煙霧值。煙霧濃度高于設(shè)定閾值，蜂鳴器報(bào)警，APP界面可以看到蜂鳴器是開啟狀態(tài)，從歷史數(shù)據(jù)中可清楚看到蜂鳴器被標(biāo)紅的開啟狀態(tài)以及開啟時(shí)間。如圖15所示，為了方便用戶統(tǒng)計(jì)了解各項(xiàng)數(shù)據(jù)的變化情況，可點(diǎn)擊進(jìn)入歷史數(shù)據(jù)查看界面。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)庫(kù)防火報(bào)警系統(tǒng)，結(jié)合嵌入式技術(shù)，采用STM32系列芯片作為核心控制單元，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的火災(zāi)檢測(cè)和預(yù)防功能。本文研究的主要成果如下：（1）通過煙霧、火焰、溫度模塊實(shí)現(xiàn)火災(zāi)信息的采集監(jiān)測(cè)；（2）在數(shù)據(jù)超過閾值時(shí)進(jìn)行報(bào)警并采取相應(yīng)防火措施；（3）通過無(wú)線通信模塊將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳云端，可實(shí)現(xiàn)云端接收、存儲(chǔ)、查看；（4）系統(tǒng)能夠通過ESP8266模塊與互聯(lián)網(wǎng)通信，用戶能夠通過手機(jī)APP實(shí)時(shí)觀測(cè)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境狀況，且能夠查看歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)一步體現(xiàn)了系統(tǒng)的智能性。與傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)相比較，此系統(tǒng)更便攜、更實(shí)用、更智能，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境狀況和安防情況，并及時(shí)報(bào)警。

參考文獻(xiàn)

[1]劉雙安，劉玉蘋. 某立體倉(cāng)庫(kù)火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 現(xiàn)代食品，2022，28（16）：1-4.

[2]賈源，呂坤，朱順，等. 阿里物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智慧家居監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（3）：54-56.

[3]張琥石，林偉龍，楊發(fā)柱，等. 基于ESP8266 WiFi模塊的物聯(lián)網(wǎng)體溫監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2020，10（12）：32-35.

[4]陸柯偉，肖廣兵，張涌. 基于溫濕度的儲(chǔ)油倉(cāng)防火監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2020，10（10）：145-148.

[5]成龍，劉保菊. 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2023，36（3）：144-146.

[6]李牧，何允帥，盧金波，等. 基于深度學(xué)習(xí)的早期火災(zāi)預(yù)警算法

[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2022，31（11）：230-237.

[7] ANDREEV A，DORONIN A. Fire alarm systems construction on artificial intelligence principles [J]. E3S web of conferences，2023，365：04028.

[8] LI X，VáZQUEZ LóPEZ A，SAEZ J，et al. Recent advances on early-stage fire-warning systems：mechanism，performance，and perspective MT [J]. Nano-micro letters，2022，14：197.

[9]謝永超，楊利，嚴(yán)俊. 基于MQ-2型傳感器的煙霧探測(cè)報(bào)警器的設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2021，29（8）：255-259.

[10]劉滿喜，謝再晉，潘佳卉，等. 基于STM32單片機(jī)的智能滅火小車設(shè)計(jì)[J]. 電子設(shè)計(jì)工程，2020，28（13）：108-112.