張開生，田開元，呂 明，呂 超

(1.陜西服裝工程學(xué)院 教務(wù)處，陜西 西安712046;2.陜西科技大學(xué) 電信學(xué)院，陜西 西安710021)

0 引 言

近年來，溫室大棚已經(jīng)逐漸成為高效農(nóng)業(yè)的一個(gè)重要組成部分，農(nóng)業(yè)大棚已經(jīng)在全國各地的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)施項(xiàng)目中得到了廣泛應(yīng)用，但目前在農(nóng)業(yè)溫室大棚信息監(jiān)控方面仍存在著諸多問題。傳統(tǒng)溫室監(jiān)測與控制系統(tǒng)采用架設(shè)多種可采集環(huán)境信息的傳感器，通過埋設(shè)的信號控制線，將采集到的環(huán)境參數(shù)傳輸至監(jiān)測平臺PC 機(jī)。這樣會造成溫室內(nèi)線纜縱橫交錯(cuò)，使用不便、安裝維護(hù)困難、可靠性差、勞動生產(chǎn)率較低等問題，同時(shí)由于農(nóng)業(yè)大棚的地處偏僻、分布廣闊等特點(diǎn)，管理員需要分析返回的環(huán)境參數(shù)信息并做出決策，再親臨現(xiàn)場對農(nóng)業(yè)大棚設(shè)備進(jìn)行手動控制調(diào)節(jié)，這種控制方式對作物生長狀況的改變難以及時(shí)做出反應(yīng)，難以介入作物生長的內(nèi)在規(guī)律，浪費(fèi)人力資源且容易造成誤操作。故此，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與崛起，為農(nóng)業(yè)的智能化、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展打好了技術(shù)基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)［1-4］，即在大棚控制系統(tǒng)中，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的溫度傳感器、濕度傳感器、PH 值傳感器、光傳感器、CO2傳感器等設(shè)備，監(jiān)測環(huán)境中的溫度、相對濕度、PH 值、光照強(qiáng)度、土壤養(yǎng)分、CO2濃度等物理量參數(shù)，通過各種儀器儀表實(shí)時(shí)顯示并且作為自動控制的參變量參與到數(shù)據(jù)服務(wù)器上對實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、智能分析與決策的智能控制調(diào)節(jié)中，保證農(nóng)作物有一個(gè)良好的、適宜的生長環(huán)境［5-7］，采用ZigBee 技術(shù)實(shí)現(xiàn)傳感器的組網(wǎng)及進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和傳輸，代替了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)溫室大棚采用有線設(shè)備來進(jìn)行大棚環(huán)境數(shù)據(jù)的采集及傳輸，降低了系統(tǒng)成本及施工和維護(hù)難度，極大地提高了農(nóng)業(yè)大棚系統(tǒng)內(nèi)用戶的工作效率。

本課題研究的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)控系統(tǒng)，將物聯(lián)網(wǎng)與Internet 結(jié)合起來，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建系統(tǒng)主結(jié)構(gòu)，各個(gè)模塊保持獨(dú)立的工作過程。系統(tǒng)通過構(gòu)建無線傳感網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對大棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)的信息采集。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集、傳輸及顯示功能，同時(shí)根據(jù)監(jiān)測到的參數(shù)值對控制設(shè)備進(jìn)行智能自動控制。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)由信息采集設(shè)備、用戶監(jiān)測終端、專家系統(tǒng)計(jì)算機(jī)、調(diào)控設(shè)備和連接在Internet上的遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)組成。ZigBee 無線傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對大棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)溫度、濕度、光照強(qiáng)度與二氧化碳濃度的數(shù)據(jù)采集;調(diào)控設(shè)備包括卷簾電機(jī)、澆灌設(shè)備、制冷設(shè)備和照明設(shè)備?？刂茖ο笫寝r(nóng)業(yè)大棚，執(zhí)行機(jī)構(gòu)為調(diào)控設(shè)備，信息的傳輸通過Zig-Bee 無線傳感網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。園區(qū)內(nèi)設(shè)置有中樞控制室，用戶監(jiān)測終端通過Internet 將數(shù)據(jù)傳送至遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)進(jìn)行環(huán)境信息的云記錄與保存。主控PC上位機(jī)監(jiān)測平臺通過一臺專家系統(tǒng)計(jì)算機(jī)與無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)調(diào)器即中央設(shè)備連接，經(jīng)串口通訊實(shí)現(xiàn)中央設(shè)備與主控PC 機(jī)之間的信息傳輸。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖Fig.1 System architecture diagram

