基于ZigBee的日光温室智能调控系统的研究与设计.pdf

浙江农业学报 Acta Agriculturae Zhejiangensis， 2017， 29( 6) : 1026 1036 http: / /www zjnyxb cn于明月 ， 王立地 ， 栗庆吉 ， 等 基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计 J 浙江农业学报 ， 2017， 29( 6) :1026 1036DOI: 10. 3969/j issn1004-1524. 2017. 06. 24收稿日期 : 2017-02-12基金项目 : 国家科技支撑计划项目 ( 2012BAJ26B01)作者简介 : 于明月 ( 1992) ， 女 ， 辽宁鞍山人 ， 硕士研究生 ， 主要从事智能化检测与自动控制技术研究 。E-mail: 865266661 qq com* 通信作者 ， 王立地 ， E-mail: wanglidi163 com基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计于明月1， 王立地1， *， 栗庆吉1， 李亚迪1， 吕亭辉2( 1 沈阳农业大学 信息与电气工程学院 ， 辽宁 沈阳 110161; 2 沈阳农业大学 园艺学院 ， 辽宁 沈阳 110161)摘 要 : 为推进我国北方日光温室的现代化管理 ， 使设施园艺朝着高产 、高效的生产模式发展 ， 建立了基于ZigBee 的日光温室智能调控系统 。针对温室设施农业控制的需要 ， 该系统以 Jennic 公司生产的无线微控制器 JN5139 为控制核心 ， 整个无线传感器网络由传感器监测节点和 ZigBee 无线智能终端构成 。系统完成了对环境因子 ( 空气温湿度 、光照强度 、CO2浓度 、土壤 pH 值 ) 的实时采集 、监测 、显示 、告警与控制 ， 并提供温室中环境因子的历史数据 。为使结果更精准 ， 对节点上的各传感器数据序列进行三次指数平滑 ， 将平滑后的数据发送至协调器 ， 并对数据进行线性回归分析 。系统基本满足无线化 、智能化 、精准化的现代设施园艺的需求 。实际运行结果表明 ， 该温室智能调控系统具有运行稳定 、操作简单的特点 ， 其测量结果准确 ， 能有效地提高日光温室管理效率 ， 具有良好应用前景 。关键词 : 日光温室 ; 智能控制 ; ZigBee; 环境因子 ; JN5139; 三次指数平滑中图分类号 : S625. 5+1 文献标志码 : A 文章编号 : 1004-1524( 2017) 06-1026-11esearch and design of intelligent control system for solar greenhouse based on ZigBeeYU Mingyue1， WANG Lidi1， *， LI Qingji1， LI Yadi1， LYU Tinghui2( 1 College of Information and Electrical Engineering， Shenyang Agricultural University， Shenyang 110161， China;2 College of Horticulture， Shenyang Agricultural University， Shenyang 110161， China)Abstract: In order to promote the modern management of greenhouse in North China， and to make the facility horti-culture develop towards high yield and high efficiency， the intelligent control system was established based on Zig-Bee To meet the needs of the control of agricultural greenhouse facilities， the system was produced by Jennic wire-less microcontroller JN5139 as the control core， and