基于物联网的农业生产监控系统设计

2018-06-05 15:00高百惠徐红亮
农机化研究 2018年2期
关键词:大棚无线监控

高百惠,徐红亮

(天津中德应用技术大学,天津 300350)

基于物联网的农业生产监控系统设计

高百惠,徐红亮

(天津中德应用技术大学,天津 300350)

针对农业大棚种植作物对环境参数的要求,提出了一种基于物联网技术的农业生产监控系统。基于CC2530核心芯片完成无线传感器网络的组建,并构建系统网关,准确获取环境参数信息,通过与服务器对接实现数据交换。在服务器搭建的网页平台界面,能够实现大棚变化的实时监控。试验表明:该农业自动化生产监控系统可操作性强,传输数据快捷稳定,控制准确,实用价值较高。

农业生产;监控;物联网;无线传感器网络

0 引言

农业智能化为农业现代化发展提供了诸多良好发展途径,而农业智能化发展进程中最为重要的非智能大棚建设莫属。结合国内外现状,现阶段的智能大棚监控方式多以有线监控为主,对生产发展带来诸多不便;而通过无线传感器网络实现的物联网技术传输速率较高,功率较低,抗干扰性能强,因此利用物联网技术来实现智能农业有利于进行环境参数信息的自动化监测与控制,发挥较为积极的作用。结合实际应用,通过无线传感器网络与农业物联网技术,保证农作物生长环境监控过程实时掌握,落到实处,从而提升监控系统的工作质量与稳定性。因此,本文介绍了一种基于物联网技术的智能农业大棚监控系统,以实现农业生产的远程监控管理。

1 系统整体设计

本系统的监控中心为数据服务器,通过2.4G射频无线传感器网络完成整个系统互联,从而实现全程无线通讯。系统整体结构图如图1所示。

图1 系统整体结构图Fig.1 System overall structure

本系统由无线传感器网络数据采集平台、网关监控平台以及远程监控中心三部分构成。在ZigBee终端节点上分别连接着温湿度传感器与光照传感器,将大棚内实时采集的数据通过无线传感器网络上传至网关。数据在网关进行汇总分析,从而控制热循环系统、喷淋系统及采光系统的工作状态,调节农业大棚内的环境。网关平台通过GPRS网络将整套数据完整传输给远程监控中心,数据在此进行储存并可实时显示在中心的网页界面上。

2 系统硬件设计与选型

2.1 网关监控平台设计

网关监控平台包括GPRS远程传输模块、CC2530无线处理模块、多种环境调控设备及继电器,如图2所示。

图2 时性 网关监控平台结构图Fig.2 Gateway monitoring platform structure

2.1.1 无线处理模块

芯片CC2530外接电路图如图3所示。此芯片内部集成了21个通用GPIO、12位ADC、AES处理器、6个定时器、2个USART、USB2.0全速控制器及DMA控制器等。

图3 CC2530外接电路图Fig.3 CC2530 external circuit diagram

2.1.2 GPRS模块

GPRS使用费用相对低廉,叠加了能够支持分组数据的网络,实现了数据通信技术与移动通信技术的完美融合[1];拥有171.2kbps的访问速度,仅需极其短暂的时间即可访问相关请求。

2.1.3 控制模块

本系统的控制模块主要由继电器构成,在自动控制电路当中,常常使用继电器作为一种电控器件,它具有实现自动控制电路中电路转换及自动调节的功能,被控制电路中电流电压等物理量的有效通断可以通过本控制模块电路中相应物理量来实现。另外,它还是具有电路隔离能力的自动化开关元件。

2.2 传感器采集节点设计

在农业大棚种植作物过程中,为了使种苗生长在有利的环境条件下,需要对影响其生长的环境参数进行实时监测,因此在本设计中搭建了传感器采集节点平台。该平台由CC2530芯片、传感器构成,用来实现温湿度、光照度等环境参数信息的实时采集与传输。

2.2.1 温湿度传感器

SHT15工作原理如下:湿度和温度环境参数信息通过湿度与温度传感器读取后会输出相对应的数据信号,信号被放大器放大后再由A/D转换器进行处理,处理的过程有纠错校准、模数转换;接下来,微处理器会接收来自二线串行数字接口传送的相对湿度与相对温度的具体数据,最后通过微处理器来实现温度补偿和非线性补偿[2]。

