嵌入式远程智能供暖温控系统的设计

郝秦霞 韩晓冰

摘 要：针对城市供暖消耗严重，且现有供暖监测系统多标准并存、协议转换、异构网络接入等问题，设计了一种基于嵌入式、无线网络通信、供暖监控技术以及网络层路由协议优化算法的远程供暖温控系统。系统首先设计硬件结构，采用终端节点、协调器节点分别控制，以MSP430F149控制器与CC2530开发板为基础，增强信号强度，实现智能阀位实时、远程监测与控制;其次对系统信号采样、数据处理程序进行了流程优化设计，完成系统的软件规划;最后系统以动态规划算法为基础，在ZigBee无线传感网中设计一种基于最小时延的低功耗路由算法，达到优化网络层路由协议目的。最终实现系统供暖温度实时采集、处理、存储与上传等远程控制功能，达到了节能减排，减少热量损耗的目的。

关键词：嵌入式;ZigBee;路由算法;控制电路;智能供暖

中图分类号：TP 313   文献标志码：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0418   文章编号：1672-9315（2019）04-0693-08

Abstract：Energy consumption for urban heating is becoming ever more serious， and there exist such problems as coexistence of multiple standards， protocol conversion and heterogeneous network access in the existing heating monitoring system.A remote heating temperature control system is designed based on embedded technology， wireless network communication technology， heating monitoring technology and network layer routing protocol optimization algorithm .Firstly， hardware structure has been designed in all of system，controlled by EndDevice node and Coordinator respectively.Development board of CC2530 and controller of MSP430F149 are adopted to achieve intelligent valve Shifting control， enhance signal transmission distance and capacity of wall crossing ability：Secondly， in order to achieve low energy consumption and minimum delay of data transmission in wireless sensor networks （WSN）， a low power consumption routing algorithm is proposed based on minimum delay to achieve the goal of optimizing the network layer routing protocol.Finally， we design the process of data collection and forwarding.The system realizes remote control of heating temperature， including real time collection， processing and uploading， by which end users can monitor heating data in real time and intelligently by mobile terminals， Web browsers， etc.The goals of energy saving，emission reduction and heat loss reduction have been achieved.

Key words：embedded system;ZigBee;routing algorithm;control circuit;intelligent heating

0 引 言

隨着人们生活质量的提高，人均建筑面积占有率的增加，如何利用新技术降低供暖而产生的耗能，达到降耗增效，是城市集中供暖的所要面临的重要问题。目前已有的楼宇供暖传感监测点分布相对分散，有线监测系统的布线、维护复杂，成本高。因而实现智能化、网络化的管理便成了至关重要的问题。

嵌入式系统与无线网络技术的结合是当前智能控制领域发展的趋势，这种结合底层监测设备与无线网络连接的应用在城市供暖监测监控中已有一些研究，而如何使城市供暖监测监控运行最优状态、耗能最低，以及智能化程度和社会效益最优成为急需解决的问题，目前的研究中孙治贵、黎贞发等尝试利用物联网技术集成开发实时监测预警系统[1-2];HARIHARAIV G，MUHAMMET K等提出建模达到供热控制策略[3-5];CHOU H，AIVTOIIVE C T等提出混合能源热力系统供热[6-7];MATTIAS V，文波等采用各类算法以求得负荷预算[8-10]。但这些分层管理技术本身存在着协议不统一、硬件不通用、软件不兼容、信息不共享等问题，影响了信息控制技术应用整体效益的实现，也是嵌入式系统与无线网络技术结合急需解决的开发问题。

针对以上问题研究提出了一种基于嵌入式设备的远程智能供暖温控系统。远程智能供暖温控系统从硬件设计、流程设计、算法优化等方面对系统进行了完整的综合设计，并对网络的组网方式、控制电路硬件设计与软件流程、算法均提出优化与改进。在硬件系统开发中，利用ZigBee技术，完成终端节点控制和协调器节点控制的设计。利用MSP430F149控制器与CC2530开发板为核心资源，设计、构建系统硬件电路，阀位控制电路，并增加带有PA信号的放大器，增强了信号传输距离、穿墙能力和控制性能;在软件设计中，针对嵌入式网络终端节点与路由节点间的路由协议，提出一种基于最小时延的低功耗路由算法，在最小时延路由指标函数中寻找低功耗路径。最终实现供暖监控数据与嵌入式设备之间的实时动态交互，实现供暖温度实时采集、处理、存储与上传等远程控制。用户可以通过移动终端APP、Web浏览器等对热能数据、供暖设备进行实时远程监控，为远程供暖温控系统提供了智能、有效的解决方法，达到了节能减排、减少热量损耗的目的。

