基于多网融合和节点定位技术的无线温室智能监控系统的设计.pdf

书书书牛萍娟，程 峥，田海涛，等．基于多网融合和节点定位技术的无线温室智能监控系统的设计［Ｊ］．江苏农业科学，２０１９，４７（１４）２３９－２４３．ｄｏｉ１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１９．１４．０５６基于多网融合和节点定位技术的无线温室智能监控系统的设计牛萍娟１，３，程 峥２，田海涛１，徐芳海１，李舒舒２（１．天津工业大学电气工程与自动化学院，天津３００３８７；２．天津工业大学电子与信息工程学院，天津３００３８７；３．天津工业大学大功率半导体照明应用系统教育部工程中心，天津３００３８７）摘要针对目前温室大棚环境调控方式落后、生产效率低的问题，设计了一种无线温室监控系统。该系统由终端设备、智能网关、手机ＡＰＰ这３个部分组成。采用ＳＴＭ３２完成智能网关设计，将温室内各种设备如电灯、卷帘机、加热器、加湿器、各类传感器等通过ＺｉｇＢｅｅ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＲＦ、红外连接起来，并设计一种基于安卓（Ａｎｄｒｏｉｄ）平台的人机交互界面，实现监控功能。提出指纹库定位方法的改进策略，在ＺｉｇＢｅｅ终端节点内的Ｚ－ｓｔａｃｋ协议栈中加入卡尔曼滤波算法，在线定位阶段加入贝叶斯概率定位法，实现无线网内定位功能。说明该系统运行可靠、灵敏度高、数据传输丢包率低、性价比高，能较好地满足温室智能监控的应用需求。关键词温室；ＳＴＭ３２；智能网关；多网融合；安卓（Ａｎｄｒｏｉｄ）；ＺｉｇＢｅｅ定位；手机ＡＰＰ；智能监控系统中图分类号Ｓ１２６；ＴＰ２７７．２ 文献标志码Ａ 文章编号１００２－１３０２（２０１９）１４－０２３９－０４收稿日期２０１８－０３－３１基金项目国家火炬计划（编号２０１５ＧＨ６１１５９２）；中小企业发展专项资金中欧国际合作项目（编号ＳＱ２０１３ＺＯＡ１０００１０）。作者简介牛萍娟（１９７３），女，河北石家庄人，博士，教授，主要从事新型半导体发光器件、ＬＥＤ驱动电路和半导体照明应用系统等研究。Ｅ－ｍａｉｌｐｊｎｉｕ＠ｏｕｔｌｏｏｋ．ｃｏｍ。通信作者程 峥（１９９４），男，河北唐山人，硕士研究生，从事农业物联网、嵌入式系统开发研究。Ｅ－ｍａｉｌｃｈｅｎｇｚｈｅｎｇｈｅｒｏ＠１６３．ｃｏｍ。随着农业现代化的飞速发展，温室环境监控成为国内外研究的热点之一［１］。温室大棚作为一种现代农业生产的辅助手段，不仅可以改善温室气候、减少外界４季变化和恶劣气候对温室大棚内植物的影响，还可以调节温室大棚内的环境为植物生长的最佳环境［２］。物联网的技术日新月异，物联网的应用也趋于广泛，设备的控制方式逐渐脱离了传统的人工控制，趋向于无线控制［３］。温室内拥有众多的智能设备，如电子显示屏、各类传感器、ＲＦ电灯开关、门禁电磁锁等，各设备之间的相互独立，给温室管理员带来了极大的不便。多网融合的温室监控系统可以兼容各种网络接口的设备，对室内各种设备进行集中控制，并且具备无线网内定位功能。本系统融合通信、计算机、自动控制等技术为一体，集服务性、管理性于一体，温室管理员能够更便捷地通过手机ＡＰＰ控制温室内的各种设备，并掌握设备的使用状况。１ 系统总体设计温室智能监控系统由终端设备单元、智能网关单元、系统管理单元３个部分组成。