基于NB-IoT的烟叶仓储环境监测系统

王一博，云利军,2，叶志霞，王士鑫，翟乃琦

(1.云南师范大学 信息学院，云南 昆明 650500;2.云南师范大学 云南省光电信息技术重点实验室，云南 昆明 650500)

烟叶是比较娇气的商品，尤其在仓储环境中容易发生变质现象，怕潮、怕干、易霉变、易吸收异味等[1-2].有效监控仓库温度、湿度和空气品质，保证烟叶发酵醇化质量，防止烟包“烧包”和“受潮”，是烟叶仓库的主要目标[3].

通过人工巡检来监测烟叶仓储环境存在效率低、覆盖面小、工作量大等问题，难以及时获取到数据.为及时获取烟叶仓储环境信息，需要建立远程环境监测系统.目前，已有学者就烟叶仓储环境信息监测展开研究，并取得了一定的成果.张业鹏等[4]通过有线方式设计了烟草仓储中垛心温、湿度监测系统；李银华等[5]基于ZigBee技术设计了烟叶仓库温湿度监测系统；张竞超等[6]基于GPRS设计了仓储智能监测与预警系统.上述研究采用有线、Zigbee、GPRS等技术上传数据，其中有线方案因布线困难，拓展性差不能满足烟叶仓储灵活管理的要求；Zigbee方案因其采用2.4G开放频段，穿透性弱，抗干扰能力差，自组网变数大，难以保证复杂多变仓储环境下的传输稳定性；GPRS方案采用900/1 800 MHz 授权频段，穿透性尚可，但其功耗太高，需要频繁更换电池，与减轻仓库监管工作要求相悖.

NB-IoT是物联网领域的新兴技术，特别适用在传感、计量、监控等应用上.该技术有低功耗、低成本、大连接、广覆盖等优点，穿透能力强，无需自建网关，可以在烟叶仓库中灵活部署.鉴于NB-IoT的优势，本文采用NB-IoT技术来传输烟叶仓储的环境数据.此外，目前的烟叶仓储监测系统基本上只对温、湿度进行监测，没有涉及特征气体的浓度.温、湿度极易受季节和天气影响，难以根据温、湿度直接判断仓储烟叶的霉变情况.烟叶霉变时，霉菌分解烟叶成分，会产生多种气体，原有的烟香味丧失并散发出霉酸臭味.可以通过检测到仓库中的霉味或其他异味来进一步丰富烟叶仓储环境监测手段.

针对现有存在的问题，本文设计了基于NB-IoT的烟叶仓储监测系统.该系统的采集终端可以对烟叶仓储环境的温、湿度以及多种特征气体浓度进行检测，通过NB-IoT上传烟叶仓储环境数据，以期达到良好的远程监测效果，从而减轻仓库管理工作，保障烟叶生产安全.

1 系统总体设计方案

1.1 烟叶仓储环境监测的主要特点

烟叶存储过程中霉变带来的巨大损失一直是困扰烟草行业的问题.为了减少烟叶霉变损失，相关企业也应用了一些仓储监测系统来进行控制.但目前烟叶仓储方采用的仍是通用仓储监测方案，存在价格昂贵、易用性差、没有针对烟叶进行针对性优化，存在“水土不服”的问题.

烟叶在存储过程中受物理与生物影响，其内部会发生一些化学反应释放出一些气体.烟叶仓储的初始阶段有着明显的青杂气味，随着存储时间的推移，青杂气味慢慢转变为烟叶的醇香气味.但如果烟叶发生霉变变质，也会有相应的霉味产生.不同阶段的烟叶释放的各气体含量是不同的.基于此，可以把烟叶仓储过程中相应气体浓度的变化作为温湿度监测的一个重要补充.本文选用温湿度传感器与气体传感器阵列进行组合的方式，使得采集的环境监测数据更加全面，更具有针对性.

烟叶是堆垛的方式存储在仓库中的，这种仓储方式有着一定的随机性，要求采集设备部署具有灵活性.有线的部署方式灵活性差，烟叶入库出库时也难以对设备进行安装与卸载.采用无线的方式进行部署，设备管理更为便捷，按需进行投放与回收即可.传统的监控方案选用ZigBee、WiFi等无线局域网方案，其采用的2.4G频段信号穿透能力较弱，而且需要部署汇集器或中继器才可实现组网；选用2G、3G方案组网，存在功耗高、流量费用高等问题.本文选用了NB-IoT无线通信技术进行数据传输，使得环境监测数据的传输更为便捷与稳定.

1.2 系统实现的主要功能

基于NB-IoT的烟叶仓储监测系统的总体设计目标是设计烟叶仓储环境数据采集终端，数据采集终端采集相关环境数据后发送至监测服务器.监测服务器接收数据对其进行处理与存储后，通过其部署的数据监测平台提供实时监测与预警服务.形成一套监测全面准确、部署简单快捷、运行稳定可靠的烟叶环境监测系统.系统要实现的主要功能如下：

1) 采集烟叶仓储环境数据，包括环境温、湿度以及特征气体浓度信息.