1 嵌入式远程供暖温控系统总体设计

嵌入式远程供暖温控系统的主要功能包括：实时远程温度控制，查询温度监测数据、管路流量监测数据，实现智能电磁阀开度控制、用户供暖流量调节，传感器节点的数据存储在供暖Web服务器中心。数据收集和转发驱动程序流程为

首先，制指令经由用户终端设备发送至网络协调器，路由节点接收命令并转发至ZigBee终端节点，控制器经采样电路最终接收的终端节点指令为目标信号;数据采集模块通过传感器对各用户进、回水温度以及温度检测等数据进行收集、处理并打包发送给ZigBee终端节点，终端节点通过串口SPI与控制器相连[11];采样电路收集位移反馈单元的阀位反馈信号，作为真实信号[12]。控制器将真实信号经过修正后与目标信号作差得到误差信号，根据电磁阀控制算法生成PWM电控信号，经过气动执行单元控制阀芯和阀体，实现流量的精准调节，完成对室内温度进行控制的目的。

然后，系统采用低功耗中断请求方式，终端设备通过ZigBee网络实时查看控制器对传感器监测的温度、流量等的真实信号数据，作为判断依据。

2 嵌入式的远程供暖温控系统硬件设计

2.1 系统硬件结构

网络的终端设计为数据采集模块、控制单元模块以及无线通信模块[13]。控制单元模块是ZigBee终端节点的核心部件，为了实现低功耗、高性能的设计目的，控制单元模块核心单元选用美国TI公司16位RISC结构的超低功耗混合信号处理器MSP430F149单片机[14]，其晶振频率最高时到达25 MHz。MSP430F149单片机处理能力强、运算速度快、超低功耗、片内资源豐富、支持ISP、支持超小型封装的特点。数据采集模块选用系统ZigBee CC2530[15]，CC2530是ZigBee应用的一个有效解决方案，结合RF收发器、8051CPU的优良性能，以低成本构建网络节点[16]，利用各节点收集各传感器实时数据，完成实时通信。

数据传输模块包括协调器与终端节点，协调器用来收、发数据和指令[17]，且外加RFX2401C，以较低的总成本建立较强的无线传感网络[18]。

MSP430F1490单片机与CC2530无线射频终端节点模块使用主从SPI模式相连，MSP430F1490为主模式，CC2530为从模式。控制单元模块由MSP430F1490、电气转化单元、气动执行单元、位移反馈单元和电磁阀组成[19]。以电磁阀为主体的电气转化单元将单片机的电控转换为气控，控制阀芯和阀体的运动状态，执行对电阀门控制器的实时控制。键盘控制和LCD显示通过串口USART相连与MSP430F149.嵌入式远程供暖温控系统硬件架构如图1所示。

2.2 CC2530+RFX2401连接原理电路

ZigBee采取2.4G的频率，传输能力，但强度受限，节点之间通讯不稳定，因而协调器节点选用带有PA信号增强处理的CC2530+RFX2401C无线射频模块，增大网络覆盖范围，节省芯片引脚资源。协议栈为TI公司的ZStack-CC2530-251a[20]，CC2530+ RFX2401连接电路在系统中的构架原理如图2所示。CC2530 P1.1连接RFX2401C TXEN;CC2530 P1.4连接RFX2401C RXEN，RXEN为高电平时，TXEN决定数据的收发。通过Packet Sniffer抓取ZigBee数据包，并检测信号强度。在同样的距离测信号强度，对比增加PA前后信号幅度，得出增加PA后信号强度增大24 dB，通信距离平均增加约60 m.

