基于EFM32的溫室監控系統的設計與研究

馮 琪，陳 光，陳澤虎

(東華大學信息科學與技術學院，上海 201620)

0 引言

近年來，溫室大棚種植技術得到了迅速的推廣和應用，它提高了作物的產量，解決了作物生長的季節問題。然而，溫室作物對其種植環境要求較高，怎樣對室內的溫度、濕度及光照度等環境因子進行智能控制已成為人們正在研究和解決的重要課題。從國外引進的智能溫室大棚價格昂貴，維護費用極高，因而研制高性能的大棚監控系統具有重要的現實意義。

本文針對目前溫室價格昂貴、布線困難、功耗高的特點，設計了一個智能溫室監控系統。通過各個模塊的軟硬件設計以及自適應加權數據融合算法的設計，實現溫室內的各個因子的檢測、無線傳輸和實時監控。

1 智能溫室大棚監控系統結構設計

1.1 系統總體結構

圖1 溫室智能監控系統結構框圖

溫室智能監控系統結構如圖1所示。MCU采用EFM32TG110，主要電路模塊［2］包括傳感器電路、電源電路、無線傳感電路。傳感器電路將實時參數發送給MCU，MCU對數據進行采集與預處理，并通過無線模塊發送給協調器，經過數據融合，最終將參數通過串口在電腦上實時顯示出來，并能根據需要進行一定的調控。

1.2 單片機系統

單片機選用的是EFM32TG110［3］。該芯片是32位的ARM處理器，專業的低功耗芯片。最高頻率可達32 MHz。一共有5種功耗模式，其深度睡眠模式的最低功耗電流只有20 nA，具有超快的喚醒能力，電壓3.3 V。

1.3 傳感器電路

傳感器電路由光照傳感器和溫濕度復合傳感器組成。溫濕度復合傳感器采用AM2301。采用單總線。若要準確讀數，間隔時間最小是2 s。單片機采用I2C通信方式讀寫BH1750FVI，它作為本設計的光照傳感器。

1.4 無線電路

本設計中的各節點選用CC2530芯片，作為Zig-Bee模塊，實現數據處理及ZigBee無線通信功能。拓撲結構上，本設計采用星型網絡，如圖2所示，1，2，3，...，n是無線傳感器網絡的傳感器節點。0是星形網絡的協調器節點，能將收集到的數據最終通過串口發送給PC接收。也能將PC的指令發送給各傳感器節點，最終通過串口發送給MCU來做出決策。

1.5 電源與燈控電路

電源電路:電源芯片選TPS5430DDAR提供12 V的電壓，轉換成5 V和3.3 V。

燈控電路:此處使用繼電器JGX-3F來驅動日光燈的開斷。

1.6 上位機顯示與控制

最終輸出的數據經過串口轉USB接口在電腦上顯示。顯示的內容包括溫度信息(范圍0～50℃)、光照信息和串口端口選擇。如果溫度過高，將會產生報警。另外還可以通過選擇燈控開關來實現燈光的控制。

2 通訊協議

通訊協議用于實現上位機與下位機的通信，如表1所示。通信數據格式分為上行協議與下行協議。上行協議即MCU上傳數據的協議，上行協議的格式為首位為0xef，其次為辨識位、ID、數據高字節、數據低字節、校驗和0xfe;辨識位如表2所示，當Mcu收到下行協議之后，將溫度、光照、濕度數據封裝成上行協議，上位機對協議進行解析，當收到握手協議時說明連接成功，即可以進行轉換，根據辨識位、分離溫度、光照、濕度、燈狀態數據，當收到上報結束指令時，將數據進行顯示。下行協議是使單片機發送數據的協議，其格式為:“0xef，0xc0，0x00，0x00，0x00，0xc0，0xfe”。另外，本系統也可以控制光照，開關燈的協議為首位為0xef，其次為 C5、ID、00或 01(關或開)、校驗和0xfe。