1.1 控制對象分析

當(dāng)前農(nóng)業(yè)溫室大棚的特點(diǎn)就是監(jiān)控區(qū)域很大，普通單個(gè)連棟溫室都在幾千平方米，而一個(gè)園區(qū)溫室群的面積可能會在幾百畝以上，因此需要大量的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)建傳感網(wǎng)絡(luò)，以一個(gè)跨度為6～12 m，長度30 ～60 m，肩高1 ～1.5 m，脊高1.8～2.5 m 的農(nóng)業(yè)大棚作為控制對象;在每個(gè)溫室中布設(shè)采集傳感器與調(diào)控設(shè)備，布設(shè)示意圖如1 所示。系統(tǒng)需要監(jiān)測的環(huán)境參數(shù)包括農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)的環(huán)境溫度、光照強(qiáng)度、二氧化碳濃度以及土壤濕度與溫度。

1)溫度。大棚內(nèi)的室溫是直接影響作物的主要生長因素，每隔8 ～10 m 處架設(shè)一個(gè)DWS -S8溫濕度傳感器進(jìn)行環(huán)境信息的采集，溫度參數(shù)的調(diào)控通過卷簾電機(jī)和通風(fēng)設(shè)備來完成。

2)濕度。濕度決定了大棚內(nèi)作物生長的水分，濕度參數(shù)的調(diào)控執(zhí)行設(shè)備是澆灌設(shè)備。

3)光照。光照時(shí)間與強(qiáng)度與大棚內(nèi)作物的生長有著密切聯(lián)系，本系統(tǒng)采用光照傳感器HA2003來實(shí)時(shí)監(jiān)測棚內(nèi)的光照情況，系統(tǒng)中主要通過卷簾電機(jī)來調(diào)控白天的光照強(qiáng)度，適時(shí)增加或減弱光照是可以通過開啟或關(guān)閉照明設(shè)備來實(shí)現(xiàn)。

4)二氧化碳濃度。農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)的二氧化碳濃度一般要保持與大氣的濃度值一致即可，采用CO2濃度傳感器BMG -CO2-NDIR 進(jìn)行監(jiān)測，其參數(shù)的控制主要通過通風(fēng)設(shè)備來調(diào)節(jié)。

5)土壤溫濕度。土壤溫濕度是影響作物能否正常生長的最基本因素，系統(tǒng)采用PH-TS 土壤濕度傳感器、FC-TRW 土壤溫度傳感器來監(jiān)測土壤溫濕度參數(shù)，其參數(shù)的控制主要通過通風(fēng)澆灌設(shè)備、卷簾電機(jī)來調(diào)節(jié)。

1.2 傳感器節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)

傳感器節(jié)點(diǎn)是整個(gè)農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)測系統(tǒng)中的最底層，負(fù)責(zé)完成大棚內(nèi)環(huán)境信息的采集并對采集到的信號轉(zhuǎn)化為射頻信號發(fā)送到ZigBee 無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)由路由器節(jié)點(diǎn)接收并轉(zhuǎn)發(fā)傳感器節(jié)點(diǎn)所采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)，最終通過協(xié)調(diào)器與用戶監(jiān)測終端、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。傳感器節(jié)點(diǎn)硬件框架設(shè)計(jì)如圖3 所示，該節(jié)點(diǎn)由無線收發(fā)器CC2430、射頻天線RF、電源模塊和晶振電路組成。