终端设备包括室内照明设备、卷帘机、加热器、智能传感器等，它们通过ＺｉｇＢｅｅ、红外、４３３ＭＨｚ的ＲＦ接口向智能网关传送环境信息或者接收各类指令，ＺｉｇＢｅｅ传感器节点同时作为室内定位的信标节点，在室内检测盲点的位置。智能网关通过Ｗｉ－Ｆｉ上传室内环境信息，解析来自ＡＰＰ的控制信息，向各个终端设备发送控制指令，并与室内的ＺｉｇＢｅｅ传感器节点组成星形ＺｉｇＢｅｅ网络，以太网接口将室内的环境信息、设备使用状态通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上传到温室设备管理中心。系统管理单元包括安卓（Ａｎｄｒｏｉｄ）手机和室内触摸平板，它们运行的均为基于Ａｎｄｒｏｉｄ平台的上位机软件，用户可根据ＡＰＰ界面操控室内各个设备，并获得室内的环境信息，实现方便快捷的管理功能。整个系统如图１所示。２ ＺｉｇＢｅｅ指纹库定位方法及其改进２．１ 指纹库定位方法在１个拥有多个ＺｉｇＢｅｅ传感器节点的网络里，所有信标节点的位置都是已知的。盲点信息须要获取大量的已知节点和盲点与其之间的信号强度（ＲＳＳＩ），并根据特定的测距公式和定位算法综合估算出盲点的实时坐标信息［４］。定位过程主要有３个部分，即测距、定位、修正。指纹库定位方法过程如下［５］第１步是建立离线定位系统的指纹库，在定位区域内划分成若干个网格，每一个网格点在一定时间内接收几个固定信标节点的ＲＳＳＩ值作为该点的指纹特征。第２步为线上定位操作，采集该盲点在定位区域内接收各信标节点的ＲＳＳＩ值。然后将采集的实际ＲＳＳＩ坐标与指纹库内的ＲＳＳＩ坐标作对比，找到１个与指纹库最接近的定位点。２．２ 改进的指纹库定位方法指纹库定位方法虽然在一定程度上大大地提高了定位精度，但是定位的稳定性和可靠性仍然有明显的不足。定位环节主要有２个点须要改进首先，在室内，由于存在非视距、多重干扰，盲点接收来自信标点的ＲＳＳＩ值可能不准确。若想提高定位的准确性，在建立指纹库的过程中必须对每个网格点的信号作滤波处理。只有建立一个相对准确的指纹库，才可以使后期的在线定位具有可靠性。指纹库建立过程中存在多种噪声干扰，因此在建立库的过程中加入卡尔曼滤波算法［６］９３２江苏农业科学 ２０１９年第４７卷第１４期网络出版时间2019-07-29 085544网络出版地址http// 试验以及性能分析笔者采用６个信标节点进行试验，分别对指纹库建立阶段进行卡尔曼滤波操作和不进行处理，以及在在线定位阶段采取贝叶斯定位算法和最邻近定位算法进行处理，试验结果（表１）表明，在指纹库建立阶段加入卡尔曼滤波算法和贝叶斯定位算法可以有效地减小定位误差，提高系统的整体定位精度。使用卡尔曼滤波和贝叶斯定位算法的平均偏差为０３２ｍ，而建立指纹库的过程不采取任何措施、定位方法为最邻近算法的平均偏差为１．１８ｍ，误差极大。由此可以看出，改进的指纹库定位方法效果改善明显，具有实际的推广意义。表１ ３种处理方法定位结果的比较处理办法定位算法最大偏差（ｍ）最小偏差（ｍ）平均偏差（ｍ）不处理 邻近算法３．１８０．２１１．１８不处理 贝叶斯法２．８６０．１８１．１２卡尔曼滤波邻近算法１．５５０．１１０．５８卡尔曼滤波贝叶斯法１．０２０．０８０．３２３ 硬件设计本系统硬件由传感器模块、ＺｉｇＢｅｅ通信模块、智能网关模块、电源模块组成。