基于LoRa的温室智能补光系统研制.pdf

李晋蒲 曹瑞红 赵建贵 等 基于 LoRa 的温室智能补光系统研制 J 江苏农业科学 2020 48 5 198 204 doi 10 15889 j issn 1002 1302 2020 05 042 基于 LoRa 的温室智能补光系统研制 李晋蒲 曹瑞红 赵建贵 高安琪 韦玉翡 李志伟 山西农业大学工学院 山西晋中 030801 摘要 由于天气的影响 温室作物面临着光照不足 时间短且不均匀的问题 针对此现象研制了温室智能补光系 统 该系统包括环境因子的采集器与控制 LED 亮度的补光器 2 个部分 均采用高速 低功耗的 STM32 核心处理器 利 用 LoRa 无线网络实现采集器与补光器之间的数据传输 系统获取光照 温度 CO 2 环境等数据 并依据基于遗传学算 法优化后的温室作物补光数学模型和作物所需最佳红蓝光阈值 对温室内的作物自动补光 补光器采用节能且使用寿 命长的红蓝灯相结合的 LED 点阵 试验结果表明 本系统可以实现实时监测环境因子并获取环境数据 实现温室内 的自动化补光 具有实用价值 关键词 温室 LoRa LED 点阵 智能补光 中图分类号 S625 5 2 文献标志码 A 文章编号 1002 1302 2020 05 0198 07 收稿日期 2019 11 25 基金项目 国家重点研发计划 编号 2017YFD0701501 山西省研究 生教育创新项目 编号 2019SY201 作者简介 李晋蒲 1994 女 山西晋城人 硕士研究生 研究方向 为农业工程 农业电气化及信息化 农业物联网 E mail 807349720 qq com 通信简介 李志伟 博士 教授 博士生导师 主要从事计算机控制技 术 智能农业装备和生物环境测控技术研究 E mail lizhiweitong 163 com 光是绿色植物进行光合作用的基础 是植物生 长发育的必要前提 1 受冬季天气的影响 温室环 境并不能给作物提供充足的光照 致使其长期处于 弱光状态 发育与生长速度缓慢甚至停止 因此 设计一套温室补光系统是极有必要的 温室内还 存在光照不均匀的现象 为了使温室作物达到最佳 的生长环境 需要进行多区域监测 传统有线传输 存在布线困难 维护性差的问题 而传统的无线传 输距离较短 功耗大 综合以上 2 点 系统采用新型 无线 LoRa long range 网络进行数据传输 LoRa 不 仅传输距离远 成本低 而且还极大地改善了接收 的灵敏度 大大降低了功耗 发光二极管 LED 相 对于传统补光灯来说 具有光谱特性明显 电光转 化效率高 易调光 工作电压低 发光均匀稳定和寿 命长等优点 2 4 以 LED 为主要补光设备为温室 内的作物提供充足的光源 不仅可以满足温室作物 生长所需的光质 并且功耗低 价格低廉 5 现有 补光算法大体分为 2 种 一种是基于净光合速率的 补光数学模型 另一种是直接根据作物所需最佳光 照进行补光 6 7 两者都不能根据实际环境因子给 予作物最佳补光数据 针对这种现象 系统以番茄 为例 根据实际环境中温度和 CO 2 浓度 采用了基 于遗传学算法的温室作物补光数学模型 可以更加 精准地提供补光数据 系统分为环境因子的采集器与控制 LED 亮度 的补光器两大部分 采集器主要是进行多区域监 测 采集温室内不同区域的光照 温度和 CO 2 浓度 等信息 并将这些信息传输给补光器 补光器依据 基于遗传学算法优化后的温室作物补光数学模型 对采集器传输的数据进行计算 得出该区的最佳光 照 并与实际情况对比从而实现对不同区域的精准 补光 本系统与传统的补光系统相比 区别在于可 以依据温室内不同区域环境的差异和优化后基于 遗传学算法的温室作物补光数学模型 分区域进行 特定补光 不仅解决了温室内光照不均匀的状况 还能依据温室不同作物的补光阈值 实现多种作物 的精准补光 耗能低 实用性更强 8 1 基于遗传学算法的温室作物补光数学模型以及 优化 温室内部光照不均匀的问题普遍存在 因此对 于温室内不同区域的作物进行同等强度的补光显 然是不可取的 本系统采用补光模型 针对温室不 同区域的环境因子实现分区补光 9 现有遗传学 算法寻优目标值模型 