基于STC15W与移动通信的高楼水塔监控系统的设计

2020-02-29 05:39黄志成蔡鑫朱少环蒋万君李娜广州工商学院电子信息工程系
数码世界 2020年2期
关键词:水塔电磁阀水温

黄志成 蔡鑫 朱少环 蒋万君 李娜 广州工商学院 电子信息工程系

2013年1 月30 日,加拿大华裔女士蓝可儿在美国洛杉矶Cecil酒店屋顶的蓄水池中溺亡,十多天后才被发现。在蓝可儿离奇失踪期间,下榻于Cecil酒店的旅客饮用了十几天的泡尸水。对于高层住宅楼,都要将自来水泵到楼顶的水塔中实现二次供水。为了避免类似的事件发生,保障饮用水的卫生与安全,需要对高楼水塔实施远程监控。高楼水塔监控系统借助移动通信与互联网,实现了遥控水塔入水阀、监测水位水温及异物坠入报警等功能。

1 系统硬件组成

如图1所示,系统以STC15W4K32S4单片机(以下简称STC)为核心,入水电磁阀控制水位,超声波传感器HC-SR40测水位,温度传感器DS18B20测水温。BC28是无线传输模块,该模块通过移动互联网4G通信,可将现场采集数据传输到中国电信物联网开放平台,从而实现数据远距离传输。

图1 系统整体电路图

1.1 单片机模块

STC15W系列是近年来宏晶科技公司推出的8位MCU芯片,该芯片无须外部晶振电路,内部晶振在5~35MHz范围内可设置。该芯片可工作于宽电压(2.6~5.5V)、宽温度(-40~+85℃)、高静电等恶劣环境。

1.2 无线传输模块

BC28模块是“广州准捷电子科技有限公司”开发的华为Lite One NB-IOT物联网开发板,支持B1/B3/B5/B8/B20/B28频段,支持的方式有AT指令、C、Java等,在multi tone模式下最大上行速率可达62.5kbps。BC28是一款超紧凑、高性能、低功耗的多频段NB-IOT无线传输模块,插上中国电信物联网10649专用卡(NB卡),通过移动4G互联网即可实现数据远程传输。STC与BC28模块采用通用异步串行通信(UART),全双工制式,通信波特率为9.6kbps。

1.3 超声波模块

HC-SR04是超声波测距模块,由超声波发射器、接收器与控制电路组成。该模块可提供20~4000mm的非接触式距离感测功能,测距精度可达1mm[2]。该模块置于水塔水面以上的一固定位置 ,用于检测水位数据及水位波动情况。

1.4 温度模块

DS18B20温度传感器探头由不锈钢封装接防水导线,置于水塔水中检测水温。DS18B20支持数据双向传输的1-Wire单总线协议。其温度测量范围为-55~+125℃,精度可达0.0625℃[3]。适合于恶劣环境的现场温度测量。

1.5 电磁阀控制电路

如图1所示,常态下STC的P1.6脚输出低电平,三极管s8050截止,继电器J断电使电磁阀关闭。若P1.6脚输出高电平 s8050饱和导通,继电器J通电使电磁阀打开,将水注入水塔。继电器J断电瞬间,二极管IN4742起续流作用。

2 水位检测及异物入水判定

2.1 水位测量的原理

如图2所示,H0为定值,H1为超声波传感器到水面的距离,h为水位。超声波在空气中传播速度的经验公式v=331.3+0.606×摄氏温度(m/s)。STC的主频为12MHz,其计数器 T0工作于模式1并为超声波计时,计时精度为1μs。例如水温为21℃时,根据经验公式求得超声波速度为v≈344m/s=0.344mm/μs。即水位h的检测精度可达1mm。设超声波从发射到返回的时间为t,则H1=v×t/2,h =H0-H1=H0-v×t/2(mm)。

2.2 异物入水判定

当异物特别是动物掉进水塔,会使水面产生较大波动。系统每秒钟对水温水位检测一次,每5秒钟对水位求平均值,然后发送水温水位数据。若5秒钟内最大水位差超过30mm,则检测到水位波动过大,于是发出警报信息“warning!”。

图2 水位检测原理图

图3 系统程序流程图

3 系统软件设计

图3是系统程序框图,STC加电后完成初始化,入水电磁阀关闭。若STC没有收到远程命令,通过温度传感器测水温、超声波传感器测水位。若水位波动较小则发送水位水温数据到网络后返回;若水位波动过大,即异物落水,发送警报信息到网络后返回。当收到远程命令1时,入水电磁阀开启后返回;当收到远程命令0时,入水电磁阀关闭后返回。

4 系统运行效果

图4是系统运行后,传输到中国电信物联网开放平台上的部分截图。运行环境以30m高楼顶层上放置大水桶代替水塔,故水位数据相对于实际情况偏小,图中BC28为物联网开发板名称,Len表示数据的长度,data表示测得的水桶中的水位高度和水温数据,测得均值为171mm,温度值为23.9-24.0℃,“warning!”表示检测到异物落水发出的警报,数据约每5s刷新一次,多次数据数值稳定,说明系统稳定性能很好。

实验中,系统工作持续工作24小时,共采集数据17280个数据,数据中有17256次返回正常数据,24次返回数据异常,系统的稳定性高达99.86%,对于一个监测系统来说,这个性能是相当可观的。

图4 数据上传到网络的部分截图

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