the wireless sensor network was composed of sensor nodes andZigBee wireless intelligent terminal The system realized the real-time collection， monitoring， display， warning andcontrol of the greenhouse environmental factors ( including air temperature， humidity， light intensity， CO2concentra-tion and soil pH value) ， and could provide the historical data of greenhouse environmental factors In order to makethe results more accurate， the sensor data sequence was smoothed three times on the nodes， then the smoothed datawas sent to the gateway， and the linear regression analysis of data were carried out The system basically met theneeds of wireless， intelligent and precise modern facilities horticulture The results showed that the greenhouse intelli-gent control system had the characteristics of stable and simple operation， and the results were accurate， which could ef-fectively improve the management efficiency of the solar greenhouse， and had a good application prospectKey words: solar greenhouse; intelligent control; ZigBee; environmental factor; JN5139; three exponentialsmoothing日光温室一直以来凭借其能有效解决冬季蔬菜供应问题在北方严寒地区应用广泛 ， 精准的监测和调控技术不仅使农业生产效益得以提升 ，同时大大增加了农民收入并为其提供便利 1。科学技术的不断发展使得日光温室趋于智能化 ，各种日光温室智能监控技术走入人们生活 。近年来 ， 国外的温室发展较为迅速 ， 能实现温室内温 、光 、水 、气 、肥的综合调控 ， 但成本相对较高 2 3。然而国内传统的温室技术多为对温室作物单一环境因子的调控 ， 少数能实现相对完善的调控 ， 成型控制器也大都存在成本高 、可靠性低等问题 ， 且传统有线通信方式存在布线困难等缺点 ， 使设备灵活性降低 ， 诸多因素严重制约了我国日光温室的发展 4 5。本课题组结合低功耗 、低成本的 ZigBee 无线通讯技术 ， 本着实用 、低价 、高效 、高产的原则设计了日光温室智能调控系统 。本研究采用 JN5139 作为控制核心 ， 不同的传感器通过 ZigBee 终端节点建立连接 ， 监测出环境因子的即时变量 ， 再将信息通过 ZigBee 无线通信协议传入核心控制模块 ， 同时微控制器接收到的数据可以上传到系统上位机 ， 上位机界面可以显示实时数据并自动或手动控制执行机构做出相应指令动作 。1 系统总体设计本系统以 JN5139 微控制器为核心 ， 主要由数据采集模块 、核心控制模块 、人机交互模块 、ZigBee 数据传输 、上位机模块 、执行机构 6 部分组成 ， 如图 1。数据采集模块 : 主要由温湿度传感器 、光照强度传感器 、CO2浓度传感器 、土壤 pH 值传感器组成 ， 各传感器将采集到的温室环境信息经过A/D 转换为控制器能直接识别的数字量后 ， 经ZigBee 终端节点发送到 JN5139 微控制器 6进行数据分析处理 。