基于嵌入式的农田灌溉管网漏损智能无线监测系统设计*

赵继春，王国杰，王敏，王洪彪

(1. 北京市农林科学院，北京市，100097； 2. 邯郸职业技术学院，邯郸市，056001)

0 引言

我国农业用水量较大，在农田水利建设中投入大量资金，建设了大量农田灌溉管网。而农田灌溉用水漏损情况比较严重，漏损率相对比较高，灌溉管网渗漏不仅损失大量水资源，而且大幅降低农田用水灌溉效率，因此加强农田灌溉管网漏损监测，预判管网运行状态，对于提高农田用水效率，减少管道渗水量，具有积极而重要的意义。随着人们对灌溉管网渗漏的日益关注以及物联网技术的快速发展，管网漏损监测技术得到了迅速发展。

国内外研究者在管网漏损监测方面开展了大量研究工作，监测技术分为主动监测和被动监测[1]。国际上通用的监测方法包括：区域装表法[2-3]、听音(声振)法[4]、探地雷达法[5]、相关检漏法、分布光纤法及噪声法[6-7]等。随着信息技术的快速发展，出现新型供水管网漏损监测技术，如瞬变时间频率分析法、多级支持向量机区域检测法、基于累计求和多尺度小波分析的组合方法等。现阶段，我国的管网漏损监测还多以振动噪声检漏法、区域检漏法、光纤传感法等为主[8-9]。然而，光纤线缆铺设成本较高。振动噪声法应用加速度传感器技术，采集管网泄漏时引起的管壁振动信号，具有体积小、安装简单、频率响应范围宽及线性度好等特点，广泛应用在管网漏损监测。在农田灌溉管网漏损监测方面，存在数据采集准确率不高、数据传输不稳定等问题，相关的研究还有待于进一步扩充。

本文采用嵌入式开发技术，应用压电加速度传感器、压力变送器和超声波流量计等，采集网管振动噪声、水压和流量等数据，经自适应滤波后，以4G无线通信[10-12]低功耗传输方式，将采集的数据传送到应用管理云平台，实现对农田灌溉系统是否存在漏损情况进行预判，从而减少漏水造成的经济损失，有效提升农田用水效率。

1 系统架构设计

农田灌溉管网漏损智能无线监测系统以嵌入式单片机开发技术为基础，总体结构分为物联网感知层、传输层和应用层(图1)。感知层主要实现传感器数据采集，包含传感器信号放大调理电路、多路485通讯接口、测试接口电路及4G通信模块等，实现压电加速度传感器、压力变送器、超声波流量计信号采集、存储及滤波等功能。传输层通过4G无线数据传输模块将传感器采集的数据传输到数据管理云平台[13-14]。应用层主要包括云端数据服务器及应用管理系统，实现数据汇总、处理、分析及其报警等功能。

图1 系统整体结构图

2 硬件设计

传感器数据采集与传输电路采用低功耗设计，核心控制芯片以STM32F407嵌入式单片机[15-17]为基础，由电源模块、压力变送器、超声波流量计、压电式加速度传感器、多路485、A/D转换及测试扩展接口、放大调理电路及4G无线通信等部分组成。数据采集与传输电路结构如图2所示。

图2 系统数据采集与传输电路结构图

2.1 CPU控制模块

依据系统设计需求及考虑芯片稳定性因素，应用STM32F407核心处理器作为CPU主控芯片[18]，处理器为高性能的32位Cortex-M4处理器，频率达到168 MHz，支持浮点运算及其DSP指令。具有144个输入输出接口，支持SWD和JTAG两种方式进行系统调试。

设计过程中，4G无线通信模块和振动传感器通过异步串口总线与CPU控制模块连接。压力变送器及超声波流量计通过485总线与CPU控制模块连接。

2.2 传感器选型与设计

选用压电加速度、压力变送器及超声波流量计三种传感器。压电加速度传感器采集管网漏损时的噪声振动，根据噪声振动变化数据预判管网泄露情况。压力变送器采集管网的水压，防止长时间压力过大导致爆管。超声波流量计用于监测水流速度，在灌溉管网中分区域安装，判断计量区域内管网漏水量。传感器选型设计如表1所示。

表1 传感器选型设计Tab. 1 Sensor selection and design

2.3 电源电路

电源模块设计原理如图3所示。

图3 电源模块原理图

传感器数据采集装置一般处于偏远的农田灌溉园区，采用电网供电方式不便捷，因此采用可充电的高性能锂电池供电。压电式加速度传感器电源输入电压为12～24 V，输出0～5 V。压力变送器电源输入电压为12～32 V，输出4～20 mA。超声波流量计电源输入电压8～36 V，输出为RS485方式。依据设计需求，电源模块选用12 VLM2675M高性能开关型稳压器锂电池组，转换效率约为88%，可提供超低噪声和低静态电流，具有关断功能。

