基于新型物聯網的蠶室環境管理系統設計與應用

孫孝龍 吳洪昊 周衛陽 施建軍

1(江蘇聯合職業技術學院鹽城生物工程分院 江蘇 鹽城 224051)2(江蘇省蠶種管理所 江蘇 無錫 214151)3(鹽城思源網絡科技有限公司 江蘇 鹽城 224005)

0 引 言

物聯網是繼計算機、互聯網和移動通信發展之后世界信息產業第三次革命的核心技術，是國家重點發展的戰略新興產業之一。農業物聯網技術在大田種植、棚室栽培、畜禽水產養殖等領域有十分重要的應用，它以實際數據為基礎，以生物的科學知識為依據，能有效規避傳統農業生產過程中的盲目性，實現生產過程的智能化控制和科學化管理，進而提高農業資源利用率和勞動生產率[1-3]。本設計所指的蠶室環境主要指催青、小蠶共育、大蠶飼育、上蔟保護、雜交制種、蠶種保護與冷藏等蠶桑生產所需的室、棚、庫等環境。傳統方式對蠶室溫度、濕度、光照、氣流以及家蠶生長發育進程等環境進行的觀察與調控，完全依靠人工進行調節、記錄和監管，經常會出現環境因子波動幅度大、過程記載不清、監管失控等生產事故。隨著農業科技的快速發展，蠶桑產業轉型升級、結構調整進程加快，勞動力緊張、人員老化、生產效益低下等問題越來越突出，這種蠶室環境調節與監控的手段與現代農業發展格格不入，嚴重制約著當前蠶桑產業發展的迫切需求。本研究基于物聯網技術，設計蠶室環境管理系統，為蠶桑生產工廠化、精準化、智能化提供科技服務[4-5]。

1 蠶室環境參數及特點

蠶室的環境因子主要包括蠶室內、外溫度，內、外濕度，光照強度，氣流速度、CO2濃度，CO、NH3、SO2等有害氣體濃度等。通常條件下，蠶室經常會遭受大風、連陰雨、高溫、悶熱、冷空氣、污染氣體等不利環境條件，造成養蠶或制種生產遭受嚴重影響，導致蠶繭、蠶種減產甚至絕收。而采用物聯網技術，運用信息管理模式，蠶室環境參數通過各類設備智能調控，能保證養蠶生產、蠶種生產在適宜的環境條件水平，不僅省力省工、生產安全，而且能有效提高蠶繭、蠶種的產量和質量。蠶室環境中需要調控的因子主要為溫度、濕度、光照強度、CO2濃度、氣流速度、調控實況和有關有害氣體濃度等。根據養蠶或蠶種生產環境要求，設定主要環境因子的參數閾值和告警上下限，確保生產安全、穩定、優質。

2 方案設計

2.1 總體方案

根據蠶室環境調控目標及參數特點，以物聯網技術為依托，設計蠶室環境信息管理系統，實現蠶室環境參數的全面感知、精準傳輸和智能處理。系統綜合運用信息管理、自動監測、動態模擬、虛擬現實、精確控制、網絡通信等現代信息技術，以蠶室環境要素與工作過程的信息化為主要研究目標，通過解決環境的信息化管理、狀態的自動化監測、過程的數字化模擬、系統的可視化設計、知識的模型化表達以及管理的精準化控制等實際問題，構建蠶室環境管理系統框架(圖1)。并通過篩選支撐物聯網應用的設備和儀器，實現蠶室環境監測、預測、設計、管理、控制的數字化、精確化、可視化、網絡化，從而提升現代蠶桑業的綜合管理水平和核心生產力。