核心控制模块 : 以 JN5139 控制器为核心 ， 能够接收数据采集模块的数据并自动存储 ， 实现命令的接收和执行 ， 并按照图 1 所示方向传送数据 。人机交互模块 : 预警设置可通过外设键盘 ，以外部中断形式输入指令 ， 按键编码方式采用74HC148 型号优先编码器 7， 可以设定环境参数上下限阈值 。为增强交互性 ， 采用 LCD12864 来显图 1 日光温室智能控制系统总体设计Fig1 Design of intelligent control system for solar greenhouse·7201·于明月 ， 等 基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计示命令执行结果 8， 传感器数值超过阈值则会通过 LED 灯报警 。LCD 显示屏和外设键盘采用有线方式与控制器相连 。上位机模块 : 通过 S-485 串口 9方式与核心控制器通信 ， 具有良好的交互界面 ， 可有效记录管理数据 。执行机构模块 : 由补光遮阴系统 、通风系统 、加温加湿系统 、CO2浓度供应装置 、酸碱性肥料施放系统组成 。当温室内环境因子参数超过设定阈值时 ， 核心控制器会向执行机构发出指令 ，及时驱动执行机构工作 ， 使温室各作物始终处于最佳生长状态 。2 系统硬件设计2. 1 数据采集模块传感器的选取对于温室参数的采集和测量至关重要 ， 因此本系统本着高性能 、低功耗的特性进行传感器选型 。不同功能的传感器分布在温室内 ， 通过 ZigBee 终端节点与协调器传输数据 。21. 1 温湿度测量模块温度作为作物生命活动的基本要素 ， 影响着一切生理变化 。极端的高温和低温都会影响植物正常发育 ， 甚至导致植株死亡 。空气中湿度过高会造成植物生理失调 、加大病虫害发生率 ; 而湿度过低则容易引起旱灾 ， 影响作物产量和质量 。因此 ， 将温室内的温度 、湿度控制在合理范围内将会促进作物处于最优生长环境 ， 促进增产增收 ， 提高品质 。温湿度采集模块选用型号为 SHT15 的温湿度传感器 ， 由瑞士 Sensirion 公司生产 ， 其具有低功耗 、体积小 、性能强 、不易受干扰等优势 10; 其温度测量范围为 40 123. 8 ， 测量精度为 ±0. 3 ; 湿度的测量范围为 0 100%， 测量精度为 ± 2%， 为使传感器更精确 ， 选择 3. 3 V 供电电压 。SHT15 温湿度传感器将 A/D 转换 、信号变换以及 I2C 总线接口等功能集成于同一芯片 ， 可将温湿度模拟信号转为数字信号 ， 由 ZigBee 节点传给微控制器 。SHT15 的内部结构图如图 2 所示 。其中引脚 CND( GrouND) 为接地引脚 ， VDD( Drain图 2 STH15 温湿度传感器内部结构图Fig2 STH15 temperature and humidity sensor internalstructureVoltage) 为电源引脚 ， DATA 引脚为数据线引脚 ，SCK( CMOS clock) 为引脚时钟线 。2. 1. 2 光照强度采集模块植物赖以生存的物质来源于光合作用 ， 而光照强度直接影响着光合作用的强弱 。当超过一定的光照强度 ， 会出现 “光饱和 ”现象 ; 光照强度低到一定水平 ， 将出现 “光补偿点 ”， 此时植物生长将会受到严重影响 。因而 ， 将光照强度控制在合理范围有重要意义 。本系统采用由日本 HOM 株式会社研发的BH1750 数字型光照度传感器 ， 用于两线式串行总线接口 11。其感光元件具有光谱灵敏度特性 ， 受红外线影响很小 ， 内置 A/D 转换器 ， 能够在工作状态直接输出对应亮度的数字 。BH1750 的波长范围为 380 560 nm， 测量总量程为 0 65535 lx， 通过 50 Hz/60 Hz 除光噪音功能实现稳定的测定 ， 误差变动为 ± 20%， 运行温度为 40 85 ， 其 VCC 接口需要接 5 V 左右电压 。图 3为硬件原理图 。21. 3 CO2浓度测量模块图 3 BH1750 光照度传感器硬件原理图Fig3 BH1750 illumination sensor hardware·8201· 浙江农业学报 第 29 卷 第 6 期CO2是绿色植物光合作用的原料 ， 其浓度高低直接影响光合速率 。