根据不同温度以及 CO 2 浓度 891 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 来探寻番茄的最优光合速率 基于此获得相应条件 下的光子通量密度 也就是相应条件下的光饱和 点 然后利用多元回归的方法 通过对不同的温度 以及 CO 2 浓度与相应条件下的光饱和点进行数据 拟合 生成了以温度和 CO 2 浓度为输入 光饱和点 为输出的光环境目标值模型 10 模型如式 1 所示 I LSP 32 57 75 58T 0 461 7C 1 202T 2 0 004 15TC 0 000 097 3C 2 1 式中 I LSP 表示作物的光饱和点 mol m 2 s T 表 示温室内的温度 C 表示温室内 CO 2 的质量分 数 mg kg 系统采用该遗传算法寻优目标值模型作为补 光模型 但由于此模型所针对的环境与本系统所 针对的环境并不完全一致 在此对其进行了调整 根据本系统所针对的温室环境以及对所测数据的 整理和计算 对式 1 优化处理 调整后的模型如式 2 所示 对模型结果进行分析 其确定系数 R 2 为 0 982 表明该模型具有良好的拟合成效 对模型进 行验证 得出模型具有良好的测试精度和适用性 光饱和点的实测值与模拟值最大相对误差不超 过 5 I LSP 33 63 74 23T 0 451 9C 1 113T 2 0 003 27TC 0 000 106 4C 2 2 2 系统总体设计 温室智能补光系统包括采集器与补光器两大 部分 采集器由若干个采集区实现对温室内各区 域光照度 温度以及 CO 2 浓度等实时数据的采集 由于是分区域进行数据采集 有线传输布线困难 本系统通过 LoRa 无线单元将采集器各区数据信息 分别发送至补光器 补光器依据数学补光模型计算 出各区该温度与 CO 2 浓度条件下温室作物所需最 佳光强 与该区实时光照数据进行对比 再依据红 蓝光配比给定阈值 11 红蓝光配比如表 1 所示 通 过脉冲宽度调制 PWM 控制补光灯的亮暗程度 达 到分区智能补光的效果 系统总体结构如图 1 所示 表 1 几种常见温室作物红蓝光配比 作物 红蓝光配比 番茄 2 1 生菜 6 1 黄瓜 7 1 草莓 4 9 1 3 硬件设计 3 1 采集器 采集器由电源模块 核心处理单元 LoRa 无线 单元 OLED 屏以及多个采集区组成 每个采集区又 包括光照单元 温度监测单元 CO 2 浓度监测单元 3 个部分 光照监测单元采用 GY 30 与 ISL29020 这 2 种传感器结合 主要用于监测温室内的光照度 和红蓝光强 温度监测单元采用高精度的 DS18B20 测量范围为 55 125 精度为 0 5 12 实时 991 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 监测温室内的温度 CO 2 浓 度 监 测 单 元 采 用 S80053 CO 2 实时监测温室内 CO 2 浓度的变化 其 测量 范 围 为 0 10 000 mg kg 测 量 精 度 达 到 40 mg kg OLED 屏主要用来显示温室内的环境 数据 3 1 1 电源模块 温室中智能补光系统需要电源 模块为其供给能量 因此电源模块是其不可或缺的 一部分 本系统有相应的电源接口 可用电源适配 器直接为系统供电 由于 STM32F103CBT6 芯片的 额定工作电压为 3 3 V 部分传感器的额定工作电 压为 5 V 所以在电源模块中必须进行降压处理 降压处理分为 2 个部分 一是以 12 V 为输入电压 使用 AMS1117 5 0 稳压器先将电压降为 5 V 可以 为部分传感器提供电能 二是以 5 V 为输入电压 使 用 AMS1117 3 3 稳压器将电压降为 3 3 V 从而为 STM32F103CBT6 芯片提供电源 电源模块的电路 原理如图 2 所示 3 1 2 核 心 处 理 单 元 核心处理单元以 STM32F103CBT6 为 核 心 处 理 器 处 理 速 度 达 到 72 MHz 引脚资源 48 个 GPIO 口 37 个 IIC 通信接 口 2 个 满足设计需求 