基于EFM32的温室监控系统的设计与研究

冯 琪，陈 光，陈泽虎

(东华大学信息科学与技术学院，上海 201620)

0 引言

近年来，温室大棚种植技术得到了迅速的推广和应用，它提高了作物的产量，解决了作物生长的季节问题。然而，温室作物对其种植环境要求较高，怎样对室内的温度、湿度及光照度等环境因子进行智能控制已成为人们正在研究和解决的重要课题。从国外引进的智能温室大棚价格昂贵，维护费用极高，因而研制高性能的大棚监控系统具有重要的现实意义。

本文针对目前温室价格昂贵、布线困难、功耗高的特点，设计了一个智能温室监控系统。通过各个模块的软硬件设计以及自适应加权数据融合算法的设计，实现温室内的各个因子的检测、无线传输和实时监控。

1 智能温室大棚监控系统结构设计

1.1 系统总体结构

图1 温室智能监控系统结构框图

温室智能监控系统结构如图1所示。MCU采用EFM32TG110，主要电路模块［2］包括传感器电路、电源电路、无线传感电路。传感器电路将实时参数发送给MCU，MCU对数据进行采集与预处理，并通过无线模块发送给协调器，经过数据融合，最终将参数通过串口在电脑上实时显示出来，并能根据需要进行一定的调控。

1.2 单片机系统

单片机选用的是EFM32TG110［3］。该芯片是32位的ARM处理器，专业的低功耗芯片。最高频率可达32 MHz。一共有5种功耗模式，其深度睡眠模式的最低功耗电流只有20 nA，具有超快的唤醒能力，电压3.3 V。

1.3 传感器电路

传感器电路由光照传感器和温湿度复合传感器组成。温湿度复合传感器采用AM2301。采用单总线。若要准确读数，间隔时间最小是2 s。单片机采用I2C通信方式读写BH1750FVI，它作为本设计的光照传感器。

1.4 无线电路

本设计中的各节点选用CC2530芯片，作为Zig-Bee模块，实现数据处理及ZigBee无线通信功能。拓扑结构上，本设计采用星型网络，如图2所示，1，2，3，...，n是无线传感器网络的传感器节点。0是星形网络的协调器节点，能将收集到的数据最终通过串口发送给PC接收。也能将PC的指令发送给各传感器节点，最终通过串口发送给MCU来做出决策。

1.5 电源与灯控电路

电源电路:电源芯片选TPS5430DDAR提供12 V的电压，转换成5 V和3.3 V。

灯控电路:此处使用继电器JGX-3F来驱动日光灯的开断。

1.6 上位机显示与控制

最终输出的数据经过串口转USB接口在电脑上显示。显示的内容包括温度信息(范围0～50℃)、光照信息和串口端口选择。如果温度过高，将会产生报警。另外还可以通过选择灯控开关来实现灯光的控制。

2 通讯协议

通讯协议用于实现上位机与下位机的通信，如表1所示。通信数据格式分为上行协议与下行协议。上行协议即MCU上传数据的协议，上行协议的格式为首位为0xef，其次为辨识位、ID、数据高字节、数据低字节、校验和0xfe;辨识位如表2所示，当Mcu收到下行协议之后，将温度、光照、湿度数据封装成上行协议，上位机对协议进行解析，当收到握手协议时说明连接成功，即可以进行转换，根据辨识位、分离温度、光照、湿度、灯状态数据，当收到上报结束指令时，将数据进行显示。下行协议是使单片机发送数据的协议，其格式为:“0xef，0xc0，0x00，0x00，0x00，0xc0，0xfe”。另外，本系统也可以控制光照，开关灯的协议为首位为0xef，其次为 C5、ID、00或 01(关或开)、校验和0xfe。