2) 对烟叶仓储环境数据进行存储与处理，直观的显示仓储环境适宜程度.

3) 监测到烟叶仓储环境异常后，对用户进行警示.

根据烟叶仓储环境监测需要以及实用性要求，该系统需要满足以下技术指标：

1) 数据采集终端技术指标：通过系统设计，该终端可以用于烟叶仓储环境监测领域，具有小型化、低功耗、易部署等优点，测量精度与成本兼顾.

2) 数据监测平台技术指标：通过B/S架构提供服务，该平台需便于烟叶仓库管理员查看和操作.具有数据库、数据查看、图表绘制、异常提醒等模块.

1.3 系统的总体架构

该监测系统主要由以下2大部分组成：

1)数据采集终端：主要由传感器阵列、STM32微控制器、物联网模块组成.传感器阵列进行环境数据的采集，STM32微控制器将采集到的数据进行简单处理后传输到物联网模块上.物联网模块将数据通过NB-IoT网络上传到物联网.

2)监测服务器：监测服务器通过互联网接收数据，用户可以通过互联网访问监测服务器获取烟叶仓库的环境数据.此外，如果环境数据异常，监测服务器将提醒用户进行处理.

2 硬件设计

系统硬件设计为数据采集终端的硬件设计，主要包括：传感器阵列、物联网模块、主控核心的设计.传感器阵列需要能够采集温、湿度信息以及烟叶霉变特征气体的浓度值.物联网模块需要能够在复杂的烟叶仓储环境下进行无线传输.主控核心需要联系各部分，是其他组件运行的控制中枢.

2.1 传感器阵列

采集温、湿度信息本系统选用奥松电子的AM2320数字温湿度传感器.该传感器的温度检测精度为是0.5 ℃、测量范围-40～+80 ℃，；湿度的检测精度为3%RH、测量范围0～99.9%RH，满足烟叶仓储环境监测的相关要求.该传感器可以通过标准I2C总线通讯方式输出温、湿度以及校验CRC等数字信息.

采集特征气体浓度需要选用多种气体传感器.采集二氧化碳浓度信息选用炜盛科技的MH-Z19B传感器.该传感器是一个通用智能小型传感器，利用非色散红外(NDIR)原理检测CO2浓度，具有选择性良好、寿命长、功耗低、不依赖氧气等优点，适合应用在烟叶仓储环境CO2浓度监测上.采集酒精、硫化氢、氨气浓度信息分别选用ZE31-C2H5OH电化学模组、ZE03-H2S电化学模组、ZE03-NH3电化学模组.这些传感器工作电压均为5V，可以通过UART接口输出相关气体的浓度值信息.此外，为了增加系统的普适性与可靠性，还选用了费加罗技研的TGS822、TGS2611半导体气体浓度传感器作为补充.这两种传感器以通过电阻的变化反映其敏感气体的浓度，经过配套电路转化为电压输出，需要利用STM32微控制器的ADC接口读取其电压值来判断相关气体浓度变化情况.

将上述传感器按照相关特性进行组合，组成传感器阵列，传感器阵列原理图如图2所示.该阵列可以检测温湿度信息、C2H5OH、H2S、NH3、CO2等气体浓度信息，从而监测烟叶仓储环境情况.

2.2 物联网模块

物联网模块选用谷雨物联网公司的NB200通信模块，NB200模块是基于上海移远通信技术股份有限公司LPWA模组BC28研发的NB-IoT核心板.物联网模块的功能框图如图3所示.其中EN引脚为LDO稳压芯片使能引脚，拉低可关闭模块电源以节约电能.这里将EN引脚与MCU的PC6引脚相连，需要上传数据时，由主控核心拉高该引脚使能LDO稳压芯片对模块进行供电.RESET为模块复位引脚，通过三极管驱动后和主控核心的GPIO接口相连，以实现远程复位功能.将模块的RTX和TXD引脚与主控核心的UART接口相连，以实现对模块的控制.

2.3 主控核心

该数据采集终端的主控核心采用意法半导体公司的STM32F103RCT6芯片作为微控制器.该微控制器基于32位Arm® Cortex®-M Flash内核，工作频率为72 MHz，工作电压为2.0～3.6V，包含3个12位的ADC、4个通用16为定时器，还拥有3个USART、3个SPI、2个UART、2个I2C等通信接口，满足了该系统对性能以及接口要求.该微控制器与传感器阵列、物联网模块的连接如图4主控核心连接情况示意图.

