基于物聯(lián)網(wǎng)的油煙濃度實時監(jiān)測系統(tǒng)設計

范庭芳，趙 坤，錢松榮

0 引言

隨著目前政府和民眾對于空氣質量的要求不斷的提升，環(huán)保部門在空氣質量監(jiān)測上可謂盡心盡力。現(xiàn)有的油煙濃度監(jiān)測主要是環(huán)保部門對餐飲企業(yè)進行抽檢，工作人員在被抽檢單位進行采樣，將樣品帶回實驗室進行含量分析。濃度檢測主要采取光譜分析，利用不同光譜線的吸收峰位置不同來判斷濃度大小。此法能夠做到的精度較高，但缺點是不能做到實時、動態(tài)的監(jiān)測；而且覆蓋面較小，容易使一些餐飲企業(yè)產(chǎn)生“僥幸心理”，僅應付檢查而平時隨意排放。

目前市場上已經(jīng)出現(xiàn)了一些油煙實時監(jiān)測的系統(tǒng)，主要是利用費加羅（FIGRAO）公司TGS2100油煙傳感器進行油煙濃度監(jiān)控。但有一個致命的缺點是精度不夠高，誤報率較高。（同時面臨包圍在傳感器外面的濾網(wǎng)需要經(jīng)常清洗以及過濾后的濃度不是真實濃度的問題）。

本文正是從以上情形出發(fā)，設計一套基于物聯(lián)網(wǎng)，同時結合數(shù)據(jù)融合的方案，來對油煙濃度監(jiān)測領域現(xiàn)狀進行改進。以期實現(xiàn)實時動態(tài)的監(jiān)測，同時提高監(jiān)測系統(tǒng)的精確度和可靠性。同時做出實驗室原型，實現(xiàn)基本的功能以及提出將來需要改進的點。

1 系統(tǒng)整體方案設計

本系統(tǒng)可以分為3個模塊，如圖1所示：

圖1 系統(tǒng)框架

從做至右依次是模塊1數(shù)據(jù)采集；模塊2進行AD轉換以及簡單的數(shù)據(jù)融合操作；模塊3是通過GPRS將簡單融合數(shù)據(jù)傳至服務器端，進行深度數(shù)據(jù)分析和處理，實時顯示和判斷報警。

在系統(tǒng)工作流程上，4個傳感器首先通過傳感器控制模塊，在餐館的油煙出風口處采集相關的數(shù)據(jù)，由于餐飲油煙成分復雜，所以我們在考慮選擇傳感器的時候會考慮覆蓋的綜合性。傳感器將實時采集的數(shù)據(jù)通過AD轉換同步傳輸給基站，并進行初步的數(shù)據(jù)融合措施，以便于GPRS傳輸。在GPRS傳輸過程中，使用的是SIM900A芯片，其穩(wěn)定性和低功耗可以為基站穩(wěn)定工作提供保證。最后，遠端服務器收到數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡等多種算法，存入數(shù)據(jù)庫并進行實時顯示。

2 系統(tǒng)硬件設計

系統(tǒng)硬件主要分為：傳感器及其處理模塊，基站處理模塊、GSM/GPRS傳輸模塊。

2.1 傳感器及其處理模塊

鑒于油煙成分復雜，包括醛、酮、烴、脂肪酸、醇、芳香族化合物等，因此我們選擇4個傳感器作為我們的數(shù)據(jù)采集工具。包括如下：傳感器1：MQ-7B，一氧化碳傳感器；傳感器2：MQ-138，甲醛傳感器；傳感器3：MQ-135，空氣質量傳感器（氨、硫化物、丙酮、甲苯、酒精等；傳感器4：TGS813，可燃氣體傳感器（氫氣、異丁烷、乙醇、甲烷等）。這4個傳感器均具有良好的靈敏性、合理的性價比、借口方便等特點，測試的覆蓋面也較廣。

利用各傳感器接口統(tǒng)一的特點，我們用LM393來對其進行控制并設計成可輸出模擬以及數(shù)字兩路信號的簡單模塊。硬件實物圖，如圖2所示：

圖2 總體硬件設計圖

2.2 基站處理模塊

考慮成本以及在基站處理過程中的復雜度，我們選用的單片機是STC12C5A60S2，其是增強型8051CPU，具有8路10位精度ADC，可以實現(xiàn)250K/S的轉換速度。

基站處理模塊主要通過ADC接口將傳感器傳輸過來的模擬信號轉換成數(shù)字信號，并做初步處理使得數(shù)據(jù)具備易讀性。主要的操作流程是單片機間隔一定時間（例如1分鐘），去輪詢讀取每個傳感器上的數(shù)值，并將匯總的4個傳感器信息發(fā)送給后續(xù)的信號傳輸模塊。此外處理模塊設置有超時重讀以及故障復位等功能。

2.3 GSM/GPRS傳輸模塊

在考慮GPRS傳輸上，我們采用市場上較為成熟的SIM900A，其是緊湊、高可靠性、低成本的無線模塊。工作頻段是雙頻GSM/GPRS 900/1800MHz。

由于本系統(tǒng)測試實際場合的條件的限制，本文中所涉及的硬件部分，特別是傳感器處理模塊，均需要很好的利用濾網(wǎng)等進行初步過濾，防止直徑過大的油滴等縮短傳感器使用壽命。

