基于物聯網的智慧消防管控系統設計與實現

周塑鎮

摘要：針對傳統消防管控系統在傳輸管控傳輸指令時，數據量丟失較多，導致管控系統的吞吐率較大，文章設計基于物聯網的智慧消防管控系統并進行實現。硬件部分采用芯片STM32F103RC作為核心處理器，設計管控主控器結構，采用8路結構的LED電源驅動電路，構建物聯網電路結構。軟件部分以SQL數據庫作為結構支持，設計消防數據庫，以物聯網體系架構作為基礎，采用自動化的方式，設定管控執行流程，最終實現管控系統的管控功能。準備兩種傳統管控系統與設計管控系統進行測試，結果表明：所設計管控系統的吞吐率數值63.94%左右，吞吐數據的能力最強。

關鍵詞：物聯網;智慧消防管控系統;管控傳輸指令;執行流程

物聯網技術采用射頻識別作為信息傳感設備，在連接互聯網后，實現智能化識別管理。管控系統是指構成管理行為的計劃[1]。在管理過程中，利用已存在的權責結構，調配消防管控系統，能夠增強消防任務的效率。在消防管控系統中應用物聯網技術，利用先進的信息處理技術，綜合各項消防信息，不斷強化消防監控策略，將原有消防管控系統處理為智慧化消防模式，將各個位置的消防信息處理為網絡資源，按照不同的區域建立多種消防數據庫，在多區域內建立智慧化管控系統[2]。為此，設計基于物聯網的智慧消防管控系統并實現其管控功能[3]。國外研究智慧消防管控系統較早，在嵌入式技術的支持下，使用傳感器技術采集各項消防數據，建立智慧控制過程。國內研究智慧消防管控系統較晚，采用了開放式的集成接口，統籌消防管控任務后，實現對消防管控任務的調控。

1? 智慧消防管控系統硬件設計

1.1? 設計管控主控器結構

消防管控具有調配功能，在設計主控器結構時，采用芯片STM32F103RC作為核心處理器，設計的主控器結構如下圖所示：

在上圖1所示的主控器結構下，選用AC220V端子作為強電繼電器，調配驅動電路為達林頓驅動方式，并控制繼電器為反向感應電動勢。在繼電器與核心控制芯片之間連接一個指示燈[4]。在控制器下層參考平面上，連接一根傳輸線，將該傳輸線作為微帶線。在控制器的底面設定一個銅面基面，保持主控器零件穩定。無線連接模塊內選定50Ω的銅線作為發射天線，在收發天線與主控芯片之間連接一個10K的電阻作為硬件電平轉換[5]。為了保持電阻連接線正常連接，在連接線上放置一個10K大小的電阻。在控制主控器的外部干擾時，在連接線與電阻之間放置一個下拉電阻。控制器開關采用光耦隔離的方案，連接前級導通電壓后，串聯一個1Ω的電阻。在RS485通訊接口處，連接PT4115的3號管腳，采用PWM調節方式，實現對主控器的管控。在設計主控器結構后，構建智慧電路結構。

1.2? 構建物聯網電路結構

在主控器結構控制下，采用8路結構的LED電源驅動電路，控制電路的驅動功率為8W，采用RA485通訊電路結構連接主控器[6]。

在上述引腳功能下，控制引腳P1.0連接一個物理網型的集控器，連接一個SPI總線后，在總線外部連接4個引腳，并在SCK腳上串聯一個8位串行移位寄存器。定義引腳P1.1為互聯型接口后，連接一個型號為LM2596S的集成器，在穩定電路的輸出電流數值后，固定電路的輸出電壓數值，平衡電路的精度。連接TCP的端口后，連接一個卡接口，串行一個大容量的儲存端口。管控硬件設計完畢后，搭建智慧消防管控系統軟件。

2? 智慧消防管控系統軟件設計

2.1? 設計消防數據庫

智慧化的消防數據庫以SQL數據庫作為結構支持，以消防報警信息、用戶信息以及功能操作作為管控對象，對應管控字段名稱，定義消防數據類型，形成的信息表如下表1所示：

按照上表1所示的數據庫信息表處理采集得到的各項管控數據，在物聯網型控制器內規定不同消防數據的設備地址，并將識別得到的數據歸納為規約，以數值01的數據包作為消防設備的管控功能碼，對應不同的字段，形成多個管控數據包格式。當管控碼變換為06時，表明數據庫中的消防數據收集完畢。消防數據庫結構設計完畢后，實現管控系統的管控功能。