表1 通信协议

表2 辨识位

3 软件设计

3.1 数据采集软件设计

系统单片机的主程序流程如图3所示。

图3 主程序流程图

系统上电之后，先进行时钟、各I/O端口及通信端口初始化。传感器初始化之后，MCU就开始对数据进行采集，并将数据放置在设置的缓冲区数组中。当单片机收到指令，产生中断后，便对数据进行处理，并通过算术平均法，利用传感器节点的缓存机制将多次采样的同种类型的数据合并成一条数据信息。设节点的采样频率为f，可以设定，从上次接收的指令到这次接收的指令的时间间隔T，在T间隔内，MCU共采集了 k次数据，这些数据为 xq(q=1，2，...，k)。MCU计算出缓存数据的算术平均值(k)，通过MCU的串口发送给ZigBee。然后将缓存中的数据全部清除，为下一次采集N个数据做准备。

均值为:

3.2 无线通信软件设计

图4 传感器及协调器节点程序流程图

传感器及协调器节点程序流程如图4所示。ZigBee终端节点主要作用是传输MCU采集好的温湿度，光照数据给ZigBee协调器［4］，并接收来自协调器的相关命令。该节点上电后，首先硬件初始化和协议栈初始化，搜索可用信道并加入，成功加入后进入省电模式。普通情况下，ZigBee进入低功耗模式。有数据时，采用中断唤醒的工作机制。当有数据传输请求时，唤醒工作，串口接收MCU采集的数据并通过无线模块发送ZigBee协调器，发送完后重新回到低功耗模式。

协调器节点上电后，初始化芯片与协议栈，建立ZigBee网络。当有节点申请加入网络时，准许加入并分配一个16位的网络短地址，协调器不能处于休眠状态，如果收到来自上位机的发送数据指令，则将通过无线通信发送给终端节点，当接收到来自终端节点的数据时，将会将原来的数据通过串口发送到上位机，以便上位机能够对各种数据包进行解析。

3.3 数据融合算法设计

无线传感网中有很多的节点，数据融合是指将星型网络中的各个传感器的获取值进行综合，从而能够减少无线传输的数据量，有效地减少各个节点的耗能，并且能够消除数据采集的不确定性，提高准确度。对于数据来说，均方误差越小，则融合值的波动越小，从而得到的数据越接近于真实值。

图5 自适应加权数据融合模型图

图5是自适应加权数据融合模型图，自适应加权数据融合算法［5］的实现方法是:根据传感器节点传输的数据自适应地确定其对应的权数，以使数据融合后的均方误差最小为条件，来求融合值。如公式(3)所示。其中W1，W2，Wi为使得方差最小的权值。各传感器节点的采集多次的数据平均值为(k)，发送给协调器，协调器进行数据融合后的加权平均数据融合值为:

其中，W1，W2，…，Wn的权值和为1 且有:

总均方平方和误差δ2为:

由于式(5)为多元二次函数，有最小值，通过对其求导，就可以求得最优加权因子为 W'i，如公式(6)。代入式(3)从而可求融合值。

4 实验结果与分析

为了验证该系统获得融合数据的可靠性，依次对传感器各节点进行采样。以温度、湿度数据为例，相等的时间为间隔，一次采样内，各个传感器的数据如表3所示。

根据公式(3)和公式(5)，用加权算法得到的最终结果温度=25.6，湿度=57.7。总体方差温度为0.0057635，湿度为 0.166444。对比之下，用均值算法得到的平均值，温度为25.57，湿度为56.82，其方差温度为0.08223，湿度为0.8839。可以发现用自适应加权算法相对于均值算法来说具有更小的方差，其数据的稳定性更强。

表3 温湿度数据图

图6 上位机显示图

图6是上位机上实时显示的大棚内的各项指标，可以实时显示4个区域的值，其中包括温度、湿度及光照，并且可以触动按键从而控制继电器以控制灯光，从而补光。最终实现对上述环境因素的实时监测或控制。

由以上结果分析可得，本智能监控系统不但能够实现对环境因子的实时监控，同时由于能够有效地抑制误差，提高了融合数据的精度，从而达到了节能的目的。

5 结束语

本文研究了智能大棚的温度、湿度及光照等参数的采集、传输及监控的原理和方法，并以EFM32TG110及CC2530芯片为核心硬件，设计了智能大棚监控系统的总体结构，并通过数据采集、处理及通信的软件设计以及数据融合算法的设计，实现了大棚内的多点检测、无线传输和实时智能监控，具有良好的经济与实用价值。

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