基于物联网的虾稻共作环境智能监控系统的研究

李小三，文小玲，马忠明

（武汉工程大学 电气信息学院，武汉430205）

采用虾稻共作养殖技术的稻田一般呈 “田”字形拼接，内嵌环形虾沟，面积达6.67 hm2以上[1]。虾稻共作对温度、光照、水位、溶解氧、饵料、重金属离子等环境因子都有严格的技术要求。例如，溶解氧浓度影响着虾的食欲和繁殖，而水温、水流、季节性等环境因素，液位空间分布差异，以及水体富营养化都对溶解氧浓度变化存在影响，故对溶解氧传感器的空间部署问题以及传感器数据质量算法设计都有待解决[2]。为此，针对虾稻共作的环境监控系统需要达到监测点覆盖域广、数据处理量大、实时性高、可控性强的技术特点。虾稻共作环境智能监控系统就虾稻共作环境技术要求，研究并设计了一套成熟完善的虾稻共作环境智能监控系统。

1 系统总体设计方案

基于物联网的虾稻共作环境智能监控系统的总体结构如图1所示。

图1 虾稻共作环境智能监控系统总体结构Fig.1 Overall structure of shrimp and rice co-production environmental intelligent monitoring system

该系统主要由以下几部分组成：

1）下位机数据采集执行组件 主要包括光照强度传感器、水温传感器、pH 传感器、溶解氧传感器等各类传感器组件，以及抽水泵、增氧机和投料机等执行机构；

2）无线传输组网模块 用于实现远距离无线组网，包括ZigBee 终端节点、ZigBee 路由节点、ZigBee协调器节点以及4G 路由器；

3）视频图像采集模块 用以捕捉水稻生长墒情和实时监控现场环境，具体包括网络高清枪机、网络高清球机以及网络硬盘刻录机NVR（network video recorder）；

4）信息处理模块 用以实现数据的交互存储和智能控制，主要包括系统嵌入式上位机、中心数据服务器（包括后台数据库服务器、Web 服务器）以及移动客户端；

5）光伏发电模块 用来为WSN 供电，选用以超级电容和锂电池混合储能的微型光伏发电模块。

2 系统硬件设计

2.1 下位机数据采集模块硬件设计

下位机数据采集模块硬件设计包括对空气温湿度传感器、光照强度传感器、水温传感器、pH 传感器、溶解氧DO（dissolved oxygen）传感器等传感器组件的选型和信号调理电路的设计。ZigBee 设备的选型以及串口转换电路的设计，是系统硬件设计的核心部分之一，直接关系到现场环境实时数据采集的有效性和精准度，其数据采集模块功能结构如图2所示。

图2 数据采集模块功能结构Fig.2 Functional structure of data acquisition module

以DO 传感器的选型、空间部署、信号电路设计和温度补偿模型建立为例，系统选用覆膜原电池型（Galvanic Cell）DO 传感器 （HLAS-52-DO-X 型）；根据环境变化、空间差异、水体富营养化等因素对虾沟中溶解氧浓度的影响分析，系统使用分点分层式布置DO 传感器[3-4]。

最优分布式布置法如图3所示。图中，在“1 号投喂点” 距离虾沟底部1 m 深的地方布置1 个DO传感器；在“2 号投喂点”在距离虾沟底部1 m 深和0.5 m 深的地方各布置1 个DO 传感器；在“3 号投喂点” 距离虾沟底部0.5 m 深的地方布置1 个DO传感器。

通过对DO 传感器采用分点分层式布置方法所测得的溶解氧浓度值，能够反映区域内虾沟中溶解氧浓度的真实情况，有效地避免因为偶然因素和不确定因素造成的测量误差。

图3 最优分布式布置法Fig.3 Optimal distributed layout method

该原电池型DO 传感器的电极输出电压极仅为0.6～50 mV，要确保ZigBee 控制器CC2530 能够对其完成A/D 信号采样，需要对DO 传感器输出的微弱信号进行调理，使输出信号达到CC2530 的采样电压标准。DO 传感器信号调理电路如图4所示。

图中，采用四运算集成运放器LM324 对传感器输入的微弱信号Vin进行4 阶滤波和放大，最后将输出信号Vout连接CC2530 的I/O 端口P0_0，即可实现对溶解氧数据的采集。

由于覆膜原电池型DO 传感器的透氧膜对水温的变化敏感，容易产生测量误差，故该系统建立DO传感器温度补偿模型解决DO 传感器的温度漂移问题[5]。覆膜原电池型DO 传感器的电极扩散电流为

图4 DO 传感器信号调理电路Fig.4 Signal conditioning circuit of DO sensor

式中：i 为DO 传感器稳态扩散电流；n 为氧化还原反应中得失电子数；F 为法拉第常数；S 为DO 传感器阴极有效表面积；v 为水中氧的扩散速度；d 为DO 传感器上透氧膜与阴极间的距离；Cs为溶解氧浓度；K 为比例系数。

温度补偿建模步骤如下：

步聚1在恒温水槽中倒入适量的冰水混合蒸馏水，放置增氧泵增氧，期间用台湾衡欣AZ8403 高精度溶解氧检测仪测量水槽中溶解氧浓度，直至溶解氧浓度数值不再变化达到饱和状态，记录此时溶液的Cs；

