基于物联网的花卉大棚模糊智控系统设计

邹志勇，许丽佳，康志亮，周 曼，刘 斌

（四川农业大学 机电学院，雅安 625014）

随着人民生活品质的不断提高及各种庆典活动、礼仪仪式的增加，花卉市场需求量在大幅增加，传统的花卉生产模式已满足不了市场的供求。近几年针对温室大棚的控制，许多学者提出了多种方法，文献[1]提出了设施花卉环境参数低功耗传输及模糊控制研究方法；文献[2]开发了基于物联网技术的花卉大棚温湿度监测系统；文献[3]提出了花卉温室大棚环境监控系统研究方法；文献[4]提出了嵌入式远程控制系统在大棚供暖中的应用；文献[5]提出了温室环境信息实时监测与控制系统的设计；文献[6]提出了温室温度控制系统的神经网络PID控制方法；文献[7]提出了温室环境参数无线传感器网络监测系统构建与CC2530传输特性分析方法；文献[8]提出了基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统设计；文献[9]开发出了基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统；文献[10]提出了复杂大系统条件下日光温室农业物联网设计方法；本文基于物联网技术为花卉大棚设计出一种智能监控系统，旨在提高花卉大棚的生产效率和质量。

物联网技术是21世纪的一项新兴技术，得到各国的高度重视，物联网主要由感知层、传输层、应用层组成，物联网技术的研究与发展将会影响现代农业的发展进程，将会对整个农业生产体系的变革产生巨大的作用[11]。

1 系统总体设计

影响花卉生长的主要参数有大气温湿度、光照强度、CO2浓度、土壤水分[1]，为实现各参数有效检测及调控，提出如图1所示物联网智控系统。

图1 物联网智控系统结构Fig.1 Structure of the IOT intelligent control system

系统由传感器节点、控制节点、路由节点、网关节点、远程监控PC机、用户手机终端共同组成，各节点都采用遵循ZigBee协议的CC2530无线单片机为核心进行设计。CC2530无线单片机是美国TI公司研制的一种片上系统，它结合性能领先的RF收发器，业界标准的增强型8051 CPU，具有出色的灵敏度和抗干扰能力，同时还具有强大的GPIO接口。路由节点和网关节点的协调器采用TI公司推荐的最小应用系统电路结构设计而成，电路简单、可靠。传感器节点结合传感器信号调理电路进行设计。控制节点结合继电器驱动电路进行设计。远程监控PC机的监控程序和用户手机监控程序采用Java程序语言进行开发。CC2530无线单片机程序设计是在TI公司ZStack协议栈基础上进行二次应用开发。传感器节点、控制节点采用12 V 5Ah蓄电池提供电能，路由节点采用3 V干电池提供电能，移动电源供电使用灵活，网关节点由220 V交流电压经电源适配器调整输电的12 V直流供电。为节约能耗，通过继电器开关控制传感器电路的电源，当采集周期到时接通传感器电路的电源，反之切断传感器电路的供电。

2 传感器节点设计

大气温湿度传感器采用高性价比的AM2302模块，它是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器，它应用专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有极高的可靠性与卓越的长期稳定性。AM2302模块通信采用的是SDI-12总线协议方式，即在一根数据线上实现数据的双向传输，传感器节点的CC2530无线单片机通过其P1.0端口编程读取温湿度数据，数据获取的方式通过以下3个步骤实现。

步骤1通过SDI-12总线端口写入采集命令控制字，AM2302模块做出响应，控制字格式为“aM!”，‘a’表示地址，‘M’表示采集命令，‘！’表示控制字结束符。

步骤2由AM2302模块做出响应，数据格式为“atttn”，‘a’表示为本传感器的地址，‘ttt’表示本次测量的时间以秒为单位，‘n’表示数据量，AM2302模块返回2。