传感器模块采集的环境信息包含室内温湿度、光照度、ＣＯ２浓度、土壤温湿度等。ＺｉｇＢｅｅ模块分为终端节点和协调器节点２种，终端节点留有传感器接口，负责采集环境信息，并且作为信标节点检测盲点的ＲＳＳＩ值，协调器负责数据的汇总转发［８］。智能网关模块采用的是基于ＡＲＭ的Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３内核的ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＶＥＴ６，搭载μＣＯＳ－Ⅱ系统，包含Ｗｉ－Ｆｉ模块、４３３ＭＨｚ射频发射模块、红外信号发射模块、红外接收模块、ＺｉｇＢｅｅ协调器模块。电源模块分为２部分ＺｉｇＢｅｅ传感器结点模块和智能网关模块，ＺｉｇＢｅｅ传感器结点模块采用ＵＳＢ和干电池供电２种模式，智能网关采用５～１８Ｖ电源和ＵＳＢ供电２种方案，ＵＳＢ供电均为调试备用供电。３．１ ＺｉｇＢｅｅ通信模块ＺｉｇＢｅｅ通信模块分为终端节点和协调器节点。本次ＺｉｇＢｅｅ选用的是ＴＩ的ＣＣ２５３０Ｆ２５６芯片，该芯片是一个集成２．４ＧＨｚ的ＺｉｇＢｅｅ射频模块和８０５１内核的微控制器，具备８ｋＢ的ＲＡＭ和２５６ｋＢ的Ｆｌａｓｈ，开发工具为ＩＡＲ编译器［９］。ＺｉｇＢｅｅ传感器节点硬件结构图如图２所示，各个模块电路有机地组成了一个整体发挥作用。ＣＣ２５３０作为一个集成ＺｉｇＢｅｅ协议栈的微控制器，通过ＩＩＣ接口采集传感器数据，并通过射频电路将信号发送给协调器。该设备同时作为信标节点，通过ＣＣ２５９１配合增益天线检测盲点的ＲＳＳＩ值，在ＣＣ２５３０的内核中植入定位算法，确定盲点的位置。３．２ 智能网关模块智能网关是以基于ＡＲＭ的Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３内核的ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＶＥＴ６为核心。该芯片的ＳＲＡＭ为６４ｋＢ、Ｆｌａｓｈ为０４２江苏农业科学 ２０１９年第４７卷第１４期５１２ｋＢ，拥有２个基本定时器、４个通用定时器、２路ＤＭＡ（共１２个通道）、３个ＳＰＩ、２个ＩＩＣ接口、５个串口、１个ＵＳＢ接口、１个ＣＡＮ接口、３个１２位的ＡＤＣ和１个ＳＤＩＯ接口［１０］。芯片主频可达７２ＭＨｚ，指令周期为微秒级别，处理速度块。支持ＳＴ－ｌｉｎｋ的在线仿真调试。芯片外设与ＧＰＵ集成度高，性能稳定，因此选择此款芯片作为智能网关的ＭＣＵ。智能网关的硬件结构图如图３所示，此处的ＣＣ２５３０作为ＺｉｇＢｅｅ协调器与ＳＴＭ３２进行串口通信，采集ＺｉｇＢｅｅ传感器节点上传的环境变量以及盲节点的信号强度。Ｗｉ－Ｆｉ射频电路采用上海汉枫电子科技有限公司的ＬＰＢ１００工业Ｗｉ－Ｆｉ通信解决方案。ＬＰＢ１００为一个集成的Ｗｉ－Ｆｉ模块，内部的ＭＣＵ集成了ＴＣＰ／ＩＰ协议，自带Ｗｉ－Ｆｉ通信固件，与ＳＴＭ３２进行串口通信。红外驱动电路由红外接收管、红外发射管、信号放大电路等组成。根据红外通信相关协议，ＳＴＭ３２软件编码解码并通过驱动电路收集和发送红外信息。４３３ＭＨｚ的ＲＦ接口电路由集成的ＰＴ２２６２／ＰＴ２２７２编码解码电路、外部接收和发送天线电路组成。４ 软件设计系统软件由下位机程序和上位机程序２部分组成。