李楠，蘇航，張安莉，徐艷

（1.西安交通大學城市學院電氣與信息工程系，陜西西安 710018；2.機器人與智能制造陜西省高校工程研究中心，陜西 西安 710018）

火災是嚴重危害人民生命財產安全的重大災害之一，如何在火災的前期快速識別與消滅火災成為目前急需解決的問題[1-5]。現階段對于消防監(jiān)控系統(tǒng)的研究大多集中在通信方式的創(chuàng)新應用[6-11]、算法的優(yōu)化[12-15]以及新興技術的融合應用[16-18]，針對數據實時監(jiān)控方面的研究以及監(jiān)控數據分析還存在著一定程度的弱化或不足。

該文提出一種基于NB-IoT 和OneNET 云平臺的智慧消防監(jiān)控系統(tǒng)。采用STM32 單片機為主控芯片，外接多傳感器采集實時數據并打包上傳云平臺，完成數據分析及火災報警，通過移動端APP 實時監(jiān)控火警情況，實現實時數據顯示、火警報警、歷史數據存儲與查看等功能。

1 總體方案設計

系統(tǒng)總體框架如圖1 所示，其分為下位機和上位機兩部分。下位機部分：DHT11溫濕度傳感器采集環(huán)境濕度和溫度數據，MQ-2 煙霧傳感器采集氣體數據，ALIM8812 火焰?zhèn)鞲衅鞑杉鹧鏀祿Ｖ骺匦酒琒TM32完成對數據的A/D 轉換，并控制通信模塊將數據上傳至上位機。上位機部分由云平臺和移動端APP兩部分組成，云平臺是上位機的中樞模塊，由云平臺實現數據接收、數據處理、實時監(jiān)控、指令下發(fā)和報警。并將數據同步于移動端APP。用戶可登錄APP查看，隨時掌握消防狀況、接收火警并且一鍵處置。

圖1 系統(tǒng)結構框圖

1.1 主控芯片

主控芯片采用基于ARM Cortex-M3的STM32F103單片機，其是一個32 位微處理器，工作頻率可達48 MHz，存儲器可外部擴展，支持SWD 和JTAG 借口的調試模式。通信方式上，提供GPIO、UART、I2C 等通信接口，可與多個外設之間通信，并支持ADC 等外設，可讀取傳感器傳入數據。

1.2 溫濕度傳感器

DHT11 數字溫濕度傳感器是由感濕電阻、熱敏電阻和一個8 位單片機構成的溫濕度傳感器。平均工作電流不超過0.5 mA。工作電壓為3～5.5 V，采用4 針引腳的封裝，連接單片機的I/O 口。溫度測量范圍為-40～80 ℃，分辨率為0.1 ℃，誤差為±0.5 ℃。濕度測量范圍為0～100%RH，分辨率為0.1%RH，誤差為±2%RH。

1.3 火焰?zhèn)鞲衅?/h3>

ALIM8812 煙霧傳感器可檢測火焰或波長在760～1 100 nm 范圍內的光源，測試距離伴隨著火焰增大而增大，探測角度為60°左右，并且對火焰光譜特別敏感。采用比較器輸出，具有干凈信號和良好的波形，以及驅動能力強、價格低廉等優(yōu)點。

1.4 煙霧傳感器

MQ-2 煙霧傳感器主要由二氧化錫半導體氣敏材料構成。當該傳感器與煙霧接觸時，其表面導電率會伴隨著煙霧的濃度變化而變化，煙霧的濃度越大，導電率越高，輸出的電阻越低，輸出的模擬電壓也就越高，從而得到煙霧的濃度信息。MQ-2 煙霧傳感器對天然氣、液化石油氣等煙霧敏感，能有效排除非可燃性煙霧的干擾信息。檢測煙霧及可燃性氣體范圍為10-4～10-2。

1.5 NB-IoT通信模塊

采用移遠BC260Y-CN 芯片作為NB-IoT 無線通信模塊，其是一款高性能、低功耗且多頻段的LTE Cat NB2 無線通信模塊。采用LCC 封裝，外觀尺寸17.7 mm×15.8 mm×2.0 mm。和傳統(tǒng)的WiFi、Zigbee無線通信方式相比，基于NB-IoT 的移遠BC260YCN 具有廣覆蓋、多連接、低功耗的特點。BC260YCN 與STM32 主控芯片之間通過UART2 接口連接，實現數據傳輸，主控芯片通過AT 指令實現對BC260Y-CN的控制。BC260Y-CN通過MQTT協(xié)議接入到OneNET 云平臺。

