基于物聯網的蝦稻共作環境智能監控系統的研究

李小三，文小玲，馬忠明

（武漢工程大學 電氣信息學院，武漢430205）

采用蝦稻共作養殖技術的稻田一般呈 “田”字形拼接，內嵌環形蝦溝，面積達6.67 hm2以上[1]。蝦稻共作對溫度、光照、水位、溶解氧、餌料、重金屬離子等環境因子都有嚴格的技術要求。例如，溶解氧濃度影響著蝦的食欲和繁殖，而水溫、水流、季節性等環境因素，液位空間分布差異，以及水體富營養化都對溶解氧濃度變化存在影響，故對溶解氧傳感器的空間部署問題以及傳感器數據質量算法設計都有待解決[2]。為此，針對蝦稻共作的環境監控系統需要達到監測點覆蓋域廣、數據處理量大、實時性高、可控性強的技術特點。蝦稻共作環境智能監控系統就蝦稻共作環境技術要求，研究并設計了一套成熟完善的蝦稻共作環境智能監控系統。

1 系統總體設計方案

基于物聯網的蝦稻共作環境智能監控系統的總體結構如圖1所示。

圖1 蝦稻共作環境智能監控系統總體結構Fig.1 Overall structure of shrimp and rice co-production environmental intelligent monitoring system

該系統主要由以下幾部分組成：

1）下位機數據采集執行組件 主要包括光照強度傳感器、水溫傳感器、pH 傳感器、溶解氧傳感器等各類傳感器組件，以及抽水泵、增氧機和投料機等執行機構；

2）無線傳輸組網模塊 用于實現遠距離無線組網，包括ZigBee 終端節點、ZigBee 路由節點、ZigBee協調器節點以及4G 路由器；

3）視頻圖像采集模塊 用以捕捉水稻生長墑情和實時監控現場環境，具體包括網絡高清槍機、網絡高清球機以及網絡硬盤刻錄機NVR（network video recorder）；

4）信息處理模塊 用以實現數據的交互存儲和智能控制，主要包括系統嵌入式上位機、中心數據服務器（包括后臺數據庫服務器、Web 服務器）以及移動客戶端；

5）光伏發電模塊 用來為WSN 供電，選用以超級電容和鋰電池混合儲能的微型光伏發電模塊。

2 系統硬件設計

2.1 下位機數據采集模塊硬件設計

下位機數據采集模塊硬件設計包括對空氣溫濕度傳感器、光照強度傳感器、水溫傳感器、pH 傳感器、溶解氧DO（dissolved oxygen）傳感器等傳感器組件的選型和信號調理電路的設計。ZigBee 設備的選型以及串口轉換電路的設計，是系統硬件設計的核心部分之一，直接關系到現場環境實時數據采集的有效性和精準度，其數據采集模塊功能結構如圖2所示。

圖2 數據采集模塊功能結構Fig.2 Functional structure of data acquisition module

以DO 傳感器的選型、空間部署、信號電路設計和溫度補償模型建立為例，系統選用覆膜原電池型（Galvanic Cell）DO 傳感器 （HLAS-52-DO-X 型）；根據環境變化、空間差異、水體富營養化等因素對蝦溝中溶解氧濃度的影響分析，系統使用分點分層式布置DO 傳感器[3-4]。

最優分布式布置法如圖3所示。圖中，在“1 號投喂點” 距離蝦溝底部1 m 深的地方布置1 個DO傳感器；在“2 號投喂點”在距離蝦溝底部1 m 深和0.5 m 深的地方各布置1 個DO 傳感器；在“3 號投喂點” 距離蝦溝底部0.5 m 深的地方布置1 個DO傳感器。

通過對DO 傳感器采用分點分層式布置方法所測得的溶解氧濃度值，能夠反映區域內蝦溝中溶解氧濃度的真實情況，有效地避免因為偶然因素和不確定因素造成的測量誤差。

圖3 最優分布式布置法Fig.3 Optimal distributed layout method

該原電池型DO 傳感器的電極輸出電壓極僅為0.6～50 mV，要確保ZigBee 控制器CC2530 能夠對其完成A/D 信號采樣，需要對DO 傳感器輸出的微弱信號進行調理，使輸出信號達到CC2530 的采樣電壓標準。DO 傳感器信號調理電路如圖4所示。

圖中，采用四運算集成運放器LM324 對傳感器輸入的微弱信號Vin進行4 階濾波和放大，最后將輸出信號Vout連接CC2530 的I/O 端口P0_0，即可實現對溶解氧數據的采集。

由于覆膜原電池型DO 傳感器的透氧膜對水溫的變化敏感，容易產生測量誤差，故該系統建立DO傳感器溫度補償模型解決DO 傳感器的溫度漂移問題[5]。覆膜原電池型DO 傳感器的電極擴散電流為

圖4 DO 傳感器信號調理電路Fig.4 Signal conditioning circuit of DO sensor

式中：i 為DO 傳感器穩態擴散電流；n 為氧化還原反應中得失電子數；F 為法拉第常數；S 為DO 傳感器陰極有效表面積；v 為水中氧的擴散速度；d 為DO 傳感器上透氧膜與陰極間的距離；Cs為溶解氧濃度；K 為比例系數。

溫度補償建模步驟如下：

步聚1在恒溫水槽中倒入適量的冰水混合蒸餾水，放置增氧泵增氧，期間用臺灣衡欣AZ8403 高精度溶解氧檢測儀測量水槽中溶解氧濃度，直至溶解氧濃度數值不再變化達到飽和狀態，記錄此時溶液的Cs；