下位机程序主要包含ＺｉｇＢｅｅ各传感器节点的程序和智能网关的程序，ＺｉｇＢｅｅ各传感器节点的程序采用针对ＣＣ２５３０的ＩＡＲ编程实现，智能网关的程序采用ＳＴＭ３２搭载的μＣＯＳ－Ⅱ系统实现。上位机程序主要是基于Ａｎｄｒｏｉｄ的人机交互界面，采用ＡｎｄｒｏｉｄＳｔｕｄｉｏ进行开发，具有良好的可迁移性和可扩展性。４．１ ＺｉｇＢｅｅ传感器节点软件设计ＺｉｇＢｅｅ传感器终端节点程序流程图如图４所示。本系统中共设置４个ＺｉｇＢｅｅ传感器结点，它们承担着采集环境变量（温湿度、光照度、ＣＯ２浓度、土壤温湿度）、ＺｉｇＢｅｅ组网、采集盲点ＲＳＳＩ、整理数据包并根据协议上传至协调器几大任务。作为终端节点在加入ＺｉｇＢｅｅ网络后就进入待命状态，在待命状态下，除ＲＳＳＩ值获取，所有传感器停止执行采集任务，利用定时中断调用ＳａｍｐｌｅＡｐｐ＿ＧｅｔＲＳＳＩ（），定时时长为５００ｍｓ，将采集到的盲点ＲＳＳＩ进行１次去极值均值滤波，再调用ＳａｍｐｌｅＡｐｐ＿Ｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（）将盲点的ＲＳＳＩ进行卡尔曼滤波。ＺｉｇＢｅｅ传感器节点接收到智能网关指令时触发事件ＳａｍｐｌｅＡｐｐ＿ＰｒｏｃｅｓｓＥｖｅｎｔ，此事件中包含传感器数值读取函数、协议打包函数、串口发送缓存函数。最后调用ＨａｌＵＡＲＴＷｒｉｔｅ（）向智能网关上传环境变量信息、设备序列号、盲点ＲＳＳＩ等。在空闲时刻，为了保障各个传感器节点和信道连接稳定，须要互相发送空闲心跳包。在上传数据之前还须对节点上的各个硬件模块电路进行检测，如有故障、供电不足、传感器数据失真等故障须要上传对应的故障码给智能网关。４．２ 智能网关软件设计智能网关软件流程图如图５所示。首先初始化系统外设接口，然后构建μＣＯＳ－Ⅱ系统，设计初始任务。初始任务中创建了各个等待任务，主要根据客户端指令执行设备控制等任务。这些任务在μＣＯＳ－Ⅱ中作为一个并行的线程执行。它们之间的信息通过信号量和邮箱互发信息，协调处理。整个过程构成了多网融合的智能网关的软件系统。４．３ Ａｎｄｒｉｏｄ客户端软件设计Ａｎｄｒｉｏｄ客户端为多网融合的温室监控系统的人机交互界面，如图６所示，分别为登录界面、控制模式界面、环境监测界面、定位界面。登录界面的作用为设定智能网关内部的ＩＰ和端口号，建立ＴＣＰ连接；控制模式界面是针对室内的各个设备的操作界面；环境监测界面显示ＺｉｇＢｅｅ传感器节点上传的环境信息；定位界面是显示室内盲点的坐标信息。５ 系统测试５．１ ＡＰＰ控制指令下发测试本次测试选取的地点是天津工业大学电气工程与自动化学院植物照明实验室，以此来模拟温室大棚的环境。在ＡＰＰ与智能网关建立连接的情况下，分别测试加热器指令（红外）、电灯指令（４３３ＭＨｚ的ＲＦ）、卷帘机指令（红外）、任意２种组合指令、３种组合指令１０、４０、１００、２００、５００次，计算指令码失效的次数，其中失效率为失效次数占测试次数的百分比。对于相同的红外指令来看，加热器指令的失效率比卷帘机的失效率要高，因为加热器红外感应的位置距离智能网关较远。相比之下，电灯的失效率要低一些。组合指令的失效率也明显高于单个指令的失效率，可能的原因为组合指令之间互相有干扰。１４２江苏农业科学 ２０１９年第４７卷第１４期５．２ ＺｉｇＢｅｅ组网通信测试多网融合的智能网关布置在室内的中央，４个ＺｉｇＢｅｅ传感器节点布置在室内的４个角落，如图７所示，主要测试不同设备在不同距离的丢包率和误包率，测试结果如表２所示。