STM32F103CBT6 以主流的 Cortex 为内核 性能极高 一流的外设以及低功耗的 特性 使其应用起来更加方便 对于本系统来说 STM32F103CBT6 芯片完全满足设计需求 3 1 3 LoRa 无线单元 无线单元需选用耗能低 远距离传输 抗干扰能力强的模块 表 2 为几种无线 通信的对比 综合分析 该系统采用的无线模块其 射频芯片 SX1278 主要采用 LoRa TM 远程调制解调 器 以结合高效的循环交错纠错编码算法 13 LoRa 工作电流为 12 mA 左右 休眠电流为 200 nA 其传 输距离远高于其他无线通讯 普通环境下的传输距 离能够达到 3 000 m 抗噪能力强 LoRa 的扩频因子 可以达到 6 12 表 2 无线通信技术的对比 性能指标 LoRa ZigBee BlueTooth Wi Fi GSM CDMA2000 应用标准 无 802 15 4 802 15 1 802 11b TIA 通信距离 1 20 km 10 2 000 m 10 m 100 m 10 km 以上 通信速率 300 kb s 250 kb s 10 kb s 11 Mb s 2 Mb s 低功耗 超低 支持 不支持 不支持 不支持 频段 137 1 050 MHz 2 4 G 868 M 915 MHz 2 4 GHz 2 4 GHz 800 900 1 800 1 900 MHz 系统采用星型网络结构 采集器和补光器通过 主动唤醒进行数据传输 实现系统低功耗策略 采 集器通过定时器将 LoRa 唤醒 对补光器下达命令 采集器开始进行数据的采集和传输 完成后进入休 眠状态 LoRa 调制解调器使用隐式和显式的数据 包传输格式 13 LoRa 数据包格式如表 3 所示 表 3 LoRa 数据包格式 前导码 报头 CRC 显示模式下 有效负载 负载 CRC 002 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 LoRa 数据包的传输周期涵括了发送前导码周 期 T preamble 和报头及有效负载的传输周期 T payload 前 导码传输周期如式 3 所示 T preamble n preamble 4 25 T s 3 式中 n preamble 表示前导码长度 需在软件设计时设 置 T s 表示 LoRa 符号速率 根据软件设置的信号扩 频因子 SF 编码率 CR 及信号带宽 BW 得到 计算公式为 T s 2 SF BW 4 对于数据包报头和有效负载周期的计算 首先 确定符号 n payload 的数目 计算公式为 n payload 8 max ceil 8PL 4SF 28 16CRC 20IH 4 SF 2DE CR 4 0 5 式中 PL 是有效负载字节数 SF 指扩频因子 IH 1 是禁止报头 IH 0 是使能报头 DE 1 是开启低速 率优化 DE 0 是无低速率优化 CR 指编码率 取 值为 1 4 报头和有效负载传输周期公式为 T payload n payload T s 6 数据包传输周期 T packet 公式为 T packet T preamble T payload 7 通过系统将信号扩频因子 SF 设置成 12 编码 率 CR 设置成 1 带宽 BW 设置成 7 采用自组网 通讯协议提升无线传输速率 3 1 4 光照监测单元 光照监测单元分为 2 个部 分 一是以 GY 30 为主 对温室内整体光强进行实 时监测 二是以光强传感器 ISL29020 和红蓝滤光片 的组合为主 实现对室内红光和蓝光光强的监测 14 GY 30 对环境的检测范围大 精度高 15 16 利用 GY 30 监测光照度 与补光模型所计算出的 最佳光照度进行对比 若大于最佳光照度 则关闭 补光灯 反之 则进行补光操作 GY 30 数字光照 模块与核心处理单元的互联 并由核心处理单元 采集器 通过 LoRa 无线单元向补光器发送数据 利用 2 个光强传感器 ISL29020 分别完成对红 光和蓝光的监测和分析 在检测红光时 使用可使 625 740 nm 范围内红光透过的滤光片加在 ISL29020 上 使红光照射到 