3 软件设计

3.1 数据采集终端

数据采集终端负责烟叶仓储环境数据的采集与上传工作.数据采集终端的软件工作流程如图5所示.上电启动后首先进行系统初始化，包括时钟初始化、接口初始化、NB-IoT模块初始化等.传感器阵列需要预热才可使用，等待 5 min 后，进行周期性的数据采集与上传工作.首先，主控核心读取传感器阵列返回的信号值，将信号值按标准处理为所需的烟叶仓储环境数据.然后，主控核心与NB-IoT模块进行交互，将环境数据上传到监测服务器上.如果上传成功，则节点进入一段时间的休眠模式，然后重新采集数据.如果上传失败，则尝试重传.其中，如果重传失败次数过多，则使数据采集终端上的提示灯常亮，从而提醒用户数据上传异常.

3.2 数据监测平台

烟叶仓储环境数据监测平台在监测服务器上搭建.该平台主要负责仓储烟叶环境数据的接收与存储、并且通过显示，并绘制环境数据变化曲线，如有异常数据进行报警.为了方便用户访问监测平台，系统采用B/S(浏览器/服务器)架构的模式来进行设计.用户可随时随地访问监测平台以查询当前仓储烟叶的环境数据以及历史数据，烟叶仓储环境监测平台的基本功能如图6数据监测平台功能模块所示.

数据接收模块负责接收从数据采集终端传来的烟叶仓储环境数据并对其进行预处理.数据存储模块主要负责将数据转储到数据库中，主要负责和数据库的交互.数据显示模块主要显示当前最新的数据值，并将历史数据以平滑曲线的形式表示.数据分析模块主要分析当前数据值，如果其中某项数值超标，将提醒用户处理.

4 系统实现

4.1 数据采集终端

数据采集终端的实现分为硬件与软件两个阶段.硬件实现步骤：首先根据BOM表采购所需元器件，其次依据原理图利用EasyEDA软件完成PCB设计，然后将GerBer文件提交到工厂进行PCB打样，接着完成各元器件的焊接，最终完成数据采集终端的硬件部分，图7给出了实际的数据采集终端实物图.

软件实现在Keil-ARM上使用C语言进行编写，主要步骤：首先编写烧入LED灯控制程序，确定STM32F103芯片工作正常；然后编写传感器阵列数据读取程序，实现数据获取；接着完成物联网模块数据上传程序，实现数据上传；最后根据数据采集终端软件主流程图完成软件实现.至此，数据采集终端软硬件实现，完成烟叶仓储环境监控系统的设计目标.

4.2 数据监测平台

数据监测平台包括服务器程序、数据库、管理平台3个部分组成.服务器程序基于Python语言编写，通过TCP/IP协议的Socket实现与数据采集终端的通讯，接收到数据后，对数据进行处理存储到数据库中.数据库选用MySQL，主要存储烟叶仓储环境数据、仓储相关信息、用户信息等.管理平台基于Django框架开发，用户可以通过浏览器访问平台.图8给出了实现后的数据监测平台的主页面，在该页面中，用户可以进行仓库区域的查看与管理.

图9给出了数据监测平台某个区域的页面，用户访问该页面来监测相关区域的环境参数.实时环境数据以数据表的形式展示给用户，表的最右两列显示当前数值是否适宜.从图中可以看出，湿度值低于参考值，状态为红色.用户可以根据数值进行有针对性的处理.

5 系统测试

测试监控界面能否接收到数据采集终端块发送来的温、湿度等环境数据信息.在通信测试时，先启动数据采集终端，然后启动数据监测平台，等待数分钟后采集终端将仓储环境数据上传到服务器中.打开数据监测平台的检测页面，可以看到其数值按预设值进行周期更新.本次实验时间大约进行16 h，打开相关区域的页面，可以看到其生成的历史曲线，如图10所示.

由图10中的数据曲线可以看出，数据采集连续稳定，无断点、突变点等异常，准确的反映了烟叶仓储环境情况，验证了该监测系统设计的可行性以及该系统实现的可靠性.结合各个组成模块的功能验证，该系统能够实现对烟叶仓储环境实时、高效、稳定的监测.

6 结语

借助于NB-IoT的优势，设计了基于NB-IoT的烟叶仓储监测系统.此系统利用NB-IoT网络将采集的烟叶仓储环境数据上传至数据监测平台，数据监测平台采用网站服务器架构，用户可通过浏览器访问监测平台来获取自己所需的数据.该系统实现了烟叶仓储环境数据的实时采集、传输和发布.本文设计的数据采集终端以及监测平台具有高度的通用性，可满足大规模部署的需要.本系统在设计开发的过程中就重点考虑稳定性，软硬件都经过模块测试.本系统实际运行过程稳定可靠，为物联网在烟叶仓储管理上的应用进行了新的探索.此外，该系统还存在进一步优化的空间，比如监测到湿度过高，提醒用户的同时开启除湿设备.

实验结果表明，本系统可以检测仓储环境有无异常，用户可以依据数据简单判断仓储烟叶情况.然而实际仓储环境复杂，依据仓储环境温湿度以及相关气体浓度难以直观判断烟叶的霉变情况，存在着很大的局限性.后续试验中，将进一步分析气体浓度，采用神经网络的方式，尝试识别烟叶霉变情况.