随着距离的增加，同一设备的丢包率和误包率均有所增加，ＺｉｇＢｅｅ网络趋向于不稳定，但总体上满足温室大棚的应用需求。５．３ ＺｉｇＢｅｅ定位精度测试本次测试选取的环境为实验室内１个６ｍ６ｍ的空间，该空间放置长桌，４个拐角为４个ＺｉｇＢｅｅ传感器节点。空间表２ ＺｉｇＢｅｅ连接稳定性测试类别设备１设备２设备３设备４丢包率（％）误包率（％）丢包率（％）误包率（％）丢包率（％）误包率（％）丢包率（％）误包率（％）２ｍ００００００００５ｍ０．５１０．１３０．４７０．１１０．５００．１３０．５１０．１２１０ｍ０．８２０．２９０．８５０．３３０．７９０．２９０．８１０．３１划分为１０１０的网格，每个网格间距０．６ｍ，在网格点放置ＺｉｇＢｅｅ路由器，即盲点，在１００个网格点中采样５０个网格点进行测试。定位的坐标以及实际位置分布图如图８所示。小２４２江苏农业科学 ２０１９年第４７卷第１４期櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄星星点为定位坐标，黑色的小线段为定位坐标与实际网格点的误差距离。经计算，选取的５０个网格点的平均定位距离为０．２８ｍ。因此可以判定该系统的定位精度为０．３０ｍ。６ 结语本研究立足于温室大棚的应用环境，不仅利用了多种无线网络和有线网络融合的技术，将温室内常用的设备集中管理，还将ＺｉｇＢｅｅ网络和传感器技术结合，设计了具备室内定位和采集环境信息双重功能的ＺｉｇＢｅｅ节点，与智能网关结合共同构成了无线温室智能监控系统。经过大量测试证明，该系统丢包率低、稳定性高，具有一定的使用价值，为未来温室的建设提供了理论依据。参考文献［１］高 尚，陈景波．智能温室控制系统的研究与开发［Ｊ］．中国高新技术企业，２０１５，２２（４）１３－１４．［２］韩力英，杨宜菩，王 杨，等．基于单片机的温室大棚智能监控系统设计［Ｊ］．中国农机化学报，２０１６，３７（１）６５－６８，７２．［３］廖建尚．基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法［Ｊ］．农业工程学报，２０１６，３２（１１）２３３－２４３．［４］侯启真，史秉鑫，刘衍帆．基于ＲＳＳＩ的ＺｉｇＢｅｅ定位技术研究［Ｊ］．计算机应用与软件，２０１６，３３（４）１３４－１３７．［５］刘小康，郭 杭．基于Ｚｉｇｂｅｅ室内定位系统的指纹库优化算法［Ｊ］．计算机工程，２０１４，４０（２）１９３－１９８．［６］安 雷，张国良，汤文俊．基于ＲＳＳＩ的机器人室内卡尔曼滤波定位算法研究［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１２，４８（８）２３０－２３２．［７］罗 利，黄 平．基于ＲＦＩＤ的室内定位贝叶斯算法仿真分析［Ｊ］．产业与科技论坛，２０１６，１５（３）６４－６５．［８］宋文波，王 健．基于多网融合技术的智能农业信息监控系统设计［Ｊ］．中国农机化学报，２０１７，３８（２）８８－９４．［９］高浩天，朱森林，常 歌，等．基于农业物联网的智能温室系统架构与实现［Ｊ］．农机化研究，２０１８，４０（１）１８３－１８８．［１０］武 征，花新峰．