ISL29020 从而使其检 测红光 在检测蓝光时 使用可使 400 480 nm 范围 内蓝光透过的滤光片加在 ISL29020 上 使蓝光照射 到 ISL29020 从而使其检测蓝光 11 ISL29020 与采 集器中的核心处理单元相连 通过 LoRa 无线单元 将获取的光照度传输给补光器 3 2 补光器 补光器由核心处理单元 电源模块 LoRa 无线 单元 LED 点阵灯 LED 驱动单元 5 个部分构成 其中 LED 点阵灯 LED 驱动单元组成了若干个补光 区 与采集区一一对应 实现分区补光 LED 点阵 灯由红 蓝 2 种灯组成 10 10 的矩形阵 17 根据 LED 驱动单元的调节 实现对温室内部作物进行补 光的变换 LED 驱动单元主要对光环境进行调控 即改变 LED 点阵灯的亮度 将补光器中核心处理单 元发出的微弱信号转变为大电流 由此完成光强信 息动态调控的过程 可以根据温室作物所需最佳光 照量 周期性地调节温室内的光强 3 2 1 LED 点阵灯 温室内植物的光合作用以及 生长发育所需的主要光质是蓝光和红光 18 有研究 表明 红光和蓝光组合可以明显提高番茄的光合速 率 使其加速生长并改善其品质 11 因此 选用红 蓝 2 种光源组合作为补光光源是比较理想的 基于 上述原因 系统使用红 蓝 2 种 LED 灯源来为温室 中的农作物进行补光 本系统选用的是超高亮度 LED 圆形灯 11 具体参数如表 4 所示 表 4 红 蓝 LED 灯的参数 LED 灯 波长 nm 额定电流 mA 带宽 nm 直径 mm 发光强度 cd 红光 LED 639 10 30 5 22 25 蓝光 LED 462 20 30 5 5 7 由于单颗 LED 灯光照度有限 不足以补充足够 的光照 在此将多颗 LED 灯进行了组合排列 除此 之外 为了使各个植株可以同时吸收红光和蓝光 且使光源均匀 系统采用互相交叉的方式安装补光 灯 红灯和蓝灯相互交错 综合上述 2 点 本系统采 用了 10 10 的矩阵模型 每个灯四周排布了与其不 一样的灯 其中 水平与竖直方向上每相邻两灯之 间的距离经测验以 2 2 cm 最优 具体如图 3 所示 3 2 2 LED 驱动单元 相对于其他调光方式 PWM 调光拥有绝对优势 1 高精度 可以实现精准调光 从而使补光效果更佳 2 可使 LED 灯保持在恒流条 件下工作 大大减少了 LED 灯的损坏 提高其使用寿 命 3 颜色一致性好 可以极好地避免 LED 出现色 偏 17 基于上述几点 以及为了能够有效地控制红 蓝补光灯的亮度 系统采用了 PWM 调光方式 102 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 LED 驱动单元以 PT4115 恒流驱动为核心 搭 配电阻 电容 电感等元器件 构成驱动电路 具体 如图 4 所示 PT4115 恒流驱动通过 DIM 引进并直 接接受 PWM 支持 PWM 调光 此外 可以通过采 样电阻 Rs 设定输出控制 LED 的最大平均电流 11 电流计算如式 8 所示 I out 0 1 D R s 8 式中 I out 是控制 LED 的最大平均电流 D 是 PWM 的 占空比 R s 为采样电阻 驱动电路以及补光灯阵如图 4 所示 4 软件设计 本系统的采集器和补光器均以 STM32F103CBT6 单片 机 为 核 心 采 集 器 利 用 GY 30 ISL29020 DS18B20 S8 0053CO2 这 4 种传感器实现对温室内环 境因子的采集 通过 LoRa 无线单元再将数据传递给 补光器 通过补光器对数据进行处理并实现自适应功 能 该系统的程序流程图如图 5 所示 首先对整个系统进行初始化 初始化成功后 采集器和补光器均做好准备 以采集一区为例 采 集一区采集当前温室内一区的光照 CO 2 浓度 温 度 红蓝光强等信息 并将这些信息通过 LoRa 无线 单元传送给补光器 18 补光器的核心处理器接收 到数据后 通过补光模型计算出一区作物的最佳光 照度 并与一区的实时光照进行对比 若实时光照 度大于或等于最佳光照度 则使补光一区的灯为 灭 若实时光照度小于最佳光照度 