基于物联网的水质监测系统设计与实现

收稿日期：2023-09-18

基金项目：2017年内蒙古自治区高等学校科学研究自然科学重点项目（NJZZ17477）

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.07.035

摘  要：随着社会经济的飞速发展，水资源的污染问题日益突出。文章基于物联网技术，以STM32F103C8T6作为核心控制器，构建一套高效、智能的物联网水质监测系统，从pH酸碱度、浊度、TDS、温度四个方面进行数据采集监测，能够更有效地保护水资源，因而可广泛应用于水产养殖、家庭鱼缸、储水箱、游泳池等多种场景。该系统不仅可为人们的健康和生活提供更加可靠的保障，还可为智能家居、智慧城市等项目的发展提供有力支撑。

关键词：物联网；STM32；水质监测；手机APP

中图分类号：TP273  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2024）07-0179-06

Design and Implementation of Water Quality Monitoring System Based on

Internet of Things

MA Lijie

（Inner Mongolia Electronic Information Vocational Technical College， Hohhot  010070， China）

Abstract： With the rapid development of the social economy， the pollution problem of water resources is becoming increasingly prominent. This paper is based on Internet of Things technology and uses STM32F103C8T6 as the core controller to construct an efficient and intelligent Internet of Things water quality monitoring system. It collects and monitors data from four aspects： pH value， turbidity， TDS， and temperature， which can more effectively protect water resources. Therefore， it can be widely used in various scenarios such as aquaculture， household fish tanks， water storage tanks， and swimming pools. This system not only provides more reliable guarantees for people's health and life， but also provides strong support for the development of projects such as smart homes and smart cities.

Keywords： Internet of Things; STM32; water quality monitoring; mobile APP

0  引  言

长期以来，我国水资源一直存在总量少、人均占用率低、南北分布不均等问题。同时随着现代化工业进程的不断推进，工业废气、废水、废渣对水资源的污染日益严重，不少地区都出现了水质富营养化、重金属超标。国家近年来不断加大对水污染的治理力度，吸取发达国家的经验教训，全力避免再走先污染、后治理的老路。各级政府都加大了水质监测力度，以便及时了解水质状况，防止水资源被污染。而传统的水环境监测主要依赖于一定时间、一定地点的人工采样，并将采样结果送往化验室进行检测与分析。这种监测方法虽然能够获得一定的水质数据，但存在采样频率低、时效性差、数据精度不高的局限性，亟须设计一种实时、准确、高效的水质监测方案，这也正是本文的研究目的所在。

本文以STM32F103C8T6为核心，设计并实现了一套水质监控系统。该系统利用先进的传感器技术实时监测水中的pH酸碱度、浊度、溶解氧等关键参数，并通过无线通信技术将数据传输至云端服务器进行分析和处理，为决策者提供精确的水质信息。同时，系统还具备预警功能，能够在水质发生异常时及时发出预警，从而为水源污染防治提供重要支持。通过对监测结果的精确反馈，水环境保护部门能够及时发现水体的变化，适时采取相应措施防止污染的进一步发展[1]。

1  系统功能

本文所设计的基于物联网的水质监测系统具有以下主要功能：

1）实时监测水质参数。本系统能够对水体中的温度、pH酸碱度、TDS（总溶解固体）、浊度等指标进行实时监测。监测结果表明，各监测数据准确可靠，系统具有良好的水质监测效果。

2）数据存储和分析。该系统可以将监测到的水质参数数据存储到云端，方便用户查看。同时，系统还可以通过对历史数据的统计和分析，提供更加精准的水质预测和预警。

3）多终端支持。该系统支持多种终端设备，其中包括手机、电脑、平板等，用户可以随时随地通过不同的终端设备进行水质监测和控制，为用户的使用和管理提供了极大的方便。此外，系统还具有远程控制功能，用户可以通过APP或网页远程控制监测设备实现对水质监测设备的控制和管理。

4）数据可视化展示。无论测试端还是云端，抑或是在APP上，都可以实现对数据的实时显示。系统可通过数据可视化功能将水质数据以图表的形式展示出来，让用户直观地了解水质数据的变化趋势，方便用户决策和管理。

2  总体设计方案

本物联网水质监测系统以STM32F103C8T6微控制器为核心处理单元，搭配OLED显示屏、pH传感器、温度传感器、浊度传感器和TDS传感器等关键组件，实现对水质中pH酸碱度、温度、浊度和总溶解固体这四个重要参数的实时监测。