2.2? 管控功能實現

在實現管控功能時，使用物聯網內的體系架構作為基礎，采用自動化或半自動化的方式，設定一個流程執行過程。在該過程內，使用JAVA編程建立一個責任邏輯關系，設定不同的閾值作為等級劃分的節點，由消防管控單位負責人確認保密管理制度。在管控系統登錄時，根據不同任務的閾值大小，設定管控任務的優先級。在管控內網中接入CoAP服務，利用該服務連接一個VPN網關。為了消除單行消息列隊對消防數據交互產生的延誤，采用Topic規范的方式下發管控命令，將相同管控時間周期內的指令規范為一個管控下發流程，在每個下發流程內，添加不同的序列號，控制管控指令數據傳輸過程中產生的數據丟失。當設備端準確接收到數據ACK包之后，采用兩次網絡握手的方式，實現系統的管控功能。綜合上述處理過程，最終完成對基于物聯網的智慧消防管控系統的設計與實現。

3? 仿真實驗

3.1? 實驗準備

準備兩臺服務器作為系統承載設備，內置WinServer 2014操作系統后，設定系統的軟件運行環境。

調用消防管控的調光控制策略，調用管控系統中的燈光模塊，設定燈光的調光參數如表2所示，選定3個LED燈管進行管控，設定燈光的管控方式以及命令發送次數。

在上表所示的燈光參數下，設定燈光的管控方式以及命令發送次數，設定的測試管控命令如下表3所示：

根據設定的管控命令參數，組合不同參數的照明信息進行測量，準備兩種傳統管控系統以及所設計管控系統進行實驗，調試三種管控系統的參數后，對比三種管控系統的性能。

3.2? 結果及分析

基于上述實驗準備，調用設定的管控命令后，根據數據管控類型獲取不同類型的原始數據，設定數據上傳周期后，對應管控指令名稱，以燈光管控時間周期作為統計周期，向三種管控系統發送10～150k的數據集，以三種管控系統的響應時間作為對比指標，最終實驗結果如下表4所示：

由上表4所示的實驗結果可知，在三種管控系統的控制下，傳統管控系統1平均響應時間在4.4912s左右，管控系統的響應時間較長，傳統管控系統2的平均響應時間在6.144s左右，實際的管控時間最長。而設計得到的管控系統的平均響應時間在2.2614s左右，與設計的管控系統相比，所設計的管控系統的響應時間最短。

保持上述實驗環境不變，準備500k的數據集作為處理對象，重復上傳15次數據集后，以一項數據集作為一次上傳方案，統計三種管控系統可接收的數據集，定義管控系統接收到的數據與設定的數據集之比為系統的吞吐率，在三種管控系統處理下，三種管控系統最終的吞吐率結果如下表5所示：

在三種管控系統控制下，重復向管控系統發送相同大小的數據集，根據上述定義的吞吐率數值，計算統計得到的數值，傳統管控系統1平均吞吐率在25.83%左右，管控系統的吞吐率最小。傳統管控系統2的平均吞吐率數值在42.42%左右，該種管控系統的吞吐率數值較大。而設計得到管控系統的平均吞吐率數值在63.94%左右，與兩種傳統管控系統相比，所設計的管控系統的吞吐率數值最大，管控系統的吞吐率最大。

4? 結語

在物聯網技術的發展下，研究構建智慧型的管控系統逐漸成為了研究熱點。設計并實現智慧消防管控系統，能夠改善傳統管控系統吞吐率較小的不足，能夠為今后設計管控系統提供研究基礎，但所設計的消防管控系統并未對消防設備進行改善優化，在使用性能上還需不斷研究改進。

參考文獻：

[1]丁雷.基于物聯網的智能樓宇沙盤控制系統設計與實現[J].電視技術，2019，43（22）：32-35+75.

[2]連民杰，王占樓，馬龍，等.基于物聯網的富全鐵礦智能生產管控系統開發與應用[J].中國礦業，2019，28（01）：122-128.

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[4]王高弟，白皓然，宋晨勇，等.基于物聯網的水肥精準管控系統設計[J].農機化研究，2020，42（08）：207-211+217.

[5]王培平，陳朝陽，管佳林，等.基于物聯網技術的消防安全管理創新實踐[J].工業安全與環保，2020，46（11）：74-77.

[6]邱榮洲，趙健，池美香，等.基于物聯網的害蟲智能監測系統設計與實現[J].福建農業學報，2020，35（02）：235-242.

Design and implementation of intelligent fire control system based on internet of things

Zhou Suzhen

Baihe County Fire and Rescue Section of Ankang Municipal

Abstract：In view of a large amount of data loss when the traditional fire control system transmits control transmission instructions， which leads to a larger throughput rate of the control system. The paper designs and implements a smart fire control system based on the internet of things. The hardware part uses the chip STM32F103RC as the core processor， designs the control main controller structure， and uses the 8-channel structure of the LED power drive circuit to construct the internet of things circuit structure. The software part uses SQL database as the structural support， designs the fire control database， uses the internet of things system architecture as the basis， adopts an automated way， sets the control execution process， and finally realizes the control function of the control system. Two traditional control systems and designed control systems are prepared for testing. The results show that the throughput rate of the designed control system is about 63.94%， and the data throughput capacity is the strongest.

Keywords： internet of things; intelligent fire control system; control transmission instructions; flow of execution