圖1 基于新型物聯網的蠶室環境管理系統框架圖

系統根據養蠶和蠶種生產管理的工作特點，通過選取適宜的電子傳感器，將家蠶生長發育實況，室內、外溫、濕度變化，光照強度，氣流速度，CO2濃度，CO、NH3、SO2等有害氣體濃度等環境因子進行感知采集，通過網絡傳輸到計算機控制中心，再通過數據分析和處理，將結果信息反饋到計算機界面或手機終端。用戶可以實時現場或遠程進行觀察、查詢、監視、調控、咨詢、日志管理、產品質量追溯。該系統能對催青、小蠶共育、大蠶飼育、上蔟保護、蠶種保護與冷藏等生產環境進行智能監控管理。系統具有很強的可擴展性，使用物聯網技術，養蠶基地無需自己建立數據庫服務器，可通過專業的網絡數據中心(政府或公司的)同時管理轄區內若干個基地的情況，每個基地可安裝若干個傳感器。各基地的管理人員可通過PC或手機上網查看管理基地的生產情況，增減、設置、調整相關蠶室環境的報警參數和維護自己的生產記錄。

2.2 系統設計

管理系統基于B/S結構設計，采用Winform應用程序，運用WebService技術實現網站數據庫和Winform數據庫的共享。系統包括環境數據采集、數據傳輸、數據處理、操作應用四個模塊，每個模塊完成相應的功能[6-8]。

2.2.1數據采集模塊

數據采集主要負責蠶室環境內、外溫、濕度，光照強度，氣流速度，CO2濃度，CO、NH3、SO2等有害氣體濃度等數據的感知、采集和控制。該模塊主要包括RTU設備和環境因子傳感器，如溫、濕度傳感器、光照幅度傳感器，CO2傳感器、氣流速度傳感器等，采集產生0～5 V的數據值，并進行數據初步分析。用戶可對各參數預設報警值，當采集的現場參數達到報警值時，蠶室管理者可獲得手機報警，以便對蠶室環境及時調控、維護。

2.2.2數據傳輸模塊

作用于數據感知、數據分析和操作應用之間的信息傳輸，包括數據感知的設備有線或無線連接，與互聯網、通信網進行數據融合的網關，以及可以將底層感知數據傳輸到應用層的互聯網傳輸。數據傳輸模塊設計包括蠶室局域網和遠程廣域網，能夠安全可靠并廣泛地互聯，實現蠶室操作應用和遠程用戶對數據的獲取和決策命令的下達。遠程局域網采用互聯網及GSM通訊相結合的技術，運用無線GPRS傳輸技術，使用移動或聯通網對所采集的數據進行實時、穩定的傳輸，并送達計算機控制中心數據庫。

2.2.3數據處理模塊

控制中心的數據處理包括數據存儲、數據分析、智能控制、人機交換四個部分。數據存儲提供建立蠶室環境數據庫和設備狀態數據庫，完成感知采集數據的基本處理。數據處理通過采用軟件補償、分布圖法和取平均值法消除感知數據的誤差影響，不僅完成數據存儲、添加、修改和查詢，更實現了智能化分析、處理。智能控制采用模糊控制策略和變結構模糊控制方法對蠶室環境因子及參數進行智能控制，能獲得良好的數據精度。RTU設備將環境參數收集、存貯起來，并通過無線GPRS網絡實時傳送和反饋給用戶終端?；谟脩舻闹悄芑芾硭季S和蠶室環境自動化監控模式，設計人機交互界面?？刂浦行膶⑦M程狀態、數據監測、調控指令等信息進行實時網絡發送，并接收用戶的反饋信息進行相關調整；管理員通過電腦界面或管理終端接收信息，進行相應的觀察、監控、調整或咨詢，并根據管理具體情況，調整相關設置，維護系統運行，提高管理系統的穩定性、及時性和精準性。

2.2.4操作應用模塊

系統通過網絡計算機界面或遠程終端實現用戶操作應用。用戶管理操作包括了數據查詢、實時監控、控制輸出、參數設置、知識咨詢和實時調控等。系統采用AJAX圖表實時顯示技術，對所采集的數據全部存入中心數據庫，便于歷史數據的查詢和對數據曲線進行分析顯示。對連接在RTU設備上的蠶室農業裝備，管理人員可現場或遠程進行開、關運行控制，并顯示出當前設備狀態，實現了對蠶室環境的自動化控制。各基地可分別使用不同的用戶名和密碼進入系統，實時查看各自基地監控點的視頻和蠶室環境數據，并可以實時控制多個設備的開與關[9]。