则对比红蓝光 强是否小于预先设定的阈值 根据阈值与一区实际 红蓝光强的差值 通过 PWM 改变补光一区 LED 点 阵灯亮度 对温室内光照度进行调整 5 min 后 采 集一区重新采集数据 以此循环 其他采集区也依 照采集一区的方法进行实时补光 5 结论 根据温室作物在不同温度 CO 2 浓度的条件下 所需的光饱合度和红蓝光阈值 本研究设计了一种 基于 LoRa 温室智能补光系统 利用 GY 30 实时监 测温室的整体光照情况 根据补光模型得到实际光 照度与作物所需最佳光照的差值 核心处理单元通 过改变 PWM 信号改变 LED 补光灯的亮度 来实现 温室内的精准补光 19 将该系统置于温室进行运 行测试 结果表明 LoRa 无线单元在数据发送与接 收中传输良好 基本无误与延迟 采集器采集的数 据精度比较准确 基本上完成了对温室内部环境的 多区域监测 补光器能够根据数据信息发出 PWM 信号 准确调整 LED 点阵灯的亮度 实现对温室作 物的精准补光 20 本设计实现了对温室作物的自 动化补光 并具有良好的稳定性 节约了人力 实现 了温室作物高效定量的调控目的 其功能强 操作 性好 具有成本低 可自动补光的优点 因此具有一 定的社会价值和应用价值 参考文献 1 朱 舟 童向亚 郑书河 基于作物光照需求的温室光调控系统 J 农机化研究 2016 38 2 192 196 2 程望斌 刘金刚 刘碧篮 等 自适应 LED 补光照明系统的设计 与研究 J 湖南理工学院学报 自然科学版 2018 31 4 23 26 3 徐一清 LED 组合光源的优化设计及其在温室植物生产中的应 用 D 杭州 浙江农林大学 2017 4 付 明 LED 植物生长补光灯在辽宁省茄果类蔬菜生产上的应 用 J 蔬菜 2018 8 47 49 5 都金龙 植物补光系统在温室中的应用 N 中国花卉报 2011 12 17 3 6 闫文凯 张雅婷 张玉琪 等 LED 株间补光对日光温室番茄产 量及光合作用的影响 J 西北农林科技大学学报 自然科学 版 2018 46 7 132 138 146 7 赵秀元 北方地区温室番茄栽培技术 J 山西农业科学 2009 37 7 87 88 8 王 静 崔庆法 林茂兹 不同结构日光温室光环境及补光研究 J 农业工程学报 2002 18 4 86 89 9 徐 永 温室补光及其发展趋势 J 农业工程技术 2015 28 29 32 10 胡 瑾 基于作物光合需求的设施光环境调控方法与技术研究 D 杨凌 西北农林科技大学 2016 11 李 明 刘 娟 凌广明 温室大棚 LED 智能补光自适应控制 系统 J 江苏农业科学 2018 46 11 193 196 12 周克辉 基于单片机控制的 DS18B20数字温度计设计 J 湖 202 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 302 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期 南农机 2010 37 11 61 62 13 柳永波 基于 LoRa 的无线自组网 MAC 协议研究 D 陕西西 安 西安电子科技大学 2017 14 张 辉 卜雯意 施 豪 日光式室内植物生长 LED 灯模型的 建立与实现 J 黄山学院学报 2018 20 5 36 40 15 韩 文 LED 补光对番茄幼苗生长调控的研究 D 石河子 石河子大学 2018 16 邓一凡 LED 植物补光系统优化设计与控制 D 天津 河北 工业大学 2017 17 张现征 王 丹 董 飞 等 不同比例红蓝光对番茄幼苗生长 发育及光合特性的影响 J 江苏农业科学 2019 47 14 136 138 18 代家为 温室大棚中智能补光控制系统的设计与实现 D 哈 尔滨 黑龙江大学 2017 19 王 琦 梁铎耀 孙竹梅 等 光热感应温室自动控制系统设计 J 自动化仪表 2018 39 9 59 62 20 马志远 晋中市平川番茄周年生产技术 J 山西农业科学 2011 39 7 676 678 692 402 江苏农业科学 2020 年第 48 卷第 5 期