2.4 存储电路

数据存储芯片选用大容量可擦除的编程存储器AT24C512，数据容量为64 KB，可实现10万次编程与擦写应用，电源输入电压为1.8～5.5 V。当4G无线通信网络断开时，用于存储传感器采集的数据。网络连接时，将存储的数据上传到云管理软件系统。存储电路设计原理如图4所示。

图4 存储电路原理图

2.5 总线电路

系统的压力变送器和超声波流量计传感器与数据采集控制电路采用RS485总线通信方式，采用平衡发送和差分接收的方式，对于抑制共模干扰效果较好。应用主机控制从机通信方式，由主机发送命令或数据，从机应答，从机之间交换信息通过主机转发实现，通信过程包括主机查询、从机应答和链路释放三个阶段。RS485总线电路设计原理如图5所示。

图5 RS485总线电路图

2.6 转换电路

压电式加速度传感器输出模拟电压为0～5 V，而STM32处理器的A/D输入电压范围为0～3.3 V，采用串联电阻分压方式满足系统要求。为降低传感器功耗，压力变送器采用4～20 mA信号传输模式。通过150 Ω电阻将4～20 mA信号转换成0.6～3 V电压，然后通过嵌入式软件进行校准。转换电路原理如图6所示。

图6 转换电路原理图

2.7 无线通信模块

4G无线通信模块采用SIM7020C，支持LTE CAT-NB1，具有省电和延长接收模式，应用AT指令实现传输控制操作，应用接口包括UART、GPIO、I2C等，引出的控制引脚可直接连接Arduino、STM32等核心控制器。支持TCP、HTTP、FTP、UDP、LWM2M、MQTT等应用。模块设计原理如图7所示。

图7 4G无线通讯模块电路原理图

3 软件设计

基于嵌入式的农田灌溉管网漏损智能无线监测系统软件主要实现传感器数据采集与传输、自适应滤波、云平台应用管理等功能。

3.1 传感器数据采集与传输

为降低系统功耗，软件程序采用STM32休眠模式实现低功耗设计，数据采集电路以休眠工作状态为主，数据采集、处理、发送数据时唤醒处理系统。依据采集程序设定，通过定时器中断实现定时采集、处理、发送数据，每次唤醒CPU定时器时，根据云端管理服务器数据校准时间。处理器串口中断实现现场信号调试、发送和接收数据。传感器数据采集与传输软件流程如图8所示。

图8 传感器数据采集与传输软件流程图

数据在无线网络传输时，4G无线通信模块设定为NET透明传输模式，传输地址为云端服务器域名和端口号，网络传输连接类型为TCP方式，本地端口号为私有端口号，关闭心跳模式。

3.2 自适应滤波

为滤除传感器数据采集的无效信号，本设计采用最小均方自适应滤波算法[20]进行滤波，该算法利用自适应滤波器，实时跟踪信道的特性，不断的调整均衡器的参数使其保持在最优的状态。自适应滤波器两个输入端是横向输入端信号x(n)、理想输出信号d(n)。两个输出端是横向滤波器实际输出端信号y(n)、反馈信号e(n)，滤波器的加权系数为wi(n)(i=0,1,…,M-1)，算法数学表达如式(1)～式(3)所示。

(1)

e(n)=d(n)-y(n)

(2)

wi(n+1)=wi(n)+2μe(n)x(x-i),

i=0,1,…,M-1

(3)

式中：μ——收敛因子。

由于本设计采集电路板对每次滤波的迭代速度要求较高，而对精度的要求不高，因此最小均方自适应滤波算法适合应用本系统，算法结构如图9所示。

图9 最小均方自适应滤波算法结构图

3.3 云平台应用管理

考虑开发成本、可靠性、安全性及便捷性等因素，系统采用基于Modbus RTU协议的私有云服务平台，Modbus协议包括RTU和TCP，RTU模式采用16位CRC校验，TCP无CRC校验设置，增加6个起始字符组，用于定义TCP/IP协议所需系数。

云平台应用管理软件主要实现数据采集、历史数据查询、警告和数据汇总分析等功能，为用户应用与管理提供较好的人机交互入口。系统应用Java软件设计开发语言，存储与管理数据库采用MySQL。系统功能模块包括传感器数据采集、传感器设备分组管理、数据分组查询、报警设置、固件升级、综合分析等，系统功能模块如图10所示。