本系统主要由以下几部分组成：主控制电路、传感器模块、Wi-Fi通信模块、阿里云服务、手机应用程序（APP）[2]。其中，主控电路主要是控制整体的运行以及驱动各个模块，而功率管理电路主要是为了保证整体的稳定运行而设计的；传感器模块负责收集水质数据；Wi-Fi通信模块（以ESP8266无线通信芯片为基础）将经过处理的资料传送给阿里云服务器，阿里云服务器提供数据访问服务，移动应用程序则实现了对监测数据的实时展示和远程控制功能。在本监测系统中，STM32F103C8T6微控制器负责对采集到的水质数据进行处理与分析，同时控制OLED显示屏实时显示各项参数值。通过阿里云服务器实时同步更新水质监测数据至移动应用程序，为用户提供便捷的水质信息查询和预警功能[3]。

物联网水质监测系统总体设计方案如图1所示。

3  设计流程

将物联网技术应用到水环境监测中，其具体设计过程如下：

1）硬件方面。以STM32F103C8T6单片机为核心，采用C语言实现对单片机的程序设计，利用Keil 5软件实现了程序的编写与调试。系统采用ESP8266无线通信模块完成了主机与云服务器的数据交换。系统集成了OLED显示屏实时展示各项监测数据。系统设计成可对水中pH酸碱度、TDS、温度、浊度等进行实时监测。此外，还可以根据实际应用场景添加其他功能模块，如鱼缸环境中的浮漂开关、水泵控制等。这些功能既可以自动运行，也可以通过云端进行手动控制，实现对数据的实时查看以及根据数据变换采取相应措施[4]。

2）软件方面。在Keil编译环境下利用C语言开发STM32F103C8T6程序，实现对整个监控系统的控制，并对各个模块进行驱动；利用阿里云平台搭建数据处理和传输服务，通过ESP8266模块将硬件采集的数据上传至云端。移动端APP（云智能APP）从阿里云服务器获取实时数据，并将四个关键指标（pH酸碱度、温度、浊度和TDS）实时显示在用户界面上。

总之，基于物联网的水质监测系统融合了先进的微控制器、无线通信技术和云计算技术，实现了对水质关键指标的实时监测、远程控制和数据展示。通过硬件与软件的协同设计，打造出一个功能丰富、专业可靠的智能水质监测解决方案。

4  硬件设计

以物联网为基础的水质监测系统是一种利用物联网技术（IoT）对水质进行实时监控和管理的智能化解决方案。该系统集成了先进的传感器、微控制器和无线通信技术，实时监测水质中的关键参数，如pH酸碱度、温度、浊度和TDS。通过将监测数据上传至云端服务器，实现对数据的远程存储、分析和可视化，为用户提供便捷的水质信息查询和预警功能[5]。

其水质监测系统总体硬件框图如图2所示。

水质监测系统包括五个主要模块：

1）传感器模块。包括pH传感器（E-201C）、温度传感器（DS18B20）、浊度传感器（TSW-30）和TDS传感器（TDS V1.0）等，负责收集水质数据。

2）微控制器模块。以STM32F103C8T6微控制器为核心，对采集到的水质数据进行分析与处理，同时控制0.96寸OLED显示屏实时显示各项参数。

3）无线通信模块。以ESP8266为核心，实现硬件与云端服务器之间的通信。

4）云端服务器。搭建在阿里云平台上负责数据处理和传输的服务器，实现数据的存储、分析和可视化展示。

5）移动应用程序（APP）。通过获取云端服务器的实时数据实现对水质监测数据的实时展示和远程控制。

基于物联网的水质监测系统具有实时性、准确性、智能预警和远程监控等优势，可广泛应用于水产养殖、家庭鱼缸、储水箱、游泳池等多种场景，实现对水环境的全面实时监控，为保护水资源和提高生活质量提供了有力的技术支持[6]。

其水质监测系统原理图如图3所示，PCB板图如图4所示。

5  软件设计

基于物联网的水质监测系统总体程序设计可以分为以下4个部分：

1）STM32软件。实现系统的核心功能，包括数据采集、处理和显示，以及与ESP8266的数据交互。负责实现与各传感器、OLED显示屏和ESP8266模块的底层通信和控制[7]。

