基于STC15W单片机农田智能灌溉无线监控系统的实现

张吉圭

（贵州城市职业学院，贵州 贵阳 550025）

随着经济社会的发展，人与自然发展的不均衡，环境的污染和自然资源的枯竭，使我国水资源不断贫乏，对于节约用水和环境的保护就显得尤为重要。据统计，我国水资源人均占有量仅有2300立方米，不足世界人均占有水量的四分之一，列世界第110位，已被联合国列为13个贫水国家之一。其中水资源浪费严重，利用效率较低是主要原因。目前，我国农业用水利用率仅为40%～50%，灌溉用水有效利用系数只有约0.4。工业方面，工业用水重复利用率低，仅为20%～40%。可见，节水灌溉很重要，设计一种智能无线的灌溉系统能够促进水资源的有效利用和开发。

1 系统工作原理概述

农田智能灌溉系统将土壤温湿度、光照及天气情况信息输入控制器进行分析处理，对输入的信息进行决策，根据模糊推理值决定是否进行灌溉及灌溉量。且数据信息通过NB-IoT模块接入物联网OneNET平台，在WEB平台或设备终端能够监测数据信息和控制系统。工作原理框图如图1所示。

图1 系统工作原理框图

2 系统硬件结构连接

智能灌溉系统硬件由NB-IoT模块通过物联网卡与云平台进行连接，模块的串口与STC15W单片机控制器的串口进行数据信息传递，驱动隔离部分采用光耦进行数据信息输出与执行性的隔离，传感器采用I2C接口协议和单线值数字接口与单片机进行连接。

土壤的温湿度信息在不同的地理位置出现的数据有误差，为防止采集数据信息的单一化，使用3路传感器来采集温湿度的信息。输出通过驱动隔离来控制3路电磁阀和水泵电机。NB-IoT模块具备远程通信的能力，采用型号为M5310模块连接到物联网平台，把数据信息汇聚到WEB平台或终端进行监控。

2.1 传感器的选择

土壤湿度传感器采用IST瑞士SHT75数字湿度模块,它采用专利的工业COMS过程微加工技术,确保产品具有极高的可靠性与卓越的长期稳定性。传感器包括一个电容式聚合体湿度敏感元件和一个用能隙材料制成的温度敏感元件,这两个敏感元件与一个14位的A/D转换器以及一个串行接口电路设计在同一个芯片上面。因此,该传感器具有品质卓越、响应超快、抗干扰能力强、极高的性价比等特点，广泛用于农业工业生产中。温度传感器采用DS18B20，该传感器是一种单总线数字温度传感器，测试温度范围（-55℃～+125℃），具有体积小，硬件开销低，抗干扰能力强，精度高的特点。光照传感器采用BH1750，是一种用于两线式串行总线接口的数字型光强度传感器集成电路，利用它的高分辨率可以探测较大范围的光强度变化。Water Sensor水位传感器不仅可以测量水位，还可以测量是否有水，当测量是否有水时，直接检测输出端引脚，若检测为0，则显示没有水，若检测到1，则有水；当检测水位变化时，需要进行ADC采集，利用函数进行模拟电压值到水位的转换。

2.2 信息的输入

在农田灌溉区土壤深度约15cm的位置，不同的区域设置3路湿度传感器，1路温度传感器，1路光照传感器，1路水位传感器。通过双绞线传输到单片机控制系统，同时接收物联网平台的网络天气数据，根据设置的模糊控制规则进行分析处理，对灌溉区的电磁阀和水泵进行灌溉，对农田的液位进行控制。

2.3 信息的显示及控制

采用液晶显示控制及OneNET平台远程显示控制方式，其中OneNET物联网平台是中国移动开放的云平台，平台能帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，提供综合性的物联网解决方案，实现物联网设备的数据获取，数据存储，数据展现。

系统通过NB-IoT连接OneNET的物联网平台，以M5310-A作为无线传输模块，一款工作在频段Band3/Band5/Band8的工业级NB-IoT模组，支持eSIM和OneNET云平台协议，最新Release14标准，支持更高通信速率，支持基站定位，超低的功耗、超宽的温度范围，可广泛适用于智能抄表、智慧城市、智能家居、智慧农业等行业应用场景，用以提供完善的数据传输服务。且设备模块与物联网平台连接采用AT指令集，使得系统的开发周期缩短，信息网联化的实现更为简单可靠。NB-IoT硬件原理图如图2所示。

图2 NB-IoT硬件原理图

3 模糊规则的制定

农作物的生长受温湿度、光照、水分等因素的影响，合理的灌溉对于农作物的生长非常重要，不同的季节，气候都影响着灌溉，建立一个精准的灌溉系统较为困难，实际工作中大多采用经验值去实施模糊灌溉。通过不断学习和总结，对原始灌溉的数据进行分析处理，设计一种模糊控制系统来达到智能灌溉的目的。以土壤湿度信息、温度信息、光照信息、未来天气情况作为模糊控制的主要输入信息，得出输出信息控制电磁阀和水泵进行农田灌溉。

3.1 农田环境参数赋值表

设土壤湿度信息模糊子集为（s），温度信息模糊子集为（t），光照信息模糊子集为（b），未来天气雨量信息模糊子集（w）。其中模糊子集 s，t，b，w 分别为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，用英文缩写{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}来表示，量化为7个等级{-3，-2，-1，0，1，2，3}，其模糊变量（b，w）的隶属度值如表 1 所示，（s，t）的隶属度值如表2所示。

表1 模糊变量（b，w）的隶属度值

表2 模糊变量（s，t）的隶属度值

3.2 模糊规则

根据模糊规则变量（s，t）的隶属度值，模糊变量（b，w）的隶属度值及长期灌溉经验及经验值，可以对隶属度值进行维护和更改，确定最优的灌溉隶属度值和控制值，从而实现良好的模糊灌溉控制。其规则控制语言用如下的形式进行描述：

3.3 模糊灌溉推理

根据上面的模糊规则运算结果，对模糊变量（s，t）及模糊变量（b，w）取平均值，得出控制输出u，u的大小决定控制输出灌溉量的大小和出水量，在结合液位传感器液位高度，实施精准的水量灌溉控制。其中模糊变量隶属度值根据经验值来调节，来改变不同农作物地理环境生长所需要的参数。

4 结束语

通过运用STC15W单片机构建农田灌溉无线监控系统，系统包括NB-IoT无线传输、OneNET物联网信息传输和控制、传感输入输出电路、显示和驱动控制输出部分，软件控制方面采用了模糊控制模型，通过光照信息、液位信息、天气温度信息和土壤湿度信息来综合分析，决策控制输出农作物的灌溉水量。还能够通过OneNET物联网平台远程监测和数据存储，为农作物的生长提供基础的研究数据和经验值，产生了工程意义。