2.3 MSP430F149的控制电路

MSP430F149单片机作为中央处理单元，对温度设定的目标信号、与位移反馈单元反馈的真实信号进行运算。ZigBee CC2530收集的温度设定目标信号，启用HalUARTWrite[21]函数，将MSP430 RXD与CC2530 P0.3 TXD相连，MSP430 TXD与CC2530 P0.2 RXD相连，P0.3用于数据发送，P0.2用于数据接收。为了保证硬件电路设计的通用性，位移反馈单元的真实信号采用单级性电流测量法，通过MCP601芯片实现采样，信号经过单片机内部A/D转化器转变成MSP430F149可接收的数字电压信号，从而实现双路信号的数据处理。A/D转换采用模拟输入通道MSP430F149的P60/A0.控制电路如图3所示。

3 远程监控系统的软件设计

软件设计上，系统集成开发环境选用具有健壮性、持续性和稳定性的IAR Embedded Workbenchfor 8.10[22]，并嵌有ZigBee通信模块。设计主要包括信号采样、数据处理程序、电磁阀控制算法、终端web监控程序的设计。

3.1 系统流程设计

协调器节点是整个系统的关键，通电后协调器首先执行初始化操作，组建ZigBee无线网络，为网络分配一个PANID标识，在组网成功后，接收终端节点的入网请求，并为其分配网络地址、接收数据、控制命令等。

终端节点执行初始化操作后检测ZigBee网络是否存在，若存在则申请加入。考虑协议栈和应用程序的实现，系统采用低功耗中断工作模式完成数据的采样处理，并将监测数据发送至协调器节点，当中断产生时，启动A/D，间隔20 ms[23].按键中断完成模式选择、参数配置等操作，LCD实时显示溫度控制数据、电磁阀状态等参数。通过主从SPI模式，数据由CC2530传输至MSP430F149单片机，MSP430F149内部ADC对真实数据、目标数据通过控制算法程序进行处理，求出偏差后利用开度控制算法执行模糊PID输出PWM波驱动电磁阀，提高温度控制精度，完成供暖监控数据与嵌入式设备之间的实时动态交互。嵌入式远程智能供暖温控系统软件流程如图4所示。

3.2 ZigBee网络的路由算法的优化

为了满足嵌入式远程供暖温控系统的实时性、低功耗需求，则须使ZigBee传感器网络中数据传输能耗最低、时延最小。在比较自适应汇聚路由算法[24]（如：DD，LEACH，TEEN，LEGA，MEGA等），最短路径算法（如：Dijkstra算法、PBM，矩阵算法、贪婪算法、Floyd算法等）后，得出动态规划算法在无线网络中具有较高的时效性，在此基础上提出一种基于最小时延的低功耗路由算法（LDLECR）。

从系统硬件结构图可看出，协调器节点在整个无线网络中只有唯一节点，路由器节点与协调器直接相连，终端节点与路由器节点相连，终端节点分为传感器和控制2部分，负责收集、执行数据，是实现无限局域网内低功耗、低时延关键部分。

考虑最小时延的低功耗路由相当于最小跳数和最小能耗路由的结合，算法步骤

3.2.1 状态模型

状态模型中将A设为信号发出的某个终端节点，节点F为路由器节点。监控数据由A发往F.把A到F的每一跳看作一个阶段，一个终端节点只能成为某一阶段的状态变量，对于处于n个不同阶段的节点分别增加相应的（n-1）个虚拟节点，这样可使每个终端节点都可以被明确地划分在唯一的阶段中，同一阶段的不同节点之间不存在通路。状态模型如图5所示。

从图6可以看出，引入动态规划的LDLECR算法在网络传输路径上进行了优化，节点的能耗与PBM，DD相比具有较大幅度的减小，与PBM，DD相比，节点能耗分别减小了62%和37%.从图7可以看出，LDLECR算法的时延最小，LDLEC算法是从最小跳数的路径集合中选择合适的节点作为传输路径，因而具有更小时延。与PBM，DD相比，时延分别减小了70%和44%.仿真结果表明，LDLECR算法在节点能耗、网络时延方面较优于PBM，DD路由算法。

5 嵌入式远程智能供暖温控系统功能分析

系统设计采用2种模式调控：①温度调控：用户根据所需自行调节温度;②情景调控：根据场景的不同设置相应的控制命令，如睡眠模式、早起模式、离开模式等。客户端以Web，APP等方式对系统进行设定，实现查询实时、历史数据并发送控制命令，从而达到对供暖设备的监控。Web实时监测画面如图9所示。