2 系統(tǒng)軟件設計

2.1 監(jiān)控系統(tǒng)主程序

火災的發(fā)生伴隨大量有毒氣體和煙霧排放、火焰的產生，且環(huán)境溫度和濕度都會發(fā)生明顯變化，本系統(tǒng)結合多傳感器采集消防環(huán)境數據，消防監(jiān)控流程如圖2 所示。

圖2 主程序流程圖

步驟1：系統(tǒng)初始化，包括初始化串口、初始化GPIO、初始化NB-IoT 模塊等。

步驟2：設定各項參數范圍。火焰閾值設置為760 nm，煙霧濃度閾值為6×10-5。溫度閾值設定為50 ℃，濕度閾值設定為40%RH。

步驟3：下位機上傳各項數據，寫入云端。

步驟4：判斷火焰?zhèn)鞲衅鲾祿欠癯^報警閾值。

步驟5：若火焰數值超閾值，再判斷煙霧濃度是否也超過閾值

步驟6：如果以上兩項數值都超過閾值，再判斷是否出現溫度瞬時上升和濕度瞬時波動的情況，或溫度高于所設置的閾值50 ℃。

步驟7：以上三重判斷都通過，判定為火災警情，提示報警并控制繼電器滅火。

步驟8：數據存儲到歷史記錄模塊。

步驟9：進入下一次循環(huán)。

2.2 云平臺設計

采用中國移動提供的OneNET 云平臺來實現云平臺設計。整體設計流程圖如圖3 所示，包括云平臺賬號的注冊、產品的創(chuàng)建、設備的添加、可視化監(jiān)控界面的設計等步驟。

圖3 OneNET云平臺設計流程圖

2.2.1 設備的添加及數據管理

首先在官網注冊用戶賬號，成功注冊之后，在用戶賬號下創(chuàng)建產品，在產品中就可添加設備了。以該系統(tǒng)為例，添加一臺名為“test”的硬件設備，IP 地址分配為183.230.40.39，端口號為6002。將產品ID及設備信息作為登錄參數上傳至云平臺，連接成功后，設備狀態(tài)顯示為在線。

設備數據的管理是通過數據流來實現的，在云端平臺搭建數據流模板，下位機通過AT 指令將數據上傳到云平臺后，數據以數據點的形式存儲在數據流中，在設備列表中點擊數據流，進入后即可查看各項實時數據和歷史數據信息。

2.2.2 預警觸發(fā)器的設計

設備添加完后，為各設備上傳的數據添加觸發(fā)器功能。分別設置火焰、溫濕度、煙霧濃度對應的觸發(fā)器名稱、ID、觸發(fā)條件、關聯(lián)設備數等信息。當數值達到觸發(fā)條件時，云平臺會自動發(fā)送報警信息。以煙霧濃度觸發(fā)器為例，當煙霧濃度大于6×10-5時，觸發(fā)報警信息，接收方式選擇為短信接收，信息內容包含觸發(fā)器信息、觸發(fā)數據，觸發(fā)時間等，根據觸發(fā)器ID 可以快速定位發(fā)生火情的位置，根據觸發(fā)時間可以確定火情發(fā)生的準確時間。

2.2.3 可視化界面設計

經過上述的賬戶注冊、設備添加、數據管理及觸發(fā)器設置后，進入數據可視化操控平臺，該系統(tǒng)選取的組件包括設備管理組件、傳感器數據組件、數據報警組件、天氣預報組件。傳感器數據組件采用儀表盤+折線圖的設計方案，儀表盤顯示實時數據，折線圖展示最近一段時間內的數據。移動端同樣可以登錄OneNET 賬號，從而實現手機的遠程監(jiān)控和操作。

2.3 移動端APP設計

該系統(tǒng)研發(fā)了一款消防監(jiān)控APP，圖4 為APP設計流程圖。通過OneNET 平臺提供的Android 應用創(chuàng)建器。采用云平臺注冊的用戶名登錄APP，實現云平臺與APP 數據實時互通、火警信號實時發(fā)送。