CC2430 芯片是CHIPCON 公司提供的全世界首款支持ZigBee 協(xié)議的SoC 解決方案，僅需很少的外置元件，且所選用元件均為低成本型，可支持快速、廉價(jià)的ZigBee 節(jié)點(diǎn)的構(gòu)建。CC2430 片上系統(tǒng)保持了CC2430 所包括的卓越射頻性能，包括超低功耗、高靈敏度、出眾的抗噪聲級抗干擾能力。

CC2430 芯片延用了以往CC2420 芯片的架構(gòu)，在單個(gè)芯片上整合了ZigBee 射頻(RF)前端、內(nèi)存和微控制器。它使用1 個(gè)8 位MCU(8051)，具有128 KB 可編程閃存和8 KB 的RAM，還包含模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(ADC)、幾個(gè)定時(shí)器(Timer)、AES128 協(xié)同處理器、看門狗定時(shí)器(Watchdog timer)、32 kHz 晶振的休眠模式定時(shí)器、上電復(fù)位電路(Power On Reset)、掉電檢測電路(Brown out detection)，以及21 個(gè)可編程I/O 引腳。CC2430 芯片采用0.18 μm CMOS 工藝生產(chǎn);在接收和發(fā)射模式下，電流損耗分別低于27 mA 或25 mA。CC2430的休眠模式和轉(zhuǎn)換到主動模式的超短時(shí)間的特性，特別適合那些要求電池壽命非常長的應(yīng)用，CC2430 芯片的外圍電路，如圖4 所示。

1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

1.3.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的選擇與設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)采用星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將所有的傳感器節(jié)點(diǎn)連接在配備的中央設(shè)備上，再由這個(gè)中央設(shè)備傳輸給實(shí)時(shí)顯示棚內(nèi)環(huán)境信息的用戶監(jiān)測終端，即客戶機(jī)手持終端。中央設(shè)備即園區(qū)農(nóng)業(yè)大棚無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的路由器節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)，一個(gè)大棚對應(yīng)一個(gè)路由器節(jié)點(diǎn)，每一個(gè)獨(dú)立的農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)所有傳感器節(jié)點(diǎn)都連接至對應(yīng)的路由器節(jié)點(diǎn)上，再將所有的路由器連接至整個(gè)園區(qū)無線傳感網(wǎng)絡(luò)中唯一的協(xié)調(diào)器上。中央設(shè)備中的路由器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)每個(gè)大棚環(huán)境信息的接收轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)，而協(xié)調(diào)器負(fù)責(zé)整個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)的建立并與用戶監(jiān)測設(shè)備、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信。星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有很好的容錯(cuò)性，星型網(wǎng)絡(luò)中的任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，不會導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)不能工作，這樣就增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。但是同時(shí)也出現(xiàn)了一個(gè)問題，一旦中央設(shè)備(協(xié)調(diào)器/信號收集)出現(xiàn)故障則會使整個(gè)感知互動層的網(wǎng)絡(luò)不能工作。傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5 所示。

1.3.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化

基于原結(jié)構(gòu)所涉及的中央設(shè)備一旦故障會導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)失效的問題，本設(shè)計(jì)通過在網(wǎng)絡(luò)中添加備用中央設(shè)備，即增加園區(qū)無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的路由節(jié)點(diǎn)，棚內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)可以連接至周圍多個(gè)路由節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)信息在傳輸路徑上有更多的選擇，以此來增加中央設(shè)備的可靠性，如果其中一個(gè)中央設(shè)備出現(xiàn)問題，另一個(gè)仍可以獨(dú)立完成收集傳感器各個(gè)節(jié)點(diǎn)信息的任務(wù)。優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6 所示。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)的應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)從總體上分為3 大部分:傳感節(jié)點(diǎn)程序、中央設(shè)備節(jié)點(diǎn)程序和客戶端PC 機(jī)程序。傳感節(jié)點(diǎn)程序包括節(jié)點(diǎn)的描述、節(jié)點(diǎn)的綁定和數(shù)據(jù)發(fā)送;收集節(jié)點(diǎn)的程序包括節(jié)點(diǎn)的描述、節(jié)點(diǎn)的綁定、收據(jù)接收和串口通信;客戶端PC 接程序是一個(gè)可視化的人機(jī)交互界面程序。