CO2供给不足会造成作物减产减收 ; CO2浓度过高又会导致高温危害 。CO2浓度测量模块采用上海福美斯电子科技有限公司生产的红外二氧化碳传感器 S-100 12， 是世界上最小 、最轻的 NDI 技术 CO2传感器模块 。该型号传感器的供电电压是 5. 0 5. 5 V， 测量范围为 0 5 000 mg·kg1， 精度为 ( ± 30 ±1. 5) mg·kg1。二氧化碳传感器的电源引脚 VDD 接 入5. 0 5. 5 V 的电源 ， A/D 转换后数据通过 Zig-Bee 节点传输到微控制器 。执行机构得到指令调控 CO2发生器工作状态满足温室内 CO2浓度需求 。2. 1. 4 pH 值测定模块pH 是表示水溶液中氢离子浓度高低的指标 ， 根据 pH 值能直接判定作物所处土壤的酸碱性 。根际环境 pH 过高或过低会伤害作物根系 ，也会使营养元素的有效性降低甚至失效 ， 因此将根际 pH 控制在合理范围内非常必要 ， 大多作物的根际 pH 适宜控制在 5. 5 6. 5。本系统采用武汉中科能慧科技发展有限公司生产的新一代 NHPH49 型土壤 pH 值传感器 13， 集成度高 、体积小 、功耗低 、可实现远程控制 。测量范围为 0 14， 准确度达 ±0. 1， 供电电源为 12 V， 输出形式为 0 5 V 电压输出和 4 20mA 电流输出 ， 工作环境温度 0 80 ， 湿度 0 95%。土壤 pH 值传感器监测到的土壤酸碱值模拟信号量经 A/D 转换后 ， 数字信号量由 ZigBee节点传给微控制器进行数据分析处理 ， 使土壤pH 逐渐达到或接近作物所适宜的中性或偏酸性范围 。2. 2 JN5139 核心控制模块JN5139 是 Jennic 公司生产的具有低功耗 、低成本 、支持 ZigBee 协议的新型无线微控制器 6。该控制器集成了一个 32 位精简指令集 ISC( re-duced instruction set computing) 处理器 ， 内置 192kB 的只读存储器 OM 可存储完整的协议栈 ， 96kB 的随机存取存储器 AM 可以存储系统需要的历史数据 ， 省去了外部拓展的存储空间 。它具有丰富的外设接口 ， 包括 12 位 AD/DA 转换口 、通用 I/O 接口等 ， 为实现智能化 ZigBee 通信提供了有利条件 。核心控制模块以 JN5139 为核心 ，对来自数据采集模块的数据进行分析处理 ， 及时通过串口上传到上位机 ， 并对执行机构发出指令 ， 同时可以用作独立的控制器将处理前后的数据显示到液晶屏 ， 起到实时监测温室内环境参数变化的作用 。2. 3 节点设计2. 3. 1 节点硬件设计ZigBee 节点的硬件结构包括电源处理模块 ，ZigBee 终端节点采集 、ZigBee 无线模块和微控制器模块 14。其中 ， ZigBee 无线模块和微控模块选择 JN5139 微控制器来作为协调器 ， 其硬件结构图参考图 1。电源处理模块采用 3. 3 V 电源为JN5139 供电 。JN5139 内嵌完整的 ZigBee 网络协议栈 ， 可分为 3 种协议类型 : 负责采集数据的网络终端EndDevice、负责路由发现和数据转发功能的outer 以及负责实时接收数据的网络管理员 Co-ordinator。根据不同功能 ， 可将 ZigBee 节点分为ZigBee 终端节点和协调器节点 。其中采集 、转发功能由 ZigBee 终端节点完成 ， 接收数据功能由协调器节点完成 。JN5139 为无线模块核心芯片 ， EndDevice 通过 JN5139 内部的 12 位 AD 来实时获取传感器节点信息 ， 将采集到的信号经量化 、编码后传给协调器节点 Coordinator。协调器是整个 ZigBee 无线网络的管理员 ， 负责启动配置 ZigBee 网络 ， 设定相关参数 ， 存储网络节点信息 ， 同时接收终端节点采集的信息并通过串口上传到上位机 。2. 3. 2 节点网络结构根据 ZigBee 的组网特点 ， 分布在温室内的环境因子监测节点可自动形成星型或链状网络 15， 图 4 所示 。星型网络指所有节点为终端节点 ， 节点之间不允许互相通信 ， 各自将采集到的环境因子参数上传至 ZigBee 协调器节点 。链状网络指在网络中既有终端节点又有路由节点 ， 可以设置距离协调器节点最远的节点为终端节点 ，它发送的信息由父节点依次转发最后到达协调器节点 。