步骤3再次发送数据获取控制字“aD0！”，即可获取AM2302模块测量出的花卉大棚里大气温湿度数据。

光照强度检测采用ISL29010模块，ISL29010模块是一个集成的光电传感器，拥有I2C接口。传感器节点的CC2530无线单片机通过其P1.1、P1.2端口向ISL29010模块的I2C接口写入控制字即可获取光照强度数据，本系统ISL29010模块的控制字设置为 COMMAND=0x88、CONTROL=0x0C， 通过读ISL29010模块的数据寄存器0x04和0x05地址获取光照强度值，实现花卉大棚里的光照强度参数采集。

CO2浓度测量采用AJD-VCO2模块，它是一个0～5 V直流电压输出的集成模块，传感器节点的CC2530无线单片机通过其P2.1端口接AJD-VCO2模块的模拟电压输出端口，实现花卉大棚里的CO2浓度参数采集，CC2530无线单片机的P2.1端口是其内部模数转换输入端口。

选用FDS100土壤水分传感器模块，该传感器模块是基于介电理论并运用频域测量技术研制开发的，能够精确测量土壤的含水量，它具有响应速度快、重复性好、环境适应性强、防水防潮、传输距离远、工作温度范围宽等特点。FDS100模块输出的信号为电流信号，因此采用二级运放电路进行处理，第一级采用精密运放OP07将电流转换成电压，第二级采用高增益运放UA741与直流电压进行求和运算，UA741输出的电压送至CC2530无线单片机的P2.2端口进行模数转换，即可实现花卉大棚里的土壤水分参数采集。

3 控制节点设计

控制节点主要实现加热风机、补光灯、加湿器、遮光布的控制，因4种调节设备安置在花卉大棚的不同区域，由4块CC2530无线单片机进行控制，CC2530无线单片机的P1.0端口驱动9013三极管实现继电器开关控制，由继电器开关实现相应调节设备控制。

4 网关节点设计

网关节点是传感器节点、控制节点与远程监控PC机通信的桥梁，负责传感器数据的汇聚、ZigBee网络的现场管理，因此选用具有强大数据处理能力的32位S3C6410嵌入式控制器为核心进行设计。为提高电路设计的电磁兼容性和维护的方便性，网关节点采用核心板加底板的设计思路。核心板由S3C6410嵌入式控制器、2片K4X1G163PC-FGC6存储器接成256 GB容量的SDRAM、2片K9GAG08U0E-S存储器接成4 GB容量的NAND Flash共同组成。底板主要由电源模块、USB接口、JTAG接口、LCD接口、URAT接口组成。

S3C6410嵌入式控制器的UART接口与CC2530无线单片机的串口相连，实现与ZigBee网络各节点之间的相互通信，同时网关节点上的CC2530无线单片机担当ZigBee网络的协调器。图像采集模块选用T6836WIP，它通过30万像素逐行CMOS传感器获取图像信息，具有自动白平衡、自动增益控制、自动背光补偿，内置控制器和WiFi通信，S3C6410嵌入式控制器的I2C接口与WiFi通信模块相连，即可实现大棚实时图像数据的采集。为了直观显示和方便操控，显示器选用AT070TN83V 7寸液晶触摸屏，实现实时显示和触摸操控。

网关节点系统程序设计通过Platform软件自行定制出WinCE6.0嵌入式操作系统。为有效管理数据，在WinCE6.0嵌入式操作系统上移植SQlite嵌入式数据库，SQlite具有体积小、源代码开放、运行内存所需存储量小、操作方便等优点，将sqlite.lib、sqlite.dll 2个库文件加入WinCE6.0系统的应用程序工程，通过调用SQlite的API函数即可实现SQlite嵌入式数据库的操作。各参数智能调节采用模糊神经网络算法进行闭环控制，智控系统程序流程如图2所示[12]。