3 系統功能

3.1 實時監控功能

系統可在線實時監控蠶室環境的溫度、濕度、光照、氣流、空氣質量等多種對養蠶或蠶種生產影響顯著的環境因子，以及蠶室內各類連接設備的狀態信息，也可以通過視頻在線，實時觀察、記錄到相關基地、各個蠶室環境中家蠶、蠶種的生長發育狀態，實現了無人化值守、自動化調節、全程化日志、告警式督查。蠶室環境參數、家蠶發育進程和輔助設備狀態的相關信息，既可以在現場控制系統界面顯示，也可以在控制中心管理平臺獲取，還可以通過網絡瀏覽器或智能終端軟件查看。

3.2 精準調節功能

系統能通過多種調節方式維護蠶室環境在家蠶發育的適宜水平。在滿足現場進行手動控制調節的同時，系統可以對蠶室環境參數進行智能調節控制。一是在環境因子設置參數范圍內，系統通過PLC讀寫，運用模糊算法，自動調節輔助設備的運行狀態，精準控制蠶室環境因子水平的高低；二是針對溫度、濕度，有毒氣體等監控關鍵因子。管理用戶通過控制中心對監控的信息發來的告警，通過遠程平臺或終端進行精準調節。

3.3 智能管理功能

管理系統通過計算機監控平臺實現蠶室環境信息的智能管理，完成蠶室環境控制的高效、安全、優質。主要功能包括環境因子的參數設置、數據采集、狀態監測、數據傳輸、指令輸出、數據管理、日志查詢等。其中，參數設置完成環境因子閾值的設置以及調節目標值的設置；數據采集實現對感知數據的采集和存儲；狀態監測實時監控家蠶發育進程以及輔助設備運行狀態；數據傳輸完成感知信息和反饋信息與控制中心的雙向傳輸；指令輸出負責智能決策的下達和響應；數據管理實現對數據的采集、傳輸、存儲、查詢、更新；日志查詢實現蠶室環境以及家蠶生長發育階段的全程記錄、查詢、追溯。

3.4 專業咨詢功能

系統把用戶的需求問題轉化為方便咨詢的知識和規則，建成養蠶、制種生產知識庫，提供給管理信息平臺。管理用戶可以通過網絡瀏覽器或遠程操作軟件，訪問知識信息系統，接受知識查詢、專家咨詢、微視頻學習、在線答疑等專業化信息服務。

4 實驗與結果

本系統分別在江蘇省蠶種管理所(無錫蠶種冷庫)的蠶種催青室、江蘇省如東縣蠶桑站蠶桑示范戶(栟茶鎮)的家蠶人工飼料共育室以及鹽城生物工程高等學校實習蠶種場(建湖縣上岡鎮)的制種室和保種室等進行了綜合實驗和推廣應用，在蠶室環境數據精準采集、智能監控管理、參數優化調整、快速響應調節、知識學習提供等方面取得了顯著的成效。

4.1 數據采集

系統對溫度、濕度、光線、空氣質量等蠶室環境因子數據實時采集、傳輸，并通過專業數據樣本學習，對數據進行信息識別、篩選、存儲，可輕松比對標準環境參數，通過監控平臺(現場或遠程)實時提供用戶需要的管理信息或發出超值報警信息。調查表明，在蠶桑生產常溫常濕環境(24～25 ℃，75%～80% RH)下，系統數據采集準確率可達99.86%，比傳統人工采集提高了11.26%；光照強度、流動風速、空氣質量數據以及存儲準確率達100%，應用效果遠遠超出人工作業直觀感知，以及記錄保存數據的方式。系統應用大大提高了蠶室環境精準化管理水平[10]。

