基于DTU模块远程监测的农田智能灌溉系统

雷彤 鲍永昊 金冠祺 张祯 姜沁怡

摘 要：设计了一个基于DTU模块监测农田冠层土壤数据并可远程自动控制的智能灌溉系统。系统采用DTU模块通过虚拟端口传输数据至SQL，终端可对数据进行存储与调用，实现了远程监测与控制;系统应用LoRa模块连接控制柜与数据采集单元，并以蓄电池为电源，保证了野外使用的可行性与便捷性;系统引入模糊决策理论计算作物实际需求灌水量，并考虑灌溉不均匀的影响，对湿度区间进行调整，以此优化灌溉系统的用水效率。

关键词：智能灌溉;实时监测;DTU;灌溉决策;LoRa模块

1 引言

随着中国农业和经济的快速发展，水资源短缺的問题越来越严重。如何实现水资源的可持续利用成为中国经济和社会发展的重要问题，为解决这一突出问题，国内外研究学者重点研究各类流体机械相关的优化问题，提高设备用水效率。农业作为我国国民经济建设和发展的基础产业，中国农业用水量约占全国总用水量的65%。发展智慧农业可以进一步优化用水效率，缓解水资源短缺问题，从而促进农业可持续发展。

智能灌溉是根据作物的实际需水量，应用自动控制技术和信息技术，实施合理的灌溉制度，提高灌溉精度和作物水分利用率的灌溉方法。自二十世纪80年代从美国开始发展，目前，智能灌溉系统在国外已经得到广泛应用，但我国对其研究和应用还较少，与发达国家相比还有很大差距[1]。我国的灌溉系统大多依靠手工操作，部分灌溉系统应用了自动化控制，但灌溉时间和灌溉量的确定均由经验方法确定，智能化程度很低。因此，我国的智能灌溉拥有很大的发展空间。

本文主要阐述一种农田智能灌溉系统，该系统是依托传感器采集数据，通过检测农田冠层土层中的湿度、温度等参数进行判断，可以在无人工干预的情形下实现自动灌溉，满足作物的实时需水量，并达到节约水资源和人工成本的目的，最终取得较好的经济效益。

2 控制系统的设计

本系统控制中心是基于天尚智控组态软件编写，采用西门子S7-200单片机作为中转控制器[2]，串口数据通过GPRS WL-4010 DTU远程连接控制中心，从而实现远程控制的目的。GPRS DTU是一种应用广泛的通信设备，其硬件组成部分主要包括CPU控制模块、无线通讯模块以及电源模块，通过串口数据与IP数据的双向转换，可轻松实现远程无线数据通信[3]。

系统通过传感器进行模拟量采集，通过温度传感器、湿度传感器、氮磷钾传感器以及PH值传感器对监测农田的冠层土壤进行数据采集，经由LoRa模块远程传输至PLC。LoRa模块为基于LPWAN的远距离无线通信模块，无需接入网络即可实现远程数据通信[4]。LoRa模块的应用，解决了传统模拟量采集有线连接的繁琐性，提高了本系统的野外使用方便性与灵活性。由于传感器与LoRa模块功耗很小，故均采用蓄电池供电，无需引入有线电源，且更换电源十分便捷。数据接入PLC后，通过4G网络传输至控制中心，在PC端、手机APP以及控制柜显示屏上均可实时显示。系统控制模式分为自动控制与手动控制两种，以自动控制为主，可实时切换。自动控制模式下，根据实时采集的传感器数据，由控制中心自动控制电磁阀开闭与水泵启停;手动控制模式可由多个控制端进行控制，PC端、手机APP和控制柜触摸屏均可控制电磁阀开闭。同时，系统设计了故障监测系统，当判断出田间冠层土壤数据异常时，可自动报警，出发蜂鸣器与警报灯。系统控制原理图如图1所示。远程灌溉系统控制柜如图2所示。

3 系统工作流程

本文所设计的智能喷灌系统分为手动控制模式与自动控制模式，两种模式相互配合。本系统的设计理念是针对在喷灌区域的不均匀灌溉现象做出的智能化环境调控，除此以外用户可以在手动系统控制触摸屏以及移动终端上进行模式切换选择，便于用户的多种情况使用。系统工作流程如图3所示。

3.1 手动控制模式

手动控制模式所需硬件设备：湿度传感器、温度传感器、氮磷钾传感器、PH值传感器、电磁阀、开关、蜂鸣器、警报灯、喷灌系统、供水系统、给水泵、西门子S7-200 PLC、触摸屏、DTU模块、LoRa模块。