APP监控查询供暖状态如图10所示。图9显示Web实时监控用户室内、外温度，进、回水温度，以及电磁阀开度状态，图10显示APP查询供暖数据。APP查询2019年1月的供暖流量数据，通过热流量分析图可看出1月14日、21日、27日，室外温度分别1，0.5，1 ℃，但流量均值为0;1月3日与1月13日室外温度相近，但流量均值相差较大;8日、29日室外温度均值相差7.5 ℃，但流量均值相同。达到了远程、实时按需取量，按量计费，节能减耗的目的。

6 结 论

1）系统中数据收集和转发流程采用低功耗中断请求方式，控制器将真实信号经过修正后与目标信号作差得到误差信号，经过电磁阀控制算法生成PWM电控信号，通过气动执行单元控制阀芯和阀体，实现流量的精准调节。

2）利用HalUARTWrite函数将MSP430 RXD与CC2530 P 0.3 TXD相连，MSP430 TXD与CC2530 P 0.2 RXD相连，位移反馈单元的真实信号采用单级性电流测量法，最终转化为数字电压信号，实现双路信号的数据处理。

3）引入动态规划的LDLECR算法在网络传输路径上进行了优化，从最小跳数的路径集合中选择合适的节点作为传输路径。通过NS 2.35仿真环境的对比，结果表明LDLECR在能耗、网络时延方面取得了较优结果。

参考文献（References）：

[1] 孙治贵，王元胜，张 禄，等.北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现[J].农业工程学报，2018，34（23）：149-156.

SUN Zhi gui，WANG Yuan sheng，ZHANG Lu，et al.Design and realization of intelligent service system for monitoring and warning of meteorological disasters in facility agriculture in North China[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2018，34（23）：149-156.

[2]黎贞发，王 铁，宫志宏，等.基于物联网的日光温室低温灾害监测预警技术及应用[J].农业工程学报，2013，29（4）：229-236.

LI Zhen fa，WANG Tie，GONG Zhi hong，et al.Forewarning technology and application for monitoring low temperature disaster in solar greenhouses based on Internet of Things[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2013，29（4）：229-236.

[3]Muhammet K.Determination of energy saving and optimum insulation thicknesses of the heating piping systems for different insulation materials[J].Energy and Buildings，2014（69）：278-284.

[4]Hariharaiv G，Dragoljub K.Economic optimization of combined cycle district heating systems[J].Sustainable Energy Technologies and Assessments，2014（7）：91-100.

[5]隋修武，余保付，葛 辉，等.基于Kingview的热网远程智能监控策略研究[J].应用科学学报，2016，34（3）：352-360.

SUI Xiu wu，YU Bao fu，GE Hui，et al.Remote intelligent monitoring strategy of heat supply network based on Kingview[J].Journal of Applied Sciences Electronics and Information Engineering，2016，34（3）：352-360.

[6]Aivtoiive C T.Conception et optimisation de systemes nergetiques hybrides pour communautes durables[D].Montreal：Ecole Polytechnique，2012.

[7]Chou H.Optimization interior area thermal resistance model toanalyze the heat transfer characteristics of the insulation pipe with arbitrary shape[J].Energy Conversion and Management，2007（44）：2915-2939.

[8]Mattias V，Jan D.A method for the simulation and optimization of district heating systems with meshed Networks[J].Energy Conversion and Management，2014（89）：555-567.

[9]Hariharaiv G，Dragoljub K.Economic optimization of combined cycle district heating systems[J].Sustainable Energy Technologies and Assessments，2014（7）：91-100.

[10]文 波，孟令軍，张晓春，等.基于增量式PID算法的水温自动控制器设计[J].仪表技术与传感器，2015（12）：113-116.

WEN Bo，MENG Ling jun，ZHANG Xiao chun，et al.Design of water temperature automatic controller based on incremental PID algorithm[J].Instrument Technique and Sensor，2015（12）：113-116.

[11]郭少敏，石军锋.基于Android和ZigBee的嵌入式Web服务器设计[J].现代电子技术，2018，41（8）：100-103.