由于本系统针对大型温室 、多因子进行数据监测 ， 节点通信距离较远 ， 可能存在网络不佳导致节点丢包率高等问题 ， 因此本设计组建链状网络进行温室系统监测 。·9201·于明月 ， 等 基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计a， 星型网络结构 b， 链状网络结构a， Star network structure b， Chain network structure图 4 节点网络结构图Fig4 Node network structure diagram3 系统软件设计3. 1 节点软件设计节点的软件程序设计是在 Jennic 公司的 Co-deBlocks 开发环境下编写的 。Code-Blocks 功能强大 ， 配备了 ZigBee 协议栈软件包 ， 有基础操作系统 BOS 和应用程序接口 API， 可进行程序编写 。节点的软件设计主要分为两个部分 : 一部分为监控节点部分 ， 主要完成环境因子数据采集并无线传输到协调器节点的过程 ; 另一部分为协调器节点部分 16。网络组建过程为 : 当 ZigBee 节点开始上电时 ， 先配置基本网络参数 ， 然后系统初始化软硬件系统 ， 包括串口 、终端等 ; 其次初始化协议栈 ， 信道查询检测空闲信道 。当协议栈初始化为 ZigBee 协调器节点时 ， 则该节点建立一个ZigBee 网络进行网络监听和等待 ， 如果收到新节点入网申请 ， 则批准该节点入网并为其分配 16位短地址 ; 如果收到节点数据 ， 则接收处理该数据 ， 并通过串口上传 。当设置为 ZigBee 终端节点时 ， 定时 ( 默认 4 min) 获取传感器信息 。其整体程序流程图如图 5 所示 。数据采集过程中 ， 会因受到传感器精度 、故障 、电路性能等因素造成的数据波动和误差等影响 ， 因此需对数据进行平滑处理 。为了避免故障数据对平滑效果产生影响 ， 首 先 应 用 分 布图 17 18法剔除问题数据 ， 再对传感器参数进行 3次指数平滑 19， 其平滑公式为 :S( 1)i( t) =xi( t) + ( 1 ) S( 1)i( t 1)S( 2)i( t) =S( 1)i( t) + ( 1 ) S( 2)i( t 1)S( 3)i( t) =S( 2)i( t) + ( 1 ) S( 3)i( t 1)( 1)式中 : 为平滑系数 ， 值越大 ， 表明其受实际温室内测量值的影响越大 ， 无法充分发挥历史作用 ， 受历史作用影响小 ， 取值范围在 0 1; xi( t) 为传感器在时刻的实际测量值 。由于环境信息多样 ， 且 1 d 内会产生变化 ， 但幅度不大 ， 所以本系统对 取值 0. 2， 采用测得前 6 个数据的平均值作为初值 。平滑后的数据 ， 再发送至协调器节点 。传感器之间链状网络分布 ， 从距离最远的传感器 ( 本系统选取温湿度传感器 ) 节点依次发送给下一跳节点 ， 最终发送至 ZigBee 协调器节点 。完成一次完整采集与发送后 ， ZigBee 节点进入休眠模式 ， 待休眠时间结束进行下一次数据的采集 。3. 2 上位机结构设计上位机系统功能是接收来自 ZigBee 协调器节点的数据 ， 正确显示并根据数据值做分析处理以及响应 。包括参数设置 ， 主菜单栏 ， 历史数据查询 ， 告警模块 4 部分 。其功能结构图如图 6 所示 。上位机开发采用面向对象的 Visual C + +6. 0 软件平台 ， 提供友好的人机交互界面 ， 便于用户随时查看管理 。4 实例分析本研究选取的试验对象为沈阳农业大学北山温室试验基地 ， 所选取大棚内培育植物为番茄 。·0301· 浙江农业学报 第 29 卷 第 6 期图 5 ZigBee 通讯程序流程图Fig5 ZigBee communication program flow chart图 6 上位机功能结构图Fig6 Function structure diagram of the host computer4. 1 运行与调试试验结果表明 ， 该系统可以实时采集温室数据并显示 。针对温室内作物设置的不同环境因子阈值 ， 系统可以自动或用户手动地根据上位机指令启动相应装置 ， 使温室一直处于适宜环境 。界面上可以看到实时监测数据 、阈值等信息 ， 同时也可根据不同作物设置不同的参数模型 。