表1 通信協議

表2 辨識位

3 軟件設計

3.1 數據采集軟件設計

系統單片機的主程序流程如圖3所示。

圖3 主程序流程圖

系統上電之后，先進行時鐘、各I/O端口及通信端口初始化。傳感器初始化之后，MCU就開始對數據進行采集，并將數據放置在設置的緩沖區數組中。當單片機收到指令，產生中斷后，便對數據進行處理，并通過算術平均法，利用傳感器節點的緩存機制將多次采樣的同種類型的數據合并成一條數據信息。設節點的采樣頻率為f，可以設定，從上次接收的指令到這次接收的指令的時間間隔T，在T間隔內，MCU共采集了 k次數據，這些數據為 xq(q=1，2，...，k)。MCU計算出緩存數據的算術平均值(k)，通過MCU的串口發送給ZigBee。然后將緩存中的數據全部清除，為下一次采集N個數據做準備。

均值為:

3.2 無線通信軟件設計

圖4 傳感器及協調器節點程序流程圖

傳感器及協調器節點程序流程如圖4所示。ZigBee終端節點主要作用是傳輸MCU采集好的溫濕度，光照數據給ZigBee協調器［4］，并接收來自協調器的相關命令。該節點上電后，首先硬件初始化和協議棧初始化，搜索可用信道并加入，成功加入后進入省電模式。普通情況下，ZigBee進入低功耗模式。有數據時，采用中斷喚醒的工作機制。當有數據傳輸請求時，喚醒工作，串口接收MCU采集的數據并通過無線模塊發送ZigBee協調器，發送完后重新回到低功耗模式。

協調器節點上電后，初始化芯片與協議棧，建立ZigBee網絡。當有節點申請加入網絡時，準許加入并分配一個16位的網絡短地址，協調器不能處于休眠狀態，如果收到來自上位機的發送數據指令，則將通過無線通信發送給終端節點，當接收到來自終端節點的數據時，將會將原來的數據通過串口發送到上位機，以便上位機能夠對各種數據包進行解析。

3.3 數據融合算法設計

無線傳感網中有很多的節點，數據融合是指將星型網絡中的各個傳感器的獲取值進行綜合，從而能夠減少無線傳輸的數據量，有效地減少各個節點的耗能，并且能夠消除數據采集的不確定性，提高準確度。對于數據來說，均方誤差越小，則融合值的波動越小，從而得到的數據越接近于真實值。

圖5 自適應加權數據融合模型圖

圖5是自適應加權數據融合模型圖，自適應加權數據融合算法［5］的實現方法是:根據傳感器節點傳輸的數據自適應地確定其對應的權數，以使數據融合后的均方誤差最小為條件，來求融合值。如公式(3)所示。其中W1，W2，Wi為使得方差最小的權值。各傳感器節點的采集多次的數據平均值為(k)，發送給協調器，協調器進行數據融合后的加權平均數據融合值為:

其中，W1，W2，…，Wn的權值和為1 且有:

總均方平方和誤差δ2為:

由于式(5)為多元二次函數，有最小值，通過對其求導，就可以求得最優加權因子為 W'i，如公式(6)。代入式(3)從而可求融合值。

4 實驗結果與分析

為了驗證該系統獲得融合數據的可靠性，依次對傳感器各節點進行采樣。以溫度、濕度數據為例，相等的時間為間隔，一次采樣內，各個傳感器的數據如表3所示。

根據公式(3)和公式(5)，用加權算法得到的最終結果溫度=25.6，濕度=57.7?？傮w方差溫度為0.0057635，濕度為 0.166444。對比之下，用均值算法得到的平均值，溫度為25.57，濕度為56.82，其方差溫度為0.08223，濕度為0.8839?？梢园l現用自適應加權算法相對于均值算法來說具有更小的方差，其數據的穩定性更強。

表3 溫濕度數據圖

圖6 上位機顯示圖

圖6是上位機上實時顯示的大棚內的各項指標，可以實時顯示4個區域的值，其中包括溫度、濕度及光照，并且可以觸動按鍵從而控制繼電器以控制燈光，從而補光。最終實現對上述環境因素的實時監測或控制。

由以上結果分析可得，本智能監控系統不但能夠實現對環境因子的實時監控，同時由于能夠有效地抑制誤差，提高了融合數據的精度，從而達到了節能的目的。

5 結束語

本文研究了智能大棚的溫度、濕度及光照等參數的采集、傳輸及監控的原理和方法，并以EFM32TG110及CC2530芯片為核心硬件，設計了智能大棚監控系統的總體結構，并通過數據采集、處理及通信的軟件設計以及數據融合算法的設計，實現了大棚內的多點檢測、無線傳輸和實時智能監控，具有良好的經濟與實用價值。

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