2.1 系統(tǒng)工作流程

系統(tǒng)工作流程:首先啟動采集設(shè)備，設(shè)置按鍵使按鍵按下后設(shè)備作為協(xié)調(diào)器工作，再次按下按鍵設(shè)備將處于允許綁定狀態(tài);然后開啟傳感設(shè)備，設(shè)置按鍵使按鍵按下后設(shè)備作為終端節(jié)點(diǎn)工作，此時(shí)終端設(shè)備將處于請求綁定狀態(tài)，系統(tǒng)工作流程如圖7 所示。

2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)程序流程設(shè)計(jì)

設(shè)備初始化后，傳感器節(jié)點(diǎn)會依據(jù)ZigBee 協(xié)議搜尋網(wǎng)絡(luò)，并請求加入節(jié)點(diǎn)。請求得到確定后，傳感器節(jié)點(diǎn)會將自身的地址發(fā)送給協(xié)調(diào)器，并自動與協(xié)調(diào)器建立綁定。在接受到數(shù)據(jù)傳送請求之后，傳感器節(jié)點(diǎn)就會將溫度值按時(shí)傳給協(xié)調(diào)器。

由于節(jié)點(diǎn)在休眠、喚醒、工作等不同的工作模式下的功耗差別非常大，傳感器節(jié)點(diǎn)的工作設(shè)定一定周期，工作周期內(nèi)總是執(zhí)行喚醒，工作周期外回復(fù)休眠。這樣可以大大減少傳感器各個(gè)節(jié)點(diǎn)的耗電量。傳感器節(jié)點(diǎn)程序流程圖如圖8 所示。

2.3 中央設(shè)備(協(xié)調(diào)器/信號收集)程序設(shè)計(jì)

在設(shè)備初始化完畢后，中央設(shè)備(協(xié)調(diào)器)新建無線網(wǎng)絡(luò)。如果新建網(wǎng)絡(luò)成功，允許協(xié)調(diào)器設(shè)定為綁定。此時(shí)，協(xié)調(diào)器檢測是否有節(jié)點(diǎn)要求加入網(wǎng)絡(luò)，如果接收到節(jié)點(diǎn)的加入請求，協(xié)調(diào)器會記錄下節(jié)點(diǎn)的地址，并建立綁定，同時(shí)向節(jié)點(diǎn)發(fā)出傳送數(shù)據(jù)請求，得到節(jié)點(diǎn)的確認(rèn)后，協(xié)調(diào)器開始接收數(shù)據(jù)，最后通過串口發(fā)送給上位機(jī)。中央設(shè)備(協(xié)調(diào)器/信號收集)程序流程圖如圖9 所示。

3 Bayes 濾波算法

在傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)時(shí)，由于電路本身的噪聲以及外界環(huán)境的不確定性，系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)往往都是有偏差的，這里利用Bayes 濾波對數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)修正和優(yōu)化，主要對相同傳感器信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合［8-10］，將會大大提高數(shù)據(jù)的可靠性。Bayes 濾波是一種基于概率估計(jì)的算法，可應(yīng)用于非線性系統(tǒng)。

考慮具有加性噪聲的非線性系統(tǒng)

其中 k∈N 是時(shí)間指標(biāo);xk∈Rn是k 時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)向量，fk:Rn→Rn是系統(tǒng)狀態(tài)演化映射，而wk是n 維離散時(shí)間過程噪聲，zk∈Rm是k 時(shí)刻對系統(tǒng)狀態(tài)的量測向量，而hk:Rn→Rm是量測映射，vk是m 維量測噪聲。假定［11-12］