系统设置的出错告警界面 ， 可以显示告警类型 、级别 、状态等信息 ， 本系统告警级别分为 “提示 ”、“一般 ”、“紧急 ”、“严重 ”4 个等级 ， 便于管理员随时查看错误信息并及时处理 ， 以保证系统的准确性和即时性 。监测结果如图 7 所示 。以空气湿度为例 ， 湿度上限设置为 78%， 下限设置为 60%， 当上午光照充足空气湿度低于 60%·1301·于明月 ， 等 基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计图 7 上位机实际运行界面Fig7 Actual operation interface of the host computer时 ， 执行机构会关闭通风装置或启动加湿装置 ;当湿度高于 78%时 ， 则系统会自动打开通风装置除湿 ， 使空气内的湿度始终处在最适宜的设置区间内 。4. 2 监测数据分析为了测定数据采集模块的稳定性和准确性 ，将各传感器与 ZigBee 节点合理分布在温室内 ，ZigBee 协调器节点采集大棚内终端节点发送来的环境因子数据 ， 每 4 min 进行一次数据发送 ， 连续监测 1 h， ZigBee 控制终端与各节点距离在 50m 内 。表 1 为温室一天中 15: 2516: 25， 1 h 内监测到的实验数据 。由表 1 实验数据可以看出 ， 一天内下午时段 ， 随着时间增加 ， 温度呈现下降趋势 ， 光照强度逐渐减弱 ， CO2浓度和空气湿度呈上升趋势 ， 土壤 pH 值保持在 6. 0 左右 。43 系统丢包率测试试验数据表明 ， 系统在监测的 1 h 内 ， ZigBee终端节点发送的空气温度 、湿度 、光照强度 、CO2浓度 、土壤 pH 值数据各 16 组 ， 协调器全部实时收到并在上位机显示 ， 没有出现丢包现象 ， 且数据采集较为准确 ; 各设备运行良好 ， 达到预期目的 。表 1 沈阳农业大学 28 号温室大棚一日内测量数据Table 1 Measurement data of greenhouse 28 in Shenyang Agricultural University序号Serial number温度Temperature/湿度Humidity/%光照强度Illumination/lx二氧化碳浓度CO2concentration/( mg·kg1)土壤 pH 值pH of soil时间Time1 24. 87 65. 327 30127 382 6. 18 15: 252 24. 51 65. 965 29705 394 6. 17 15: 293 23. 48 66. 021 29261 408 6. 15 15: 334 23. 02 66. 693 28023 427 6. 18 15: 375 22. 73 67. 419 27391 430 6. 13 15: 416 22. 49 68. 807 26945 441 6. 18 15: 457 21. 84 68. 482 25102 463 6. 17 15: 498 22. 23 69. 585 22701 490 6. 16 15: 539 21. 10 70. 892 24516 500 6. 15 15: 5710 21. 04 71. 745 24280 511 6. 13 16: 0111 20. 84 72. 672 23035 525 6. 11 16: 0512 20. 55 73. 021 22591 529 6. 09 16: 0913 19. 77 74. 318 21607 537 6. 10 16: 1314 19. 34 76. 025 20471 545 6. 14 16: 1715 19. 17 77. 894 19492 558 6. 13 16: 2116 18. 93 78. 372 18273 561 6. 15 16: 25·2301· 浙江农业学报 第 29 卷 第 6 期表 2 丢包率测试Table 2 Packet loss rate test距离Distance/m空旷丢包率Loss rate in field/%温室丢包率Loss rate in greenhouse/%3 0. 01 0. 0110 0. 18 0. 1820 0. 27 0. 3130 0. 35 0. 4140 0. 40 0. 5950 0. 