基于ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＶＥＴ６的校园能耗监测数据采集器的设计［Ｊ］．工业控制计算机，２０１６，２９（５）１８－１９，２１．雷哓晖，吕晓兰，李 雪，等．喷杆喷雾机拨禾板固定支架优化设计［Ｊ］．江苏农业科学，２０１９，４７（１４）２４３－２４７．ｄｏｉ１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１９．１４．０５７喷杆喷雾机拨禾板固定支架优化设计雷哓晖１，吕晓兰１，李 雪１，张美娜１，顾 炀１，２（１．江苏省农业科学院农业设施与装备研究所，江苏南京２１００１４；２．南京林业大学机械电子工程学院，江苏南京２１００３７）摘要喷杆喷雾机是目前普遍使用的一种大田植保机械，为了增加农药有效利用率和减少雾滴飘失，喷杆多加装罩盖装置。针对喷杆喷雾机生产研发中出现的损坏问题，以山东绿田农业机械有限公司生产的罩盖导流式喷雾机拨禾板固定支架为研究对象，利用有限元理论找出固定支架应力集中部位，并在其原有结构基础上进行拓扑优化设计，以增强其结构强度。在受损情况最为严重的大豆田中，拓扑优化后固定支架最大应力由原来的６５２．４ＭＰａ降至１２３．８ＭＰａ，降了８１％，机械抗振性也有大幅度的增强。该结果为企业生产优质的拨禾板式喷杆喷雾机提供技术支持。关键词喷杆喷雾机；拨禾板；固定支架；拓扑优化；应力分析；数字模型；仿真；优化设计中图分类号Ｓ４９１ 文献标志码Ａ 文章编号１００２－１３０２（２０１９）１４－０２４３－０５收稿日期２０１８－０４－０１基金项目江苏省农业科技自主创新资金［编号ＣＸ（１６）１００１］。作者简介雷哓晖（１９８８），男，河南焦作人，硕士，助理研究员，主要从事植保机械与施药技术研究。Ｔｅｌ（０２５）８４３９０４３５；Ｅ－ｍａｉｌｌｅｉｘｉａｏｈｕｉ．２００８＠１６３．ｃｏｍ。通信作者吕晓兰，博士，研究员，主要从事植保机械与施药技术研究。Ｔｅｌ（０２５）８４３９０４３５；Ｅ－ｍａｉｌｌｘｌａｎｎｙ＠１２６．ｃｏｍ。田间施药是大田作物种植管理中最重要的环节，可有效地预防田间作物病虫草害的发生。目前国内大田施药机械主要有２种一种是以无线遥控多旋翼飞行器为载体的航空植保机械，一种是高地隙喷杆喷雾机。航空植保机械多适用于山区丘陵地区，以作业速度快、地形适应性强为特点，缺点是农药雾滴易飘失、价格高昂且载药量少［１－２］。高地隙喷杆喷雾机以平原作业为主，高地隙底盘设计可有效减少机具作业过程中对作物的碾压伤害，为提高农药的有效利用率及减少农药雾滴的飘失，喷雾机喷杆多加装风幕装置［３］和罩盖装置［４］。拨禾板导流式喷雾属于罩盖喷雾，是一种结构简单、较风幕式喷雾价格便宜、可减少雾滴飘失的喷雾方法。它对高秆和低矮作物都适用。当装载拨禾板的喷雾机作业于低矮作物时，拨禾板底端紧贴作物顶部，倾斜喷出的农药药液会穿透作物冠层；当机具作业于高秆作物时，拨禾板可以拨开作物冠层，减少上部冠层对农药药液的拦截，使药液直接喷施于冠层下部。文献［４］对拨禾板的安装倾角及宽度都有详细的定义，山东绿田农业机械有限公司参考文献［４］研发设计一款拨禾板式喷杆喷雾机，但拨禾板与喷杆之间的固定支架作业时强度效果欠佳。本研究以山东绿田农业机械有限公司设计的拨禾板固定支架为研究对象，运用计算机拓扑优化理论对其进行优化设计。３４２江苏农业科学 ２０１９年第４７卷第１４期