步聚2將系統選用的DO 傳感器探頭插入溶液中，記錄溶液飽和時該傳感器電極的穩態輸出電流i；

步聚3啟動恒溫水槽，緩慢加熱水槽中的溶液至38 ℃停止，在增溫過程中每增加2 ℃記錄水槽中溶液的DO 傳感器電極的穩定輸出電流值、 飽和溶解氧濃度值；

步聚4由式（1）換算可得系統選用的DO 傳感器在不同溫度下對應的比例系數K。其記錄的覆膜原電池型DO 傳感器K-T 模型數據見表1。

將表1中的水溫T 與比例系數K 進行多項式擬合，可得該覆膜原電池型DO 傳感器的K-T 擬合多項式，即：

2.2 電源模塊

為解決WSN 的長期有效運行和成本問題，該系統采用超級電容和鋰電池混合儲能的微型光伏發電模塊。該模塊通過光伏板收集太陽能，使用最大功率點跟蹤器MPPT（maximum power point tracking）實現對太陽能發電的最大利用率，并以功率密度大的超級電容作為一級儲能單元，能量密度大的鋰電池作為二級儲能單元，實現系統中各網絡節點模塊能量的自供自足[6-7]。

表1 K-T 模型數據Tab.1 K-T model data

另外，由于光伏發電模塊輸出的標稱電壓為5 V，但是系統中各節點模塊的電壓使用類型分別有3.3，5，6，12 V，因此還需采用ASM1117-3.3 正向低壓降穩壓器、TPS61040 高頻升壓器、MAX688 高效升壓轉換器分別作為5 V 轉3.3 V，5 V 轉6 V，5 V轉12 V 的電壓轉換電路的芯片，以實現電壓轉換。

3 系統軟件設計

3.1 多傳感器數據融合算法

假設蝦稻共作農田中共安置了n 個某同一類型的傳感器，其同時刻測量值分別為x1，x2，x3，…，xn，并忽略系統性的偏差影響，則傳感器的實際測量值為真實值的無偏差估計[8]。設各傳感器測量值的加權因子權值分別為k1，k2，k3，…，kn，則其相互間關系為

數據融合加權后所得結果x 為

x 對應真實值xˉ的總標準方差為

由式（6）可知，總標準方差 σ2與加權值ki有關，為求得最優加權值，利用拉格朗日乘法進行函數構造，得

進行ki偏導，得

令2kiσi2+λ=0，得ki的極值為

再由式（6）可知，當ki取其極值為ki*時，對應的總方差σ2最小，此時融合效果最佳[9-10]。又因為在自適應加權融合算法中，數據的最優融合值等于最佳權值與原始數值的乘積，則可得最佳融合值為

3.2 上位機監控程序設計

上位機監控程序是基于C# 語言開發，開發環境要求為Visual Studio 2015 或以上版本。編譯時選擇標框架為.Net Framework 4.5，輸出類型為Windows 控制臺應用程序，需根據圖5所示的上位機主程序流程設置增刪改查和控制服務指令，實現對下位機數據的集中采集、分析、可視化管理，以及實時上報功能。

4 系統調試與分析

將空氣溫濕度傳感器以及光照強度傳感器通過串口與ZigBee 終端節點相連，將溶解氧傳感器、pH 傳感器經其相應的信號調理電路后，再與Zig-Bee 終端節點端口相連，將上位機與ZigBee 協調器節點通過USB 直接相連，通過上位機控制臺指令實現數據的采集上報，并使用臺灣衡欣AZ8403 高精度溶解氧檢測儀與本系統的采集設備同時測量同一水域的溶解氧濃度。其調試過程如圖6所示。

圖5 上位機主程序流程fig.5 Flow chart of upper computer main program

圖6 系統調試示意圖Fig.6 System debugging schematic diagram

可計算出t=0.354。根據

圖7 溶解氧濃度測量值統計曲線Fig.7 Statistical curves of dissolved oxygen concentration measurements

在此試驗中，選擇自由度f=58，選取95%的置信水平，當α=0.05 時，經查閱不同置信度下的t 值表，可得t0.05（58）≈t0.05（60）=2.000，小于t 值0.354。由此表明，經對溶解氧傳感器建立溫度補償模型后，系統所測的溶解氧數據與AZ8403 溶解氧檢測儀所測的數據無顯著差異，建立的溫度補償模型和系統所測的最終數據符合規定要求。

5 結語

蝦稻共作環境智能監控系統以物聯網技術為基礎，由ZigBee 各類節點，在蝦稻共作農田中構建無線傳輸網絡，并與上位機進行數據交互，將各類傳感器組件通過質量控制采集的環境參數由串口通信等方式傳輸至上位機，在上位機上實現對各類數據的集中處理、分析、本地顯示以及實時上報，同時可通過ZigBee 無線傳輸網絡對抽水泵等執行機構下達開關命令。網絡攝像機將抓取的視頻圖片數據保存至NVR 中，并可在本地上位機中顯示。利用TCP協議和HTTP 協議將系統的流媒體數據和環境參數打包后通過4G 等無線網絡上傳至中心數據服務器進行存儲和分析處理。用戶客戶端可通過Internet 遠程訪問服務器進行數據瀏覽和遠程設備控制，服務器根據對蝦稻共作田中的環境參數的算法分析和決策結果，向不同的用戶群體推送相應的信息，從而建立一套成熟完善的蝦稻共作環境智能監控系統。