1)初始狀態(tài)概率密度函數(shù)已知，則有

p(x0)，

2)過程噪聲wk和量測噪聲vk都是獨(dú)立過程，而且兩者相互獨(dú)立與初始狀態(tài)也相互獨(dú)立已知他們的概率密度有

ρ(wk)，v(vk)，k∈N，

3)所有概率密度函數(shù)都可以計(jì)算得到

而Bayes 濾波就是在每個(gè)時(shí)刻k 利用所獲得實(shí)時(shí)信息Zk得狀態(tài)xk的后驗(yàn)概率密度函數(shù)

p(xk|Zk)，k∈N，

從而得到k 時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)及其估計(jì)誤差的協(xié)方差陣，即

Bayes 濾波步驟

1)假定k-1 時(shí)刻已經(jīng)獲得了p(xk-1| zk-1)，那么狀態(tài)一步預(yù)測的概率密度函數(shù)是

其中

δ(·)是Dirac delta 函數(shù)

2)在以獲得p(xk| zk-1)基礎(chǔ)上，計(jì)算得到量測一步預(yù)測的概率密度函數(shù)是

其中

δ(·)是Dirac delta 函數(shù)

3)在k 時(shí)刻，已經(jīng)獲得新的量測數(shù)據(jù)zk，可利用Bayes 公式計(jì)算得到后驗(yàn)概率密度函數(shù)

通過Bayes 濾波從序貫量測中在線、實(shí)時(shí)地估計(jì)和預(yù)測出動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)和誤差的統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)對后驗(yàn)概率密度的近似方法的不同，將數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正與過濾，最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對采樣數(shù)據(jù)的有效利用率的提高［13-15］。

4 結(jié)果與分析

系統(tǒng)中主要負(fù)責(zé)信息采集的感知互動層，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)級的融合，主要通過Bayes濾波算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，通過Matlab 對Bayes 濾波進(jìn)行仿真，選擇每5 路傳感器采集到的同類數(shù)據(jù)，這里以溫度為例，共選擇20 組數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)首先進(jìn)行最小二乘法估計(jì)，選出最優(yōu)的一組作為系統(tǒng)此時(shí)刻的量測狀態(tài)，一這組數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Bayes 濾波處理，進(jìn)而得到此時(shí)刻更好的狀態(tài)估計(jì)，最終的仿真結(jié)果如圖10 所示。從圖10 中可以看出，經(jīng)過最小二乘法估計(jì)后的狀態(tài)依然不夠準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)也不夠平滑，再經(jīng)過Bayes 濾波估計(jì)后，數(shù)據(jù)變得平滑，減小了系統(tǒng)中不確定因素對數(shù)據(jù)造成的誤差，提高了系統(tǒng)感知層獲取信息的可靠性。

5 結(jié) 論

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的傳感器技術(shù)、無線傳輸技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用，使得現(xiàn)代農(nóng)業(yè)越來越多地朝精細(xì)化方向發(fā)展，精細(xì)農(nóng)業(yè)將會成為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與信息化的發(fā)展方向，文章通過對物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)的分析設(shè)計(jì)出對農(nóng)業(yè)大棚中植物生長環(huán)境信息感知、傳輸、處理并做出科學(xué)控制的自動監(jiān)控系統(tǒng)。其中包含傳感器節(jié)點(diǎn)的電路設(shè)計(jì)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備的軟件設(shè)計(jì)。對設(shè)計(jì)一個(gè)農(nóng)業(yè)感知控制系統(tǒng)做了一個(gè)全面的分析，對于目前智能農(nóng)業(yè)的研究有較好的借鑒價(jià)值。通過實(shí)驗(yàn)論證，系統(tǒng)可行。

References

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