基于Android的智能温室控制与实现

刘天宇，徐晓辉，宋 涛，苏彦莽，吴 迪

(河北工业大学电子信息工程学院，天津 300401)

0 引 言

当前远程控制技术在我国各行业获得了前所未有的广泛应用，农业灌溉进入了自动化监控与调度时代。现代智能控制器作为田间管理的有效手段和工具，有利于灌溉过程的科学管理，降低操作者本身素质的要求，更高效地给作物补充养分。

以往灌溉控制器工作模式是按照设定的时间点或时间间隔进行灌溉，对环境参数的控制也仅是限于阀值控制，高温通风、低温加热等，其本质仍是定时器或流量控制器[1]。且传统的单片机控制器由于其存储空间小和计算能力差等缺点导致系统简单、控制模式单一，已不能满足现代农业的管理需要。Android 平台采取软件层叠的方式构建系统框架，由应用程序层、应用程序框架层、系统运行库层和Linux核心层构成基本架构[2]。它具备WIFI驱动、3G驱动，可满足各种无线通信需要，可嵌入高速处理器，大容量内存。为了克服以上缺点，本文选择了内存大，计算能力强的安卓系统，设计结合Android的特点开发了兼具B/S和C/S 2种模式的多元化数据处理和良好的交互体验的智能控制系统。

1 智能系统整体设计

基于Android的温室智能控制与实现的自适应农业灌溉系统[3]见图1。主要包括土壤墒情传感器、温度传感器、水位水质传感器等数据采集设备；MCU控制系统；农田气象采集系统；PLC控制器(含水费刷卡计价功能)[4,5]；由电磁阀控制的灌溉泵、肥料泵等执行器以及终端主机和安卓移动终端。在本系统中首先由传感器采集土壤墒情、温室温度、湿度、CO2等信息并通过485总线将数据传入MCU(Micro Controller Unit，微控制单元)，由MCU作处理后将数据发送到PLC近端显示、无线数据远传模块和485转WIFI模块实现远程监控[6,7]。

图1 系统总体设计

2 软件客户端架构设计

本系统设计了C/S与B/S结合的控制模式。B/S模式下，移动终端通过Http通信协议将请求发送到Web服务器，Web服务器将请求转发给云端数据库[8]。C/S模式下安卓终端为客户端，MCU控制单元为服务器。MCU外接485转WIFI模块作为AP热点，移动终端通过SSID接入无线局域网实现与温室的指令交互[9,10]。在无线网信号较弱时可通过GSM模式直接将指令以短信的形式直接发给MCU上的GSM模块再由控制设备紧急启停[11]。Android移动终端的软件架构见图2。

图2 移动终端软件架构

3 智能灌溉策略

3.1 数据库的建立

建立智能数据库是实现智能灌溉的基础，本系统的数据库主要由Shared Preferences和SQL Server 2个部分组成，分别实现对本地数据和云端数据的储存。SharedPreferences是Android平台上一个轻量级的存储类，处理时Dalvik会通过底层自带的本地XML Parser解析数据。读写速度快故常用来保存系统配置，例如IP地址和端口号、用户登录信息等。 植物生长相关的海量数据则利用Web服务器发送至云端SQL Server数据库，利用“CREATE TABLE tablename”语句建表，并将Web服务器发送来的数据加载到表中，通过HTTP协议以及调用Input Stream和Out put Stream类实现与安卓终端的通信[12]。用户身份信息和水费余额等重要信息保存在远程数据库中，用户登录、查询余额均需要远程匹配,增强了安全性和可维护性。

3.2 智能数据计算

(1)数据图表化。数据库的建立为接下来的计算提供了技术基础，传感器采集到的数据在移动终端内通过Intent相互传递数据，并使用add Category()方法为Intent对象添加Category属性，可将土壤墒情、CO2浓度、光照强度、pH值等数据归类、整理，最后显示在交互界面(见图3)。在程序内调用AChart Engine方法将数据根据数据特征分别绘制成柱状图、折线图，见图4和图5。

图3 温室数据

图4 灌溉用水量对比

图5 肥料用量对比

(2)刷卡阶梯水价计费。我国农业种植面积大，灌溉用水情况复杂，实行阶梯水费计价政策势在必行。本系统在PLC控制器上设计了FRID射频刷卡用水功能，用户缴费买水，用水量信息保存在射频卡中。安卓移动终端可自动查询最新水价公告，并与PLC内射频识别的用户用水量对接，实时根据耗水量、水价政策计算水费，并在余额不足时提示用户缴费，消除了传统单片机系统到现场刷卡才能查询余额的弊端，实现了智能、科学的计费方式。

3.3 智能灌溉决策

Android客户端内的数据通过Web服务器上传到云端农业数据库。在数据库内，现场采集的数据会与农业植物生长大数据进行比对。实时数据与理想数据偏差过大则发送指令指导执行器的开关动作(见图6)，土壤墒情传感器采集到土壤湿度传递给安卓客户端，客户端归类、整理数据并传到云端农业库[13]。对比得出土壤湿度过低时，开启灌溉泵浇灌，达到要求湿度时反馈到客户端并通过MCU向电磁阀发送指令关闭水泵。云端服务器内置灌溉决策模型，基于现场采集数据及当地气象信息进行灌溉决策，并控制水泵、电磁阀、肥料泵等设备，执行灌溉决策。智能灌溉决策与传统农业控制器的区别在于其可根据未来天气及植物生长规律自动调整灌溉方案，实现真正的智能灌溉。具体区别见表1。

由表1可看出，本文设计的智能温室控制系统在调控参数平缓化、精准化和节约水资源、电量4个方面表现良好，打破人工预设阀值的常规模式，实现了自动根据气象变化而自行调整的智能化控制。

图6 智能灌溉决策流程

农田状况 传统灌溉智能灌溉结论明天降温温室温度降到限值时开启暖风根据气象信息提前预热调控温度更平缓4 h后降雨正常灌溉减少灌溉量并打开集雨器节约水量CO2浓度超标室外大风开启排风扇直至CO2浓度合格开启通风窗节约电量连续阴天用户自己设置补光强度根据光线传感器与理想差值自动设定光强调控光强更精准

4 结 语

本系统建成了一个集信息采集、传输、分析、管理与控制决策于一体的基于Android系统的高效温室控制系统。通过B/S与C/S 2种模式的配合管理，使系统能适应多种不同情况下对多块温室参数的远程监测和控制。GSM模式提供了安全保障。数据归类、整理之后上传云端与农业生产大数据的融合为植物生长参数控制提供了精确的理论指导，是本设计的一大亮点。经实测本系统可有效地节约人力成本，提高管理效率和控制精度，具有广阔的应用前景。

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