2.2.2 光照传感器

本系统的采用光敏电阻与外部电路组合的形式构成光照传感器,此种自定义方式能够在采集到大棚内的日光强度后迅速将数据上传至网关,从而有效控制采光系统的工作状态。

3 系统软件设计

3.1 CSMA/CA算法及侦听策略

在同一时间里,在无线传感器网络中相同信道内只能够有一个数据进行传输,若网络中事先已存在要传输的数据,就必须首先获得信道的使用权,这就需要发送该数据的终端节点通过CSMA/CA算法机制来进行竞争。IEEE802.15.4框架中的CSMA/CA算由3个变量组成:

1)BE:指的是后退指数,同CW有紧密联系。它既能够影响后退延迟的时长,也可以决定随机后退窗口的取值。

2)CW:即竞争窗口长度,指的是数据在传输前避让时隙的个数。

3)NB:表示在数据传输时产生后退的次数,即初始化清0后每次后退遍加1。

3.2 传感器终端节点程序设计

传感器添加过程如图4所示。

图4 传感器添加过程Fig.4 The sensor addition process

本实验系统使用的温湿度传感器类型为数字型传感器,通过CC2530实现不同模块对应的功能[3]。传感器仅需采集相应参数信息,便可以把数据植入系统中,通过射频网络RF将数据发送出去。

3.3 基于TRNSYS的系统仿真

TRNSYS是一个瞬态仿真软件,用于实现环境系统的模拟,由一个主程序和一些供选择的模块与固定配备应用构成,用户可以根据需求使用对应的模块,设定输入条件,应用简单便捷。

3.3.1 TRNSYS仿真系统

农业大棚采用控制热循环设备进行保温工作,因此TRNSYS模拟系统图设计如图5所示。Building模块为农业模拟大棚的建筑模型,Macro模块内存放着大棚所在地区的各项气象等参数数据。

图5 TRNSYS系统模拟图Fig.5 TRNSYS simulation system diagram

3.3.2 模拟仿真结果分析

本仿真环节分别模拟了大棚在不同目标温度、不同初始温度及在预设定目标温度范围内整个控温阶段大棚内温度模糊PID系统控制效果,由此得到控制效果图及数据。

1)不同目标温度控制效果。根据大棚内种植的果蔬品种不同,模拟系统中目标温度分别在21~27℃范围平均选取3个温度范围,图6为控制效果图。从图6中可以看出:3条控温曲线最终达到平稳的时长依此是0.23、0.1、0.265h,温度精度均控制在±0.1℃内。

通过模拟结果可知:在初始温度相同的条件下,目标温度不同,系统最终达到稳定状态时消耗的时间是不同的;模糊PID控制系统在控温环节有较好的震荡性、平稳性,控制精度高,调节次数少,时间短,很好地验证了本系统的可行性。

图6 不同目标温度效果图Fig.6 The rendering of different target temperatures

2)不同初始温度控制效果。假设初始温度分别为20、21、22℃,模拟系统将大棚温度控制在25~27℃的效果,如图7所示。由图7可以看出: 在不同初始温度下的各曲线都能够达到要求的目标温度,但所需时长不同,曲线由上至下达到稳定的时间依次为0.256、0.335、0.46h,精度均控制在±0.1℃内。

模拟效果表明:在温度初始值不同时模糊PID控制系统抗干扰性能强、控制精度高。

图7 不同初始温度效果图Fig.7 The rendering of different initial temperatures

3)整个调控阶段大棚温度控制效果。假设预设定目标温度范围分别为25~27℃、23~25℃、21~23℃和19~21℃,大棚温度控制效果图如图8所示。

由图8可以看出:大棚内不同阶段的温度精度均在±0.1℃内。由此有效验证了本课题搭建的模糊PID温度控制系统控制精度高、抗干扰性强等优点,从而验证了系统可行性。

图8 整个调控阶段大棚温度控制效果Fig.8 The control effect of greenhouse temperature in

the whole control stage

4 系统测试与分析

在成功搭建此基于物联网的农业生产监控系统后,需要对系统的运行进行可靠性与稳定性测试分析,主要包括ZigBee无线传感器网络通信测试及传感器性能进行测试。以上测试全部在天津中德应用技术大学航空航天与汽车学院实验实训室内完成。试验表明:该物联网农业生产环境监控系统运行可靠稳定,为农业信息化、智能化发展提供有力支持。

