基于嵌入式及ZigBee技术的居室环境监测系统

殷松迁，郭培源，王建华

（北京工商大学 计算机与信息工程学院，北京100048）

居室环境的质量直接关系到人们的身心健康。但是传统的居室环境监测系统大都是有线通信方式，并且使用PC机作为家庭的网关，这样的系统存在布线麻烦、可扩展性差、移动性差的缺点。为此，本文设计了一套可移动的无线智能家居环境监控系统[1]，专门用于精确检测居室环境参数。该系统可以在线检测居室温度、湿度、光强度、烟雾浓度、煤气含量、CO2浓度等数据信息，并对数据融合，使用模糊算法处理，在界面上显示各个检测量超标报警、人居舒适度等日常生活信息。给用户直观参考，为人们居室健康服务。

1 系统总体设计及工作流程

1.1 总体设计

为了提高传统环境监测系统的灵活性和流动性，使智能家居更加模块化，在本系统设计中，家庭内部通信采用无线通信方式。系统中网关手持可移动，配置精简Linux操作系统，改变以前网关附加程序较多、反应慢的问题。此外，系统网关附带有QT界面系统，可以让人们更好、更快、更直观地得到居室的环境信息，方便人们的生活。

系统包含家庭网关模块、ZigBee协调器模块、ZigBee终端模块、传感器数据采集模块等，系统总体结构如图1所示。其中网关以S3C2440作为硬件基础，配置Linux操作系统，系统配置以太网接口和Web服务器[2]，实现家庭外部Internet通信，使用户可以对家庭环境信息远程监控；通过ZigBee协调器和ZigBee终端模块的无线通信，组成家庭内部网络通信，以此实现传感器节点和网关的数据传输。

1.2 系统工作流程

首先由带有ZigBee终端模块的传感器数据采集模块采集居室环境的数据信息，通过ZigBee协调器模块传给具有操作系统的家庭网关[3]；网关对采集的传感器数据进行协议分析处理、数据融合和模糊处理等处理后，将数据信息表现成日常生活中的语言（例如温湿度是否舒适等），显示到QT的界面系统中。此外，用户也可以通过Internet远程访问了解家庭居室的环境信息。

2 系统软硬件平台设计

2.1 网关模块硬件设计

在本系统中，硬件设计主要有网关模块的设计和数据采集模块的设计。网关硬件结构[4]示意图如图2所示。

网关模块控制器核心采用ARM920T内核的S3C2440，它是一款三星公司推出的16/32 bit RISC微处理器，具有加强的ARM体系结构，MMU支持WinCE、EPOC 32和Linux操作系统，为手持设备和一般类型应用提供了低价格、低功耗、高性能小型微控制器的解决方案。

利用S3C2440的UART1连接ZigBee协调器通信模块[5]。ZigBee协调器模块采用德州仪器公司的CC2530芯片，CC2530已经在内部固化了ZigBee协议栈的PHY和MAC层，它能够以非常低的材料成本建立强大的网络节点，CC2530结合了领先的RF收发器的优良性能，只需配置简单的外围设备就可以组成协调器的收发模块，提供了一个强大和完整的ZigBee解决方案。

以太网模块采用DM9000芯片，它是单芯片快速以太网MAC控制器，含有1个一般处理接口以及1个10/100 M自适应的PHY和4KB DWORD值的SRAM。

存储模块选用K9F1216U0A(128 MB)作为系统的Nand Flash，AM29LV160DB 作 为 Nor Flash(2 MB)，HY57V56-1620FTP-H作为 SDROM(256 MB)。

LCD显示模块选用群创的50P液晶触摸屏，音频及视频模块则采用UDA1341TS芯片。此外，系统硬件模块还包括GPIO等其他接口模块。

2.2 数据采集模块硬件设计

数据采集应用传感器采集居室环境待测参数，居室环境信息包括居室的温度、湿度、光照度、烟雾浓度、煤气含量、CO2浓度等[6]。数据采集硬件结构图如图3所示。

数据采集模块控制核心和ZigBee终端同时选用带有ZigBee功能的CC2530无线通信芯片。CC2530不仅可以组成协调器的收发模块，其内部还包含业界标准的增强型8051 CPU、系统内可编程闪存、8 KB RAM和许多其他强大的功能。数据采集系统选用CC2530负责传感器的数据采集和对数据的初步处理。

测温传感器选用通信方式是单总线的芯片DS18B20，该芯片内部主要有温度传感器、64 bit的ROM存储器、非挥发温度报警触发单元以及一个配置寄存器，有较高的测量精度和抗干扰能力。

湿度传感器则选用IH3605。IH3605输出电压是供电电压、温度和湿度的函数，其输出的电压随着其供电电压的升高而升高。实际应用中，可以通过式（1）计算出25℃时的湿度值 RH25：

其中，VO是IH3605的输出电压，VI是其供电电压。在温度T（℃）时的相对湿度RH计算公式如下：

CO2传感器选用 MG811。MG811对 CO2有良好的敏感度和选择性，受温度和湿度影响较小，具有良好的稳定性和再现性。设计外电路给元件提供加热电压，当其表面温度足够高时，元件相当于一个电池，其两端会输出一电压信号，其值符合能斯特方程。

