基于LoRa的农业大棚控制系统设计

束仁冬，孟令启，李 进，岳 朗

（安徽科技学院 机械工程学院，安徽 凤阳 233100）

随着科技的发展，智能化控制也在农业领域迅速延伸，但由于大棚面积范围广、控制系统价格昂贵、农民知识水平普遍不高等原因，农业大棚的智能控制系统始终无法普及。国内大部分农业大棚都是塑料薄膜大棚，绝大部分也都依靠人工控制，少数机械控制也少不了人为干预，包括人工浇灌、人工施肥、人工卷帘降温等。因此，对智慧农业大棚控制系统的设计有重要的意义。

经过专家的不断探究，国内的大棚控制也有了长足的进步，李明等人提出了一种温室表冷器-风机集放热系统提高大棚的温度控制性能；陈晓宁[1]等人提出了一种将GPRS和射频技术结合的大棚控制策略；吴久江[2]等人提出了一种将AT（农业技术）、IT（信息技术）和DT（数据库技术）相结合的种植管理系统提高了经济效益；朱德海[3]等人提出了基于GEE（谷歌地球引擎）云平台的大棚动态分析系统。

针对农业大棚的环境变化的控制，结合LoRa无线通信技术[4]和STM32微控制器[5]的优点，设计了一款实现低功耗，传输距离远、成本低和操作方便的农业大棚环境智能监控系统，可以同时对大棚内温度、湿度、CO2浓度、光照强度等环境因子进行在线监控。

1 大棚控制系统系统结构

本论文下的农业大棚智能控制系统主要由数据采集模块、数据传输模块、主控制模块、数据管理平台4个模块，见图1。在大棚环境数据采集模块中，分别使用温湿度传感器、CO2浓度传感器和光照强度传感器等分别对温度、湿度、CO2浓度和光照强度等环境数据进行采集。各传感器将采集的数据由模拟信号转换为数字信号（A/D转换），输送至STM32微控制器，再由RS485总线[6]传送至节点LoRa DTU，通过Lo-Ra技术将信号通过各模块传输至上位机界面和手机app并进行储存。微控制器接受控制信号后通过继电器对各设备进行控制。

图1 控制系统结构Fig.1 The control system structure diagram

2 系统硬件设计

2.1 采集模块

大棚实时数据采集传感器包括对温度、湿度，CO2浓度、光照强度等环境关键因子监测的3个传感器，温度感器的型号为SSE220型，量程为-20℃～120℃，精度为0.2℃；温度感器的型号为SSG1001型，量程为0～5 000 ppm，精度为30 ppm；温度感器的型号为KM21M60型，量程为0～65 535 Lux，精度为±5%（25℃）。

2.2 数据传输模块

在数据采集端，各传感器数据采集后均通过RS485总线进行有线通讯，RS485总线通讯最大传输速率可达10 Mb/s；内部结构采取平衡驱动器和差分接收器组合，抗干扰能力也会大大地增加；传输距离更是可以达到1 200 m，传输速率和距离成反比，但足以应对大棚传感器的数据传输；同一总线可以同时连接多个驱动器和接收器，也就可以对多个传感器数据进行传送。

近年来，较先进且常用的无线通信技术中，远距离的无线通信技术包括GPRS、LoRa、NB-LOT等，近距离的无线通信技术包括Zigbee[7]、Wi Fi、蓝牙等见表1，表1中对各数据进行了对比。综合各种通信技术优缺点，本系统采用LoRa技术进行传输。大棚监控系统的星型拓扑结构，相比于其他结构，星型结构更加便捷，且故障诊断和隔离容易。

2.3 主控模块设计

STM32F103C8T6是使用高性能ARM32位的RISC内核，工作频率为72 MHz，包括丰富的I/O端口、连接到2条APB总线的外设等，供电电压为2.0～3.6V。

对于继电器模块，主要用于220V交流电的开关、并包含电气隔离和扩展多个继电器，防止电路回流对微处理器的损害，实现对电机、电灯、水泵等开关控制。

3 系统软件设计

3.1 控制系统

针对系统的功能以及对应采用的STM32F103C8T6微控制器，进行了软件设计，该软件设计以C语言为基础，主控制系统的软及设计流程见图2。定义控制系统3个模式为待机模式、自动控制模式、远程控制模式。待机模式：控制系统不执行工作，各系统处于低电平待机状态；自动控制模式：控制系统以设定的阈值要求对大棚环境进行调控，无需人工操作；远程控制模式：根据作物的种类和不同的生长周期，人为操作系统发送控制指令切换生长模式，或手动控制执行机构执行一定动作。以温度为例，温度控制系统流程图见图3。

表1 无线通信技术之间对比分析Tab.1 The comparative of wireless communication technologies

图2 主控制系统软件设计流程Fig.2 The software design flow chart of main control system

4 系统测试与分析

为了验证LoRa无线通信技术在大棚内外和周围复杂环境中传输能力，对型型拓扑结构的LoRa数据传输的距离和丢包率进行测试，设置LoRa节点每5 s发送1次数据，每次3个节点发送200个数据包，再增加节点到网关之间的距离，再次发送数据。通信测试的结果见表2。

图3 温度控制系统软件设计流程Fig.3 The software design flow chart of temperature control system

表2 LoRa数据通信测试Tab.2 LoRa data communication test

由表2中数据得出LoRa无线通信技术在农业大棚环境中的传输效率较高，在超过约2 000 m后丢包率才开始逐渐上升，可见LoRa技术适合用于农业大棚领域。

5 系统实验应用

由于本系统策略采用自动控制方式，不考虑人工操作控制时，将程序烧入单片机后对环境监测情况见图4。

图4 环境监测界面及统计Fig.4 The environmental monitoring interface and statistics

6 结语

目前，我国农业大棚主流仍为半机械化控制，但该控制存在控制效率低、浪费人力等因素，本文提出的控制系统具有信息采集精准、效率高、节省人力、成本低等特点，立足农业大棚的时间情况，结合物联网、LoRa无线技术和STM32单片机控制，系统地完成了对大棚环境的监控，实现了对农业大棚的高效化管理，间接提升了农业大棚作物的产量，减轻农业人员的负担。