图10 云平台应用管理软件功能结构图

传感器数据采集实现管网振动噪声、流量和压力信号实时获取功能，其采集页面如图11所示。

传感器设备分组管理实现设备编码识别设置；数据分组查询用于查看某个时间段内的一个或多个传感器的数据或曲线图；报警设置模块实现传感器报警阈值设置功能；固件升级实现采集控制管理软件版本升级管理；综合分析依据相关分析法判断管网是否漏损。

图11 云端应用管理系统数据采集页面

4 系统测试

系统主要实现采集灌溉管网中传感器的水压、流量与振动噪声等数据，经过自适应滤波后，实现存储、传输、分析和处理的功能。系统硬件设计与软件开发完成后，为验证系统数据采集的稳定性及数据传输的可靠性，开展试验。

4.1 传感器数据采集试验

在灌溉管网试验现场将监测系统硬件部署完成后，通过探头设定通讯小程序，采集传感器的振动噪声、流量和压力数据，以串口异步通讯模式进行通信，采集数据如图12所示。此时管网处于非灌溉时间，为提高监测准确度，监测数据采用100次积分累加方式，监测的振动噪声数据范围为1～8 dB，流量为0，管网压力约为40 MPa。

图12 探头设定通讯小程序数据采集

同时，通过设计的云端应用管理软件系统采集相同传感器的振动噪声、流量和压力数据，数据通过4G无线通信模块进行传输，云端应用管理软件系统采集的数据与通过探头设定通讯小程序采集的一致，试验结果表明传感器数据采集稳定高效，经过嵌入式应用系统处理后，未出现信号损失现象。同时对历史数据进行20次查询试验，数据查询响应时间平均小于1.2 s。

4.2 传感器数据采集试验

预判管网泄漏和阀门漏水时，由于在灌溉时段内水流噪声过大影响预判结果，因而在非灌溉时段内，测试时间为0时至4时，噪声阈值通常设置为80 dB，当噪声数据大于此值时，系统预判出现管网泄漏或者阀门漏水。预判管网爆管时，通过相邻的两个压力传感器采集数据100次，累加差值大于5 MPa；或者相邻的两个流量传感器数据累加差值出现较大偏差；或者振动传感器采集的噪声数据显著大于泄露时的阈值80 dB，一般可以达到几百分贝。

首先，试验在非灌溉时间内，管网出现泄漏条件下进行，现场部署1个振动传感器、两个压力传感器及1个流量传感器，每隔3 min采样一次噪声、压力和流量数据，总计采集12组数据(表2)。由于漏水流量相对较少，相邻两个压力传感器数值差较小或近似相等。由于非灌溉时间，流量近似为零。因此，主要通过噪声进行预判，采集的振动噪声数据超过预警值80 dB，状态标识为1，显示报警。

表2 管网漏损条件下传感器采集数据Tab. 2 Data acquisition by sensors under the condition of pipeline leakage

其次，在管网处于非灌溉时段内，采集正常非漏损条件下四组数据(图13)。噪声数据累加值最大为12 dB，小于预警值80 dB，状态显示正常。

图13 管网正常情况下传感器噪声数据

4.3 传感器数据无线传输试验

为测试传感器数据通过4G无线通信模块传输的健壮性，测试数据发送(Send_data)、接收(Rece_data)、丢包率(Lose_data)及其延时响应时间(Delay_time)，采用实时多次数据传输方法，获取六组测试数据(表3)。

表3 传感器数据包发送和接收数据Tab. 3 Sensor data packet sending and receiving

试验数据表明发送(Send_data)与接收(Rece_data)数据包数量一致，数据传输完整，未出现损失现象，数据在无线网络中传输的延时响应时间小于1.8 s，验证了传输控制协议面向连接并且可靠，说明传感器数据在无线网络中传输具有较好的健壮性。

5 结论

1) 通过传感器、嵌入式开发、无线数据传输技术设计实现了农田灌溉管网漏损智能无线智能监测系统，以STM32F407核心处理器为硬件设计基础，通过4G无线通信模块将数据发送到云端应用管理服务器，同时开发了上位机数据管理与应用分析系统。

2) 开展了监测系统试验，结果表明传感器可有效采集农田灌溉管网的振动噪声、流量和压力信号数据，在非灌溉时间测试管网漏损状态，采集的噪声数值超过预警值80 dB并进行报警。系统可靠性较好，传感器数据在4G无线网络中传输完整，无数据丢包，平均延时响应时间小于1.8 s。应用管理系统数据查询响应时间小于1.2 s。

3) 云端应用管理系统可实时监测灌溉管网的振动噪声、流量和压力等传感器数据，实现报警设置与监测、数据查询、固件升级、数据分析等功能。系统部署简单快捷，可广泛应用于农田灌溉管网监测，具有较好的应用前景。