手动控制流程：

1.各类传感器采集模拟量数据，数据由LoRa模块传送至PLC，再通过DTU模块经由虚拟端口传送到移动端控制界面;

2.触摸屏以及移动端控制界面上通过图表的形式实时显示土壤湿度、温度等相关信息，并将系统运行的流程图显示在界面上，以便用户查看系统的显示情况;

3.供水系统给水泵的开关以及控制灌溉启停的电磁阀连接PLC，PLC系统连接触摸屏界面，实现触摸屏界面控制系统各部分的电磁阀的启停，以及控制硬件系统中的调节装置，实现灌溉量的控制。

手动触摸屏控制界面如图4所示。

3.2 自动控制模式

自动控制模式所需硬件设备：湿度传感器、温度传感器、氮磷钾传感器、PH值传感器、电磁阀、开关、蜂鸣器、警报灯、喷灌系统、供水系统、给水泵、西门子S7-200 PLC、触摸屏、DTU模块、LoRa模块。

自动控制流程：

3.2.1各类传感器采集模拟量数据，数据由LoRa模块传送至PLC，再通过DTU模块经由虚拟端口传送到移动端控制界面;

3.2.2移动端通过组态软件接收信号，通过判断程序，确定此时土壤湿度数值、土壤温度数值是否处在适宜区间，并由此发送指令给控制机构，进一步控制电磁阀开闭以及温度调节装置;

自动触摸屏控制界面如图5所示。

3.3 故障检测系统

本系统采取的故障检测原理是基于自动控制原理中基础的闭环检测，独立于运行系统之外。检测到系统故障时，启动警报灯与蜂鸣器实现报警。

3.3.1在系统运行过程中，由PLC实时监测硬件运行状态，判断硬件状态与设定值是否相同。A9A62B8A-0F04-4FB1-AF4C-B2B899D707E1

3.3.2在系统开始进行自动控制运行过程中，实时监测土壤湿温度数据：（1）在调节土壤湿度过程中，监测土壤湿度随时间变化曲线，当斜率不为正值，触发报错界面，显示各硬件实现状态情况界面;（2）当供水系统完成调节土壤湿度，控制开关自动关闭，此时监测土壤湿度随时间变化曲线，若斜率出现正值，触发报错界面，显示各硬件实现状态情况界面。

3.4 数据采集系统

本系统基于实现远程无线灌溉系统的控制基础上，实现灌溉系统的智能化处理。目前根据国内外的灌溉系统调研，我们对几类喷灌喷头做了模拟实验，发现在灌溉区域内土壤获水量并不均匀，即按照我们设计的灌溉系统，在灌溉区域内当土壤湿度达不到要求，系统开启调节系统，供水系统开启，当测点土壤湿度达到要求，调节系统关闭，此时对于没有安排测点的区域，土壤湿度未必处在适宜温度内。本系统所作的智能化处理，是对于常规喷管区域做样点规划，合理设置样点，放置土壤湿度传感器，将数据通过DTU，存储在SQL软件中，通过设置多组实验，计算最佳湿度的调整值，用于运行系统中。

4 数据处理及灌溉决策

数据采集系统实时采集农田冠层土壤温度和湿度，以及土壤氮磷钾含量、土壤PH值，将数据经由数据传输模块传送至控制中心，进行存储与调用，土壤温度及湿度信息经过模糊决策后用于农田作物的智能灌溉。

4.1数据处理

数据采集系统上传的数据将最先接入组态软件中，在PC端及手机APP上以图表形式实时显示。此外，实时数据将存储在SQL软件中，SQL与组态软件对接，可以实时存储与读写数据。对所监测的农田一般设置四个测点，根据农田的形状具体确定测点分布位置，最终移动端显示数据由四个测点数据加权得出。

4.2灌溉决策

本系统所设计的灌溉决策模块基于实时采集的农田冠层土壤温湿度数据，根据不同的农田作物种类确定适宜湿度区间，最后根据模糊决策理论[5，6，7]确定所需要的灌水量。

以扬州地区主要经济作物油菜的盛花期为例，该阶段油菜适宜湿度区间为78-87%[8]。系统实际运行时，首先将设定湿度区间调整为78-87%。灌溉决策模块调用SQL中存储的冠层土壤实时温度与湿度数据，利用MATLAB计算求出土壤湿度持水量的调整系数，并由四个测点的数据计算得到土壤平均含水率。按照油菜这一作物预设的温湿度比例权重确定模糊决策模型，最终得出实际需求灌水量。