GUO Shao min，SHI Jun feng.Design of embedded Web server based on Android and ZigBee[J].Modern Electronics Technique，2018，41（8）：100-103.

[12]刘 静.基于ZigBee无线传感器网络的远程数据监测的设计[J].现代电子技术，2016，39（14）：131-138.

LIU Jing.Design of remote data monitoring based on ZigBee wireless sensor network[J].Modern Electronics Technique，2016，39（14）：131-138.

[13]李美花，闫卫平，王 颖，等.微传感器阵列多通道数据采集和处理系统[J].电子测量与仪器学报，2016，30（2）：311-317.

LI Mei hua，YAN Wei ping，WANG Ying，et al.Multi channel data acquisition and processing system based on micro sensor array[J].Journal of Electronic Measurement and Instrumentation，2016，30（2）：311-317.

[14]陈树成，杨志勇，王建佳.基于MSP430和CC2530的温室大棚数据采集系统设计[J].电子设计工程，2014，22（5）：168-174.

CHEN Shu cheng，YANG Zhi yong，WANG Jian jia.Design of greenhouse data acquisition system based on MSP430 and CC2530[J].Electronic Design Engineering，2014，22（5）：168-174.

[15]马赛飞，马尚昌，刘钧.基于CC2530F256的智能变送器模块的研制[J].仪表技术与传感器，2016（8）：32-35.

MA Sai fei，MA Shang chang，LIU Jun.Design of smart transmitter module based on CC2530F256[J].Instrument Technique and Sensor，2016（8）：32-35.

[16]GAO Jun xiang，DU Hai qing.Design of greenhouse surveillance system based on embedded Web server technology[J].Procedia engineering，2011，23（11）：374-379.

[17]Wanc L，Dou H，Louz，et al.Encapsuled nanoreactors（Au@SnO2）：a new sensing material for chemical sensors[J].Nanoscale，2013（5）：2686-2691.

[18]Goiffon V，Estribcau M，Marcclot，et al.Radiation effects in pinned photodiode CMOS image sensors：Pixel performance degradation due to total ionizing dose[J].IEEE Transactions on Nuclear Science，2012，59（6）：2878-2887.

[19]朱天宇，董全林，刘 日.基于MSP430的智能阀门定位器研制[J].现代电子技术，2018，41（12）：1-5.

ZHU Tian yu，DONG Quan lin，LIU Ri.Research on intelligent valve positioner based on MSP430[J].Modern Electronics Technique，2018，41（12）：1-5.

[20]周宏伟，徐 实，王忠奕，等.众核处理器访存链路接口的FPGA验证[J].国防科技大学学报，2018，40（3）：176-181.

ZHOU Hong wei，XU Shi，WANC Zhong yi，et al.FPGA verification for memory link interface of many core processor[J].Journal of National University of Defense Technology，2018，40（3）：176-181.

[21]趙树恩，张沙沙.基于ZigBee技术的交通信号灯辨识系统设计[J].计算机测量与控制，2014，22（12）：4067-4068.

ZHAO Shu en，ZHANG Sha sha.Design of traffic lights identification system based on ZigBee[J].Computer Measurement & Control，2014，22（12）：4067-4068.

[22] Li M H，Yan W P，Zhu H CH，et al.Synthesis and gas sensing properties of biomorphic SnO2 derived from loofah sponge and eggshell embrane[J].Journal of Materials Science：Mater Electron，2015（26）：9561-9570.

[23]Chain K，Kuo W C.A new digital signature scheme based on chaotic maps[J].Nonlinear Dynamics，2013，74（4）：1003-1012.

[24]朱尚聪，吕红芳，吉书瑶.基于能量均衡的ZigBee路由优化算法[J].微电子学与计算机，2018，35（4）：140-143.

ZHU Shang cong，LV Hong fang，JI Shu yao.An improved ZigBee routing algorithm based on enegy balance[J].Microelectronics & Computer，2018，35（4）：140-143.

[25]Taehong Kim，Seong Hoon Kim，Jinyoung Yang，et al.Neighbor table based shortcut tree routing in ZigBee wireless networks[J].IEEE Transactions on Paralleland Distributed Systems，2014，25（3）：706-716.