4.2 智能管理

系統計算機控制中心利用神經網絡結合CNN深度學習算法對數據樣本不斷學習訓練，將采集來的數據存放在控制器的內存，經過模糊控制分析及處理，實現對數據的傳輸、存儲、查詢、更新。應用實驗表明，系統通過現場無人值守、遠程登錄查看以及日志查詢實現對蠶室環境以及家蠶生長發育階段的全程記錄、查詢、追溯，能完全滿足蠶桑生產對蠶室環境實時監控和實時調控。與一般生產管理對照比較，用工節省了82.50%，綜合生產效率可提高62.75%。除特殊次氯酸消毒、強酸腐蝕環境外，系統應用基本上實現了蠶室環境遠程智能化管理。

4.3 參數調整

蠶室環境因子標準參數的確定和設置是系統應用安全性、準確性、穩定性的關鍵。實驗表明，針對蠶種催青的溫、濕度環境，系統控制室內溫度、濕度參數參數上下浮動不超過0.5 ℃、0.25 RH，在催青后期高溫感光階段上下浮動不超過0.25 ℃、0.12 RH。特別注意，在高溫、多濕環境中，要及時通風、換氣、加溫、補濕，使CO2濃度控制在200 ppm以下，CO、SO2等有害氣體設置為臨界點“發現預警”。若室內含量超標，啟動系統預警模式，及時采取通風換氣措施進行系統防控，或人工干預進行綜合治理。在系統運行測試和推廣應用中，系統能夠實現對蠶室環境的實時監控、實時調控以及智能調整，大大增加了參數標準設置的科學性、精準性[9]。

4.4 快速響應

在蠶室環境管理生產上，用戶最擔心的是現場實際環境因素發生了變化，而系統顯示正?；蚍从尺t緩，會給蠶桑生產帶來無法彌補的損失。實驗表明，本系統智能管理，不僅可以達到全方位人工值守的“放心”效果，而且通過系統深度學習模糊算法對蠶室環境的實時監控及智能調整，大大提高了準確度和信任度，省力、省工，極大地提高了管理效益。同時，系統通過參數偏差自我糾錯和現場生產狀態視頻監控對比，具備提前預警和異常警戒功能，達到了響應快速、調控可靠的管理要求，增加了系統的安全性和穩定性。

4.5 專家咨詢

系統設置與蠶桑專業群落數據庫(專業知識庫和精品課程庫)連接的知識咨詢接口，將專業知識信息系統納入計算機智能應用控制系統。用戶通過現場顯示器界面或遠程客戶終端，可以隨時訪問知識信息系統，進行知識查詢、課程學習、微視頻學習、典型案例分析、專家咨詢或開展在線答疑。系統推廣應用，不僅實現了生產項目的智能管理，而且經過進一步產教融合開發，優化了蠶室環境保護的標準方案，也彌補了系統設計缺乏針對性的缺陷，使系統設計和應用更加符合實際應用。

5 結 語

隨著農業物聯網的快速發展，新型農業物聯網管理系統已逐漸成為現代高效農業轉型升級的助推器。本系統基于新型互聯網與蠶桑技術，產教融合開發設計，結合數據樣本CNN深度學習算法，實現了蠶室環境工廠化、精準化、智能化管理，大大提高了生產自動化水平和管理效益。

鑒于當前各種用于農業物聯網設備及設施口徑不一，功能與標準多樣，特別是針對蠶室環境設備的防水、防霧、防酸、防毒等性能還不高，普遍存在低成本和高通用性，因此，難以實現系統中傳感設備的統一化研發，這給蠶室環境數據信息的監控、識別、收集、傳輸帶來障礙。完全滿足蠶室特殊環境高質量智能管理的需求，需進一步探索[11]。

系統將從強化行業標準性與普遍適應性，研究開發統一標準的接口，方便多個用戶體驗使用以及挖掘農業大數據。進一步提高數據樣本學習、模糊處理質量，充分運用篩選冗余的數據，利用大數據算法，對已有的數據進行過濾，進一步提高服務的針對性、精準度。