4.1 温湿度传感器性能测试

本试验中,温湿度传感器选用的型号为SHT15型号,并且选用数字显示温湿度计TAS-810型号做对比试验型号来衡量测量值的准确程度,如表1和表2所示。

表1 SHT15温湿度传感器之温度测试

Table 1 Temperature measurement of SHT15 temperature and humidity sensor

SHT15温度数据/℃TAS-810温度数据/℃相对误差/%25.325.1-0.8020.620.4-1.0022.222.2021.721.7024.624.70.4027.227.40.74

表2 SHT15温湿度传感器之湿度测试

以上数据表明: TAS-810与SHT15测得的温度数值相对误差在0~1.0%范围内,湿度数值相对误差在0~1.72%范围内,达到农业大棚温湿度精度要求。

4.2 ZigBee无线传感器网络组网测试

为了检测网络内的全部节点是否全部都加入到网络中,通过组网测试进行验证,测试地点选在天津中德应用技术大学F3教学楼。测试里使用了3个终端节点模块和1个协调器模块。为了方便在测试中了解到整个无线传感器网络的组网情况,在所有电路实验板上分别安装颜色各异的指示灯。

整个组网测试的流程为:首先打开电源开关,协调器上的发光二极管就会在闪烁数秒后一直保持常亮状态,发光二极管的这种状态就代表网络组建初步完成。为了继续测试,要在距协调器20m的地方安置1个终端节点,随后在每隔20m的位置依次摆放两终端个节点,在同一时间拨开节点电源开关。打开开关后的节点电路板上,绿色小灯一直闪烁,黄色小灯处于长亮状态。此种情况表明,这3个节点全部加入到协调器组建的传感网络中,并处于工作状态。通过计算可知:各终端节点加入网络的时间在6s左右。最后,经过反复测试可知:如果网络中的节点出现脱离网络的情况,那么无线传感器网络将会自行舍弃此节点,再重新创建网络,没有脱离网络的节点会照常工作,不会因网络重建的过程受到影响。

4.3 ZigBee通信距离测试

建筑物、天气等多方面因素会影响到ZigBee无线传输的距离,因此本试验选择在晴好天气下的体育场上进行。通过采用点对点的通信方式,每隔一段距离发送数据50次,ZigBee无线通信模块通信距离测试如表3所示。

由测试数据可知:360m为ZigBee最佳无线传输距离,在360m距离之外丢包率会随着通信距离的增加而增大。结合本次农业大棚具体情况可得,ZigBee传输距离能够满足系统需求。

表3 无线通信模块通信距离测试

5 结论

基于物联网的农业监控系统性能稳定可靠,可移植性强,用户通过远程监控中心有效提高了数据稳定性,通过数据库的储存为大棚环境研究提供精确而详实的数据信息,实现了农业智能化、信息化,为智能农业提供了技术支持。

[1] 张恩迪.基于GPRS的物联网农业虫害防治监测系统设计[J].农机化研究,2015,37(3):91-94.

[2] 鲍文燕.基于ZigBee的农业大棚监控系统的设计[J].农业网络信息,2016(6):32-35.

[3] 龚燕飞.基于农业物联网技术的农业种植环境监控系统设计与实现[J].电子设计工程,2016,24(13):52-54.

Design of Monitoring System for Agricultural Production Based on Internet of Things

Gao Baihui, Xu Hongliang

(Tianjin Sino-German University of Applied Technology, Tianjin 300350, China)

Aiming at the requirement of environmental parameters for crops grown in agricultural greenhouses, this paper proposes an agricultural production monitoring system based on Internet of Things. Based on CC2530 to complete the formation of wireless sensor networks and system gateway, achieve data exchange through the docking with the server. We can monitor real-timely the greenhouse form the web platform. The experiment shows that the agricultural automatic production monitoring system is highly operable, with fast and stable data transmission and accurate control as well as high value.

agriculture production; monitor; Internet of Things; wireless sensor network

2016-11-28

国家自然科学基金项目(61571030)

高百惠(1988-),女,哈尔滨人,硕士研究生,(E-mail) gaobaihui1@126.com。

S126;S24

A

1003-188X(2018)02-0207-05

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