5 系统优势

（1）实现监测系统运行情况简便化、可视化。本系统的设计思路分为手动控制部分以及自动控制部分。手动控制通过触摸屏控制无线控制集成柜，连接电磁阀等控制部件，土壤湿度数据以及各类硬件运行状态可以实时传输显示在触摸屏上，便于用户监视系统运行情况。自动控制通过网络虚拟端口将土壤温湿度数据以及各类硬件运行状态传送到SQL中存储起来，组态软件可以调用SQL中数据，通过组态软件的编程制作出方便用户监视的PC端与移动端界面，实现远程运行情况监视。

（2）实现自动控制灌溉系统的智能化。本系统基于大量参考文献，使用模糊决策得出扬州地区油麦菜作物的最佳适宜土壤湿度持水量，以该持水量作为数据参考，在实验灌溉区域进行仿真实验，为解决由于灌溉不均匀引起的局部湿度不合理现象，通过MATLAB编程计算引入最佳适宜土壤湿度持水量的调整系数，得出调整后的最佳适宜土壤湿度持水量，用于自动控制系统。

（3）实现精确控制灌溉水量，节约水资源，合理化作物灌溉。对于传统的灌溉系统以及目前进行智能化的灌溉系统，一直在优化土壤湿度的范围，得出合理的灌溉方案。而在实际过程中灌溉区域里喷头的布置会影响灌溉区域内喷水的均匀性，可能在设定的灌溉量下，局部区域的土壤湿度会过高，而有些局部区域的土壤区域却达不到要求，尽管是按照最佳适宜的灌溉量进行喷灌，但效果可能并不好。本系统基于智能化模块中对于数据的采集与存储，利用MATLAB编程程序对灌溉区域的仿真实验数据进行处理，得出最佳适宜土壤湿度持水量的调整系数，这可以有效的避免水资源的浪费，也使得灌溉系统的工作更加合理。

（4）系统具有故障检测系统。本系统在运行过程中设立有独立的系统运行状态监视装置，对于系统中各工作硬件，实行实时检测，并且将信息传输至终端，用户可以在触摸屏以及连网终端实时查看，并且当系统运行过程中出现异常会实时触发警报灯与蜂鸣器，可以及时进行维修。

（5）野外使用方便性与灵活性。本系统使用LoRa模块替代控制柜与数据采集模块之间的连线，解决了以往农田位置偏僻从而线路布置困难的问题，提高了系统的适用性与方便性。此外，采用蓄电池为传感器与LoRa模块供电，无需引入有线电源，更换电源十分便捷，系统搭建成本低。

结束语

基于DTU模块远程监测的农田智能灌溉系统依托传感器采集数据，通过对农田冠层土壤温湿度等数据的实时监测，应用灌溉决策模块，可在无人工干预的情形下实现自动远程智能控制灌溉，在提高水资源利用率和节约人工成本上有显著优势。该系统符合现代智慧农业的发展规律，将有很大的发展空间。

参考文献

[1]刘建波，李红艳，孙世勋，杨兴龙.国外智慧农业的发展经验及其对中国的启示[J].世界农业，2018（11）：13-16.DOI：10.13856/j.cn11-1097/s.2018.11.003.

[2]刘星平，赖指南，唐勇奇，王明东. PLC原理及应用[M].人民邮电出版社：， 201701.294.

[3]刘教瑜，吴美玲，谭杰.GPRS DTU的设计及研究[J].电力自动化设备，2006（03）：89-91.

[4]龚天平.LORA技术实现远距离、低功耗无线数据传输[J].电子世界，2016（10）：115+117.DOI：10.19353/j.cnki.dzsj.2016.10.082.

[5]张兵，袁寿其，李红，丛小青，袁建平.基于模糊决策理论的冬小麦精量灌溉智能系统的研究[J].中国农村水利水电，2006（05）：17-20.

[6]蔡甲冰，许迪，司南，魏征.基于冠层温度和土壤墒情的实时监测与灌溉决策系统[J].农业机械学报，2015，46（12）：133-139.

[7]蔡甲冰，刘钰，雷廷武，许迪.精量灌溉决策定量指标研究现状与进展[J].水科学进展，2004（04）：531-537.

[8]錢熙，高人俊，王传周.土壤湿度对油菜生长发育、结实性状及产量的影响[J].浙江農业科学，1965（01）：22-25.

作者简介：雷彤（2001-），男，汉族，安徽安庆人，扬州大学本科在读，研究方向：能源与动力工程

基金项目：2020年江苏省大学生创新创业训练计划“基于大数据云端的农田智能喷灌系统研究”（202011117062Y）A9A62B8A-0F04-4FB1-AF4C-B2B899D707E1