2）ESP8266软件。将STM32F103C8T6采集到的数据上传至云端；定义硬件平台与云端服务器之间的通信协议，确保数据传输的准确性和稳定性。

3）阿里云平台。负责接收、处理和存储来自硬件平台的数据，并与手机APP进行数据交互。

4）手机APP软件。负责接收及显示来自云端服务器的实时监测数据，同时提供用户界面，使用户可以通过APP对硬件平台的功能进行控制。负责与云平台通信，呈现传感器信息。

本文的软件设计工作主要体现在STM32上，系统软件流程图如图5所示。

通过以上设计，该系统可以实现实时监测水质中的pH酸碱度、TDS、温度和浊度，并通过云端与手机APP实现数据传输与功能控制，方便用户随时查看数据和控制设备[8]。

6  阿里云平台和阿里云智能APP环境部署

阿里云物联网平台是全球领先的IoT云服务提供商，它为企业提供了一站式的物联网解决方案，帮助企业快速建立和部署物联网应用。该平台兼容多种通信协议（如MQTT、CoAP、HTTP等[9]），并可提供数据存储、设备管理、规则引擎、消息通信等全方位的物联网服务。这有助于企业快速搭建物联网系统并实现设备间的互联互通。阿里云物联网平台还支持大数据分析和人工智能等高级功能，使企业能从物联网数据中发掘潜在的商业价值，从而提升其市场竞争力。

阿里云是一种云本地的应用部署解决方案，它是把应用程序封装到一个容器中，然后利用阿里云的容器服务进行部署。此外，阿里云还推出了云原生应用平台，协助企业高效构建和部署云原生应用，进一步优化应用的可靠性、可扩展性和可维护性[10]。

阿里云智能APP是一款专为企业内部员工打造的移动办公应用，涵盖了各种业务流程和工作场景，如协同办公、审批流程、日程管理、考勤管理、人事管理等。借助阿里云智能APP，企业可以高效地管理和协调内部各项业务流程，从而提升企业的工作效率和团队协作能力。

系统核心设备在阿里云物联网平台中创建、安装及连接的步骤如下：

1）在AlienIoT平台上创建一个设备。

2）在设备管理中查看设备的三元组（ProductKey、DeviceName、DeviceSecret）。

3）在ESP8266上安装MQTT客户端库，例如PubSubClient库。

4）在ESP8266上编写程序，连接阿里云MQTT服务器，使用三元组进行认证，并发布/订阅需要的主题。ESP8266和阿里云物联网平台通信代码如下：

#include

//WiFi信息

const char* ssid=”your_SSID”;

const char* password=”your_PASSWORD”;

//阿里云物联网平台信息

const char* mqtt_server=”your_MQTT_SERVER”；

const char* product_key=”your_PRODUCT_KEY”

const char* device_name=”your_DEVICE_NAME”

const char* device_secret=”your_DEVICE_SECRET”;

//WiFi客户端

WiFiClient  wifiClient;

PubSubClient  mqttClient（wifiClient）;

void setup（）{

//初始化串口

Serial.begin（115200）;

//连接WiFi

Serial.print（“Connecting to”）;

Serial.println（ssid）;

WiFi.begin（ssid，password）;

while（WiFi.status（）！=WL_CONNECTED）{

delay（500）;

Serial.print（“.”）;

}

Serial.println（“”）;

Serial.println（“WiFi  connected”）;

//连接MQTT服务器

mqttClient.setServer（mqtt_server，1883）;

mqttClient.setCallback（callback）;

while（！mqttClient.connected（））{

Serial.println（“Connecting to MQTT server…”）;

if（mqttClient.connect（device_name，product_key， device_secret））{

Serial.println（“MQTT connected”）;

mqttClient.subscribe（“/”+product_key+”/”+

device_name+”/user/get”）;

}else{

Serial.print（“MQTT failed with state  ”）;

Serial.println（mqttClient.state（））;

delay（2000）;

}

}

}

void  loop（）{

mqttClient.loop（）;

}

void callback（char* topic，byte* payload，unsigned int length）{

Serial.print（“Message arrived on topic：”）;

Serial.print（topic）;

Serial.print（“Message”）;

for（int i=0;i

Serial.print（（char）payload[i]）;

}

Serial.println（）;