52 0. 6360 0. 61 0. 72为避免偶然性 ， 分别在空旷地带和温室内 ，在有效传输距离 60 m 内设置 7 个测试节点 ， 呈“V”型分布 15， 20。测试节点以 2 s 为间隔 ， 向协调器发送数据包 ， 分别记下在 1 h 内 ， 空旷地带和温室内丢失的数据包数量计算丢包率以作对照 。测试结果如表 2。由表 2 可见 ， 无论空旷距离还是温室内 ， 随着传输距离增加 ， 节点间通信质量有轻微减弱 ， 丢失数据现象少有发生 ， 符合系统标准 。44 误差分析图 8-a 为温室大棚内 15: 2516: 25 光照强度的变化趋势 。由于 BH1750 数字型光照度传感器比较灵敏 ， 不同光照角度 、不同位置 、障碍物等均会对传感器的测量结果产生一定误差影响 ， 但误差较小 ， 可将 BH1750 传感器选取最适角度并固定好测量以减少误差 。图 8-b 为温室大棚内 15: 2516: 25 CO2浓度变化 ， 由于下午光照减弱 ， 光合强度下降 ， CO2浓度缓慢回升 。CO2的测量值与实际值误差来源于温室内温湿度变化对其测量值造成影响 ，同时 ZigBee 无线通信距离较长或温室内门窗 、番茄叶片的遮挡等均会对测量值产生较小的误差 。本系统采用的 CO2传感器精准度为 ( ± 30±1. 5) mg·kg1 12， 满足本温室调控系统的要求 。不同作物对土壤 pH 需求不同 ， 以本温室大棚中番茄为例 ， 对 pH6. 0 的土壤 ， 要推行施用碱性 、生理碱性肥料 ， 如草木灰等 ， 以中和酸性 ;对 pH5. 5 的土壤 ， 施用 50 kg·667m2生石灰中和酸性 ， 同时为降低土壤中硝酸氮含量要及时控制氮肥用量 ; 对于少数的 pH 7. 5 的碱性土壤 ，可适量施用酸性肥料 21。由图 8-c 可见 ， 土壤a， 温室大棚光照强度变化趋势图 ; b， 温室大棚 CO2浓度变化趋势图 ; c， 温室大棚土壤 pH 值变化趋势图a， The change trend of illumination in greenhouse; b， Trend ofCO2concentration in greenhouse; c， The change trend of soil pHvalue in greenhouse图 8 温室大棚环境因子变化趋势图Fig 8 The change trend of enVironmental factors in green-housepH 值在 6. 1 6. 2 稳定变化 。本系统 NHPH49型型土壤 pH 值传感器准确度为 ±0. 1， 符合系统精准度要求 ， 使用时应注意 pH 传感器放置角度 。4. 5 数据回归分析为使结果更加精准 ， 本系统采用最小二乘法进行数据回归分析 。回归分析是对两个具有相关系的变量进行统计分析的常用方法 22。本系统中可以将具有相关性的温室参数测量值和实际值系列数据绘制在直角坐标系中 ( 图 9) ， 通过最小二乘法 ( 最小平方法 ) 求出回归直线方程 ，得到温室各环境因子的最佳拟合曲线 ， 以减少系统测量值与实际值的误差 ， 同时能根据整体趋势进行数据预测 。设拟合曲线方程为y =bx +a， 根据基本最小二乘原理公式可知 :·3301·于明月 ， 等 基于 ZigBee 的日光温室智能调控系统的研究与设计b =ni =1xi珔( )X yi珔( )Yni =1Xi珔( )X2=nni =1xiyini =1xini =1yinni =1x2ni =1( )x2( 2)a =珔Y b珔X。 ( 3)在温室大棚这个特定的环境中 ， 测量值会受很多不可控因素的影响 ， 同时线性回归模型近似本身也会引起误差 ， 把这种影响的结果称为随机误差 ， 用 e 来表示 ， e 值越小 ， 则回归模型的拟合效果越好 。因此得到线性回归模型完整表达式 :y = bx + a + e( )E e =0， ( )D e =2。( 4)根据公式 ， 可得e = y 珓yei= yi珓yi= yi bxi a， i =1， 2， ， nei= yiyi= yibxia， i =1， 2， ， n2=1n 2ni =1e2i=1n 2Qa，( )b n( )2 。( 5)其中 :ei为相应于点 xi， y( )i的残差 ;2为 2的估计量 ; Qa，( )b 为残差平方和 。