圖4 APP設計流程圖

3 系統(tǒng)測試

3.1 系統(tǒng)整體性能測試

正常運行時的云平臺界面如圖5(a)所示。設置可檢測溫度范圍為0～80 ℃、分辨率為0.1 ℃、誤差為±2 ℃，濕度檢測范圍為20～95%RH、分辨率為1%RH、誤差為±5%RH，火焰波長在760～1 100 nm 范圍內的光源，煙霧濃度范圍為0～6×10-5。檢測實時數據：溫度為26 ℃，濕度為51%RH，煙霧以及可燃性氣體濃度為8×10-6。

圖5 OneNET云平臺測試界面

模擬火災場景進行測試，如圖5(b)所示，實時數據：溫度為26 ℃，濕度為49%RH，煙霧濃度為9.1×10-5，觸發(fā)火災預警。

3.2 溫濕度報警

設定溫度測量范圍為0～80 ℃，濕度測量范圍為20～95%RH，當火焰?zhèn)鞲衅鞅挥|發(fā)后系統(tǒng)測算溫濕度系統(tǒng)是否有瞬時上升或下降情況，時間間隔為10 s。溫度實時數據如圖6(a)、(b)所示；濕度實時數據如圖7(a)、(b)所示。下位機中，T代表溫度，顯示25 ℃，H代表濕度，顯示51%RH，實時數據顯示，上位機溫度在瞬時出現25～26 ℃上升情況，并且濕度出現34～51%RH 的波動情況，觸發(fā)火災報警。

圖6 溫度監(jiān)測系統(tǒng)

圖7 濕度監(jiān)測系統(tǒng)

3.3 煙霧濃度報警

設置煙霧濃度測量范圍為0～6×10-5。實時監(jiān)測煙霧濃度為91%，遠超閾值，顯示此時煙霧濃度異常，觸發(fā)火災報警。

3.4 下位機測試

分別記錄傳感器采集的溫濕度、濃度、可見光波長數據，并與標準值比較，得到相對誤差，如表1所示。

表1 下位機數據測試

3.5 上位機測試

數據上傳延時情況測試，整體延時在8～50 ms。上位機進行數據分析后，將異常數據發(fā)送給用戶移動端報警，并控制下位機進行繼電器操控消防設備滅火操作。

3.6 誤差分析

數據標準值由標準函數表測量，相對誤差的計算如式（1）所示：

式中，X為相對誤差，Xa為測量值，Xb為標準值。

根據以上測試結果分析，監(jiān)測系統(tǒng)可見光波長誤差范圍為0～1.5%，濃度誤差范圍為0～4%，溫度誤差范圍為0～3.8%，濕度誤差范圍為0～8.9%。

通過對測量數據進行一階多項式擬合，提高測量準確度，對擬合后的數據和測量數據分別進行平均相對誤差計算。可見光波長測量值平均相對誤差為1.3%，擬合后平均相對誤差為1.12%；煙霧濃度測量值平均相對誤差為3.62%，擬合后平均相對誤差為3.49%；溫度測量值平均相對誤差為3.2%，擬合后平均相對誤差為3.02%；濕度測量值平均相對誤差為3.89%，擬合值平均相對誤差為3.42%。由式（1）可得，系統(tǒng)報警準確率為97.2%。

測量數據表明，擬合后所得到的參數測量誤差與相對誤差計算值具有較高準確性。因此，將此算法加入對參數測量算法的優(yōu)化方案中，可讓系統(tǒng)火警判定率得到提升。

4 結論

該文所設計的智慧消防遠程監(jiān)控系統(tǒng)，下位機由STM32 單片機、DHT11 溫濕度傳感器、MQ-2 煙霧傳感器和ALIM8812 火焰?zhèn)鞲衅鳂嫵?。上位機由云平臺和移動APP 組成，實現數據顯示、波形圖表、報警、數據查詢、數據存儲、火警一鍵處置等功能。測試表明，該系統(tǒng)溫度測量范圍為0～80 ℃，平均相對誤差為3.02%；濕度測量范圍為20～95%RH，平均相對誤差為3.42%；可見光測量范圍為760～1 100 nm，擬合后平均相對誤差為1.12%；煙霧濃度測量范圍為0～6×10-5，擬合后平均相對誤差為3.49%；系統(tǒng)報警準確率為97.2%，數據延遲低于50 ms。滿足智慧消防監(jiān)控系統(tǒng)的設計需求。