}

在以上代码中，ESP8266连接到Wi-Fi网络后，会尝试连接到阿里云MQTT服务器。如果连接成功，它会订阅“/${productKey}/${deviceName}/user/get”这个主题，并等待来自阿里云物联网平台的消息。如果接收到消息，它会在串口上输出消息内容。

阿里云智能APP的部署步骤如下：

1）开通阿里云智能APP服务。在阿里云控制台中选择云智能APP，根据提示开通阿里云智能APP服务。

2）创建应用。在云智能APP控制台中创建应用，设置应用名称、图标、描述等信息，并配置相关服务和权限。在创建应用时，需要选择相应的服务和权限，确保应用能够正常被访问和使用。

3）下载SDK。在应用管理页面中下载对应平台的SDK，包括iOSAndroid。

4）集成SDK。根据文件中的指示，将下载的SDK整合到应用程序项目中并对其进行配置和调用。在集成SDK时，需要按照文档中的说明进行配置和调用，保证应用能够正确调用云智能APP提供的服务。

5）测试。在本地环境中测试应用的功能和性能，确认无误后可以将应用发布到公有云或私有云环境中，供用户使用。

7  系统实现

本文以STM32F103C8T6微控制器作为核心处理单元，搭配0.96寸OLED显示屏、pH传感器、温度传感器、浊度传感器和TDS传感器等关键组件，实现了对水质中pH酸碱度、温度、浊度和总溶解固体四个重要参数的实时监测，可以OLED显示，并通过阿里云端使手机APP显示相应的数据。

在基于物联网的水环境监测中，传感器是获取水环境信息的重要组成部分。因此，系统的实现主要指传感器的功能实现。通过传感器监测结果，可以确定传感器的性能和可靠性，为系统的正常运行提供了保障。以下为一杯自来水加入一些混合物液体测出的数值，数值包括温度、pH酸碱度、TDS、浊度四项数值，功能实现效果图如图6所示。

图6  水质监测系统实测水质图

8  结  论

本文设计一套基于物联网技术的水质监测系统，通过整合多种传感器，系统能够实时、准确地监测水质中的核心参数，如pH酸碱度、温度、浊度和TDS，为用户提供全面、细致的水质信息。系统具有实时性、准确性以及智能预警能力，可广泛应用于多种场景（如水产养殖、家庭鱼缸、储水箱和游泳池等），实现对水环境的全面实时监控。利用阿里云物联网平台对监测数据进行远程存储、分析和可视化，使用户能够方便快捷地查询水质信息并获得实时预警。此外，阿里云物联网平台还提供了大数据分析和人工智能等先进功能，有助于企业从物联网数据中发掘潜在的商业价值，进而提升市场竞争力。该系统不仅为人们的健康和生活提供更加可靠的保障，还为智能家居、智慧城市等项目的发展提供了有力的支撑。

参考文献：

[1] 余永权.单片机与家用电器智能化技术 [M].北京：电子工业出版社，1995.

[2] 姚新和.基于STM32的水质监控系统的设计与实现 [D].广州：华南理工大学，2020.

[3] 刘强，崔莉，陈海明.物联网关键技术与应用 [J].计算机科学，2010，37（6）：1-4.

[4] 黄娇郁，唐海.基于阿里云物联网平台的自动气象站设计 [J].湖北农业科学，2020，59（17）：166-169.

[5] 赵黎明.太湖水源地水质在线自动监测预警系统的设计与实现 [D].长春：长春工业大学，2021.

[6] 刘孝赵，王海圳，董宜孝.基于STM32F103RCT6的数据采集设计 [J].无线互联科技，2022，19（14）：62-64.

[7] 任静.基于STM32单片机的温湿度测量系统设计 [J].智能物联技术，2021，4（4）：16-21+39.

[8] OLATINWO S O，JOUBERT T H. Optimizing the Energy and Throughput of a Water-Quality Monitoring System [J].Sensors，2018，18（4）：1198.

[9] 黄伟力，边燕，冯青春，等.基于Cortex-M3的农作物生长参数监测系统设计 [J].农机化研究，2015，37（2）：203-205+209.

[10] 孟海斌，张红雨.嵌入式系统电源芯片选型与应用 [J].单片机与嵌入式系统应用，2010（12）：7-10.

作者简介：马丽洁（1976.05—），女，汉族，内蒙古兴安盟人，教授，硕士，研究方向：嵌入式系统应用开发、移动应用开发。