煤气传感器选用MQ-5。MQ-5在不同的煤气浓度下，其电阻值会随着浓度的变化而呈现出近似线性的变化，最终表现为其两端电压值的线性变化。

烟雾传感器选用MQ-2，其工作原理类似MQ-5。

光线传感器选用光敏电阻P1201-04，其两端电压会随着光线的亮暗而产生近似线性的变化。

此外，在数据采集系统的硬件设计中还加入了一个时钟芯片DS1302，以减免设置主机的中断查询工作，并且可以准确记录所采样数据出现的时间。

2.3 系统软件设计

软件开发平台采用的是Fedroa10的宿主机环境，利用gcc cross_compile 4.4.3的交叉编译器进行对ARM平台的开发。选择Linux 2.6.30内核的操作系统，并且在配置内核时选择针对S3C2440的版本，利用Busybox制作yaffs2格式的文件系统[7]，并在此文件系统中添加Qtopia应用程序 （使用QT designer设计），这样构成整个系统的软件系统的基础。

2.3.1 网关主程序流程设计

ZigBee终端模块通过上行传输方式隔时(由各个终端模块定时)将传感器数据信息传给ZigBee协调器模块之后，进入网关主程序。网关主程序大致流程图如图4所示。网关通过UART1接收ZigBee协调器的数据，当监测到有数据进来时，网关进入中断状态。首先判断是否为协调器模块的数据，如果是，则对此数据进行初步协议解析，然后显示传感器各节点信息，之后对传感器数据进行融合和模糊处理，如果有信息超过预设报警值，则语音模块将给出详细报警信号；否则显示成日常生活语言等信息。

2.3.2 数据融合及模糊算法处理

本系统中，对传感器数据的处理是重要的一部分。网关部分接收ZigBee协调器的数据，依据规定的数据协议格式对数据进行分析解读，提取居室信息数据的有效部分，之后采取数据融合技术和模糊处理对数据进行进一步的分析处理，将部分居室环境信息反映成日常生活语言。例如将居室的温湿度信息反映成是否舒适，将居室的煤气浓度或者烟雾浓度信息反映成是否触发报警器等信息[8]。

本设计中，居室温湿度舒适度信息的融合及模糊处理过程如图5所示。例如A房间有终端节点n个（依据实际情况），系统网关得到第j次1号～n号终端节点的温度和湿度传感器的信息，依据式（3）和式（4），经过加权算法融合处理，分别得到一个温度值Tj和湿度值Hj（Wi是权重，依据实际情况调整）。

依据模糊理论，在居室环境温度论域（0～30℃）上定义 3个温度概念(冷、暖、热)，在空气湿度论域（0～100%RH）上定义 3个湿度概念(低、中、高)，选择梯形隶属度函数将温度值Tj和湿度值Hj进行数值-符号的转换，得到符号信息。依据经验在“舒适度”论域上定义8个概念(干冷、冷不适、湿冷、较舒适、很舒适、干热、湿热、热不适)，以此制定的舒适度规则如表1所示。

表1 温湿度舒适度规则表

基于温湿度信息实现二者的合成之后，得到温湿度舒适度信息，给用户参考。

2.3.3 QT界面系统设计

在Linux操作系统中加入QT的应用程序，方便用户更加直观地了解环境信息[9]。在文件系统中的“etc/init.d/rcS”文件，添加 Qte 的启动脚本(qtopia&)，以及在“bin/”目录下添加qtopia的运行脚本，并修改文件系统的“etc/profile”，使系统能够运行QT应用程序。

QT系统界面是一种很容易操作的UI界面，当用户点击主界面中房间 A（例如客厅）的desktop（启动器）之后，便可以很直观地获取房间A内的环境信息，图6是房间A的环境信息的界面图。

本文以S3C2440作为硬件基础，Linux操作系统作为软件基础，采用ZigBee无线传感技术，并结合传感器的使用，实现了居室环境监测系统。尽管此系统是智能家居系统中比较简单的一个子系统，但为智能家居系统的无线通信和远程监测提出了一种具体实现。此外，可以实现监测点的任意放置，且可依据用户的实际需要适当地增减节点，系统组织灵活。在此基础之上，人们可以构建更加复杂的智能家居系统或者工业控制系统。

[1]张兰红.智能家居控制系统[J].科技致富向导，2011(35)：180-181.

[2]焦腾，戚银城，孙卓，等.智能电网中智能家居终端的设计[J].电子科技，2011，24(12)：70-71.

[3]孟祥敏，侯德文.基于ZigBee技术的智能家居系统的研究[J].信息技术与信息化，2009(2)：36.

[4]王翔，樊强，王斌，等.基于Internet的智能家居网关设计与实现[J].电力系统通信，2011，230(32)：78-80.

[5]刘礼建，张广明.基于ZigBee无线技术的智能家居管理系统的设计[J].计算机技术与发展，2011，12(21)：251-253.

[6]纪志成.基于物联网技术的博物馆室内环境监测[J].文物保护与考古科学，2011，23(3)：48-50.

[7]邵长斌，李洪亮.用Busybox制作嵌入式Linux根文件系统文件[J].微计算机信息，2007，23(10)：48-50.

[8]王治，卢蔚.基于模糊算法的人体舒适度模型[J].科技创业月刊，2011(13)：112-113.

[9]李翔，乐孜纯.一种基于Qtopia的嵌入式远程污水数据终端[J].机电工程，2010，27(6)：69-70.