步聚2将系统选用的DO 传感器探头插入溶液中，记录溶液饱和时该传感器电极的稳态输出电流i；

步聚3启动恒温水槽，缓慢加热水槽中的溶液至38 ℃停止，在增温过程中每增加2 ℃记录水槽中溶液的DO 传感器电极的稳定输出电流值、 饱和溶解氧浓度值；

步聚4由式（1）换算可得系统选用的DO 传感器在不同温度下对应的比例系数K。其记录的覆膜原电池型DO 传感器K-T 模型数据见表1。

将表1中的水温T 与比例系数K 进行多项式拟合，可得该覆膜原电池型DO 传感器的K-T 拟合多项式，即：

2.2 电源模块

为解决WSN 的长期有效运行和成本问题，该系统采用超级电容和锂电池混合储能的微型光伏发电模块。该模块通过光伏板收集太阳能，使用最大功率点跟踪器MPPT（maximum power point tracking）实现对太阳能发电的最大利用率，并以功率密度大的超级电容作为一级储能单元，能量密度大的锂电池作为二级储能单元，实现系统中各网络节点模块能量的自供自足[6-7]。

表1 K-T 模型数据Tab.1 K-T model data

另外，由于光伏发电模块输出的标称电压为5 V，但是系统中各节点模块的电压使用类型分别有3.3，5，6，12 V，因此还需采用ASM1117-3.3 正向低压降稳压器、TPS61040 高频升压器、MAX688 高效升压转换器分别作为5 V 转3.3 V，5 V 转6 V，5 V转12 V 的电压转换电路的芯片，以实现电压转换。

3 系统软件设计

3.1 多传感器数据融合算法

假设虾稻共作农田中共安置了n 个某同一类型的传感器，其同时刻测量值分别为x1，x2，x3，…，xn，并忽略系统性的偏差影响，则传感器的实际测量值为真实值的无偏差估计[8]。设各传感器测量值的加权因子权值分别为k1，k2，k3，…，kn，则其相互间关系为

数据融合加权后所得结果x 为

x 对应真实值x¯的总标准方差为

由式（6）可知，总标准方差 σ2与加权值ki有关，为求得最优加权值，利用拉格朗日乘法进行函数构造，得

进行ki偏导，得

令2kiσi2+λ=0，得ki的极值为

再由式（6）可知，当ki取其极值为ki*时，对应的总方差σ2最小，此时融合效果最佳[9-10]。又因为在自适应加权融合算法中，数据的最优融合值等于最佳权值与原始数值的乘积，则可得最佳融合值为

3.2 上位机监控程序设计

上位机监控程序是基于C# 语言开发，开发环境要求为Visual Studio 2015 或以上版本。编译时选择标框架为.Net Framework 4.5，输出类型为Windows 控制台应用程序，需根据图5所示的上位机主程序流程设置增删改查和控制服务指令，实现对下位机数据的集中采集、分析、可视化管理，以及实时上报功能。

4 系统调试与分析

将空气温湿度传感器以及光照强度传感器通过串口与ZigBee 终端节点相连，将溶解氧传感器、pH 传感器经其相应的信号调理电路后，再与Zig-Bee 终端节点端口相连，将上位机与ZigBee 协调器节点通过USB 直接相连，通过上位机控制台指令实现数据的采集上报，并使用台湾衡欣AZ8403 高精度溶解氧检测仪与本系统的采集设备同时测量同一水域的溶解氧浓度。其调试过程如图6所示。

图5 上位机主程序流程fig.5 Flow chart of upper computer main program

图6 系统调试示意图Fig.6 System debugging schematic diagram

可计算出t=0.354。根据

图7 溶解氧浓度测量值统计曲线Fig.7 Statistical curves of dissolved oxygen concentration measurements

在此试验中，选择自由度f=58，选取95%的置信水平，当α=0.05 时，经查阅不同置信度下的t 值表，可得t0.05（58）≈t0.05（60）=2.000，小于t 值0.354。由此表明，经对溶解氧传感器建立温度补偿模型后，系统所测的溶解氧数据与AZ8403 溶解氧检测仪所测的数据无显著差异，建立的温度补偿模型和系统所测的最终数据符合规定要求。

5 结语

虾稻共作环境智能监控系统以物联网技术为基础，由ZigBee 各类节点，在虾稻共作农田中构建无线传输网络，并与上位机进行数据交互，将各类传感器组件通过质量控制采集的环境参数由串口通信等方式传输至上位机，在上位机上实现对各类数据的集中处理、分析、本地显示以及实时上报，同时可通过ZigBee 无线传输网络对抽水泵等执行机构下达开关命令。网络摄像机将抓取的视频图片数据保存至NVR 中，并可在本地上位机中显示。利用TCP协议和HTTP 协议将系统的流媒体数据和环境参数打包后通过4G 等无线网络上传至中心数据服务器进行存储和分析处理。用户客户端可通过Internet 远程访问服务器进行数据浏览和远程设备控制，服务器根据对虾稻共作田中的环境参数的算法分析和决策结果，向不同的用户群体推送相应的信息，从而建立一套成熟完善的虾稻共作环境智能监控系统。