3 系統(tǒng)軟件設計

本文中的系統(tǒng)軟件設計主要包括三大塊：傳感器數(shù)據(jù)讀取、GPRS模塊數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)融合算法。

街道還會不定期舉行大型消防演練，主要由轄區(qū)內的消防大隊組織開展，每次演練都需要九個社區(qū)派人過去參與、學習。 消防演練能夠普及救火救援知識，對于社區(qū)微型消防站成員的實際學習效果還帶有考證。

3.1 傳感器數(shù)據(jù)讀取及GPRS數(shù)據(jù)傳輸模塊

基站部分的軟件開發(fā)平臺包括傳感器數(shù)據(jù)讀取、GPRS模塊傳輸，使用的編譯平臺是Keil uVision4。

代碼流程圖，如圖3所示：

圖3 基站代碼流程圖

系統(tǒng)接口主要有傳感器模塊和基站模塊接口（串口1）、基站模塊和GPRS模塊接口（串口2），分別對兩個串口以及單片機和SIM900A初始化之后，便進入循環(huán)采集流程。單次循環(huán)的終點是將初步融合的數(shù)據(jù)發(fā)送至服務器端。

3.2 數(shù)據(jù)融合算法

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術已成為一個十分活躍的研究領域，它的應用也越來越廣泛，如機器人系統(tǒng)，圖像分析與處理，目標自動識別，工業(yè)現(xiàn)場的參數(shù)檢測等。本文使用的數(shù)據(jù)融合主要分為隨機數(shù)學算法和人工智能算法，各自均有不同的特點和優(yōu)勢。

3.2.1 隨機數(shù)學算法

該類算法的主要特點是利用數(shù)學概率等方法，進行濾波和估計。主要有加權平均、卡爾曼濾波、bayesian估算、D-S證據(jù)方法等。本系統(tǒng)采用的是D-S證據(jù)方法，其主要的操作流程，如圖4所示：

圖4 D-S證據(jù)方法

D-S證據(jù)推力方法的主要特點是滿足比貝葉斯概率理論更弱的條件；具有直接表達“不確定”和“不知道”的能力。

3.2.2 人工智能方法

人工智能方法主要考慮模糊邏輯算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法。在本系統(tǒng)中，我們主要考慮神經(jīng)網(wǎng)絡算法，神經(jīng)網(wǎng)絡中比較基礎的BP算法，如圖5所示：

圖5 BP算法示意圖

通過3層（輸入、隱性、輸出層）以及六步（1、初始化；2、輸入訓練樣本對，計算各層輸出；3、計算輸出誤差；4、計算各層誤差；5、調整各層權值；6、檢查是否達到精度要求）。建立好對應的輸入輸出模型，以達到對應模擬要求。

本系統(tǒng)還采用了SVM（支持向量機）算法以做相應的比較推理。SVM算法可以針對線性可分情況進行分析，但也可以將線性不可分通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉化為高維特征空間使其線性可分，并進行數(shù)據(jù)分析。該法可以在滿足一定概率下盡可能降低風險。

選擇不同的核函數(shù)（Kernel Functions）可以生成不同的SVM，鑒于我們整體模型的復雜度，我們選擇多項式核函數(shù)（K(x,y)=[(x*y)+1]d作為本系統(tǒng)的核函數(shù)。

4 現(xiàn)場測試以及分析

在搭建了合理的硬件以及軟件平臺之后，我們進行了實地數(shù)據(jù)測試，測試地點是上海市楊浦區(qū)某海鮮餐館油煙出風口。實地測試數(shù)據(jù)截圖，如圖6所示（標準濃度為1.3mg/m^3）：

圖6 標準濃度為1.3mg/m^3實測數(shù)據(jù)

圖6中顯示的是4個傳感器返回的初步融合數(shù)據(jù)，最左側的31是返回的發(fā)送采集數(shù)據(jù)指令。顯而易見在經(jīng)過前期的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定期之后，通風口濃度基本上維持在一個穩(wěn)定的水平。

通過以上闡述的數(shù)據(jù)擬合方式，我們可以得到的標準值與傳感器測得值的對比，如圖7所示：

圖7 數(shù)據(jù)融合與標準值對比

可以看到，兩者具有較好的相關性。而進一步的測算顯示，本系統(tǒng)比單傳感器精度提高20%以上。

5 總結

本文設計了一套基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實時油煙濃度監(jiān)測系統(tǒng)，能夠較好的解決目前油煙監(jiān)測方面存在的一些問題和缺陷，利用數(shù)據(jù)融合算法，提高判斷精度，比普通單傳感器系統(tǒng)精度提高20%以上，實現(xiàn)效果良好。今后的改進方向在于提高傳感器使用壽命、測試精度以及更精美的UI設計。

[1]STC12C5A60S2單片機數(shù)據(jù)手冊[K].

[2]SIM900AATCommandManualCNV1.03[K]

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