图2 智控系统程序流程图Fig.2 Flow chart of the intelligent control system

5 模糊控制器设计

以光照强度控制为例进行设计，光照强度控制在8800～9200 lx，光照强度目标值设定为9000 lx，超出控制范围由硬件电路报警并同时向管理者手机发送警报短信，针对光照强度控制的模糊控制器结构如图3所示，以光照强度目标值和实测光照强度的误差为光照强度偏差e的输入量，光照强度偏差e的变化作为ec输入量，调压器的调节电压值为控制器的输出量u。e，ec和u对应的模糊变量分别设为E，EC和U，3个模糊变量的模糊量设为E=EC=U=｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB｝。

图3 光照强度的模糊控制器结构Fig.3 Fuzzy controller structure of illumination intensity

e 的论域为［8800，9200］（lx），并将 e 的大小量化为 7 个等级，模糊数表示为｛-3，-2，-1，0，+1，+2，+3｝，则对应的模糊论域为［-3，3］，由式（1）求出量化因子 ke，式中 nj为 3，b 为 9200，a 为 8800，得出ke=0.015。光照强度5 min调节一次，ec的论域为［-1.33，1.33］（lx/s），将 ec 的大小量化为 7 个等级，模糊数表示为｛-3，-2，-1，0，+1，+2，+3｝，则对应的模糊论域为［-3，3］，同理得出 kec=2.25。 u的输出值对应为［-5，5］（V），将 u 的大小量化为 9 个等级，模糊数表示为｛-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4｝，则对应的模糊论域为［-4，4］，由式（2）求出输出比例因子ku，式中u为5，n为4，得出ku=1.25。各变量均选用三角形隶属函数，具有使用稳定、简单等特点。为实现E较大时输出响应快，E较小时输出精度高而且超调量少，输出量U的隶属函数设置成中间密、两端疏；3个模糊变量的隶属函数如图4所示[13]。

图4 E、EC、U的隶属函数Fig.4 Membership function of E、EC and U

采用if A and B then C模糊条件推理方法，根据实践调试经验得出表1所示模糊控制规则表，共49条控制规则，反模糊化采用最大隶属度平均值法。其它环境参数的模糊控制器设计相似[14]。

表1 模糊控制规则表Tab.1 Control rule of fuzzy algorithm

6 系统试验

按图1所示结构组建智能监控系统对系统进行试验。模糊控制器移植在网关节点的S3C6410嵌入式控制器上以输出响应表的形式实现。在网关节点上设定花卉大棚各环境参数为大气温度9.5℃，大气湿度68%，光照强度8000 lx，土壤水分7.5%，CO2浓度400 ppm。大气温度调节通过加热风机实现，大气湿度调节通过加湿器实现，光照强度调节通过补光灯和遮阳窗帘实现，土壤水分调节通过喷灌实现，CO2浓度调节通过进风电机和出风电机实现。试验数据与标准仪器检测的数据对比如表2所示，数据表明24 h内大气温度偏差控制在±0.6℃范围内，大气湿度偏差控制在±1.4%范围内，光照强度偏差控制在±282 lx范围内，土壤水分偏差控制在±0.8%范围内，CO2浓度偏差控制在±28 ppm范围内，闭环调节精度完全满足系统实际运行的需求。

表2 温度、湿度、光照、土壤水分和CO2试验数据Tab.2 Test data of temperature and humidity，illumination intensity，soil water content，CO2concentration

7 结语

为花卉大棚设计出一种物联网智能监控系统，硬件设计实现大气温度、大气湿度、光照强度、土壤水分、CO2浓度传感器信号采集电路、网关节点；ZigBee网络程序设计在TI公司ZStack协议栈的基础上实现二次开发，在网关节点上自行定制出WinCE6.0嵌入式操作系统，为实现数据有效管理在WinCE6.0上实现SQLite嵌入式数据库。在网关节点上实现模糊神经网络智能算法，闭环控制结果表明，大气温度偏差在±0.6℃范围内，大气湿度偏差在±1.4%范围内，光照强度偏差在±282 lx范围内，土壤水分偏差在±0.8%范围内，CO2浓度偏差在±28 ppm范围内，控制效果良好。

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