在进行先行回归前 ， 可先画出残差图分析残差特性 ， 如遇到传感器采集时失误而造成残差大的数据 ， 可先予以纠正 ， 然后重新利用线性回归模型拟合数据 23。以测量的温室湿度 ( )H 和温室大棚中实际的湿度 H( )0为例 ， 以实际湿度 H( )0为参照 ， 表 1 数据中能得到 H， H( )0的系列数据 ， 根据公式可以得到湿度拟合曲线参数 b = 0. 997 1， a = 0. 346 9，e = 0. 106 1。因此 ， 温室湿度 H =0. 997 1H0+0. 240 8， 湿度拟合曲线如图 9-a 所示 。相关系数 r 和相关指数 2用来描述模型拟合的精度 ， r 越接近 1， 相关程度越强 ; 2值越大 ， 则残差平方越小 ， 模型的拟合效果更好 。r 和2表达式如下 :r =ni =1xi珋( )x yi珋( )yni =1xi珋( )x2×ni =1yi珋( )y槡22= 1 ni =1yiy( )i2ni =1yi珋( )y2。( 6)湿度拟合曲线中测量值和实际值的相关指数 2为 0. 996 9， 模型拟合效果较好 。同理 ， 为减少测量系统的温度测量误差 ， 对测量的温度 ( )T 和实际温度 T( )0进行拟合 ， 根据最小二乘法的拟合曲线方程和线性回归模型可以得到 ， 系数 b = 0. 968 3， a = 0. 824 1， e = 0. 1550， T =0. 968 3T0+0. 976 4， 2为 0. 975 5， 日光温室温度拟合曲线如图 9-b。同理 ， 可得 CO2浓度 C =1. 166 4C079. 673，2为 0. 993 2; 温室光照强度 I = 0. 819 2I0+ 4930. 7， 2为 0. 984; 温室土壤 pH 值 P =0. 956 5P0+0. 298 5， 2为 0. 862 4。本系统通过线性回归模型 ， 使温室各个环境因子的测量值更加准确 ， 也更利于工作人员对数据进行统计管理 。a 温室湿度拟合曲线 ; b 温室温度拟合曲线a Fitting curve of humidity in greenhouse; b Fitting curve of temperature in greenhouse图 9 温室温湿度拟合曲线Fig9 Fitting curve of temperature and humidity in greenhouse·4301· 浙江农业学报 第 29 卷 第 6 期5 小结与讨论本系统基于 ZigBee 技术 、无线传感器技术 、自动检测技术等介绍了系统硬件 、软件的开发流程 ， 与传统的温室监控系统相比 ， 本研究所建立的日光温室智能调控系统具有如下特点 :( 1) 系统性能方面 。目前我国现有的日光温室监控系统多为单一因子调控 ， 且误差偏大 ， 扩展性不强 ， 往往能大体满足系统功能性需求 ， 而对性能精度要求不高 。本系统综合考虑多种因素 ， 使该系统能在合理误差范围内调控温室内的温 、光 、水 、气 、肥 ， 使作物生长处于最适环境 。同时 ， 本系统采取链状网络结构 ， 每隔 4 min 定时采集数据后节点进入休眠状态 ， 以减少采集频率 ，有效降低了监测节点功耗 ， 延长电池使用寿命 。经验证 ， 所采集环境数据准确可靠 ， 丢包率极低 ，运行稳定 。( 2) 传输方式及控制终端 。传统有线传输方式存在布线困难 ， 监测范围小 、操作不便 、功耗大等缺点 。本系统将 ZigBee 技术应用在智能控制终端 ， 极大提高系统实时性 、可靠性 ， 且系统价格较低廉 ， 节点扩展容易 。同时 JN5139 微控模块体积小巧 、操作简单 ， 使系统更加整洁 、高效 。( 3) 数据处理方面 。本文通过对传感器节点上采集的数据进行三次指数平滑和线性回归分析 ， 使智能监控系统处理实时化 ， 经验证 ， 提高了系统精准度 。实例结果表明 ， 研究设计的日光温室智能调控系统能够实现对数据的准确采集 ， 并能够对温室环境进行及时控制 ， 使作物处于最优生产状态 。系统满足无线化 、智能化 、精准化 、低功耗的要求 ， 具有广泛的实际应用价值和农业推广前景 。参考文献 ( eferences) : 1 李天来 我国日光温室产业发展现状与前景 J 沈阳农业大学学报 ， 2005， 36( 2) : 131 138LI T L Current situati