基于物联网的新疆南疆棉花仓库智能监控系统的研究

2022-09-28吕玉林花元涛王天赐王清华

塔里木大学学报 2022年3期

吕玉林，花元涛，王天赐，王清华

（塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300）

棉花是我国重要的农产品及纺织工业原料，在全球棉花生产、贸易与消费中占有非常重要的地位［1］。2019年，新疆棉花种植面积为2.54×106hm2，总产量为 5.0×106t，产量在全国占比高达84.94%［2］，是当地农户的主要经济作物。新疆地区光照时间长、昼夜温差大，具有独天得厚的自然资源，因此为棉花的生长发育创造了良好的条件，在种植方式上机械化参与程度和科学种植理论持续提高，使得当地棉花种植面积及产量基本处在稳中有增的局势。棉纤维内部为中空构造，其内部空腔占整个纤维横截面积的10%左右，并且棉纤维在生长过程中形成了天然的团状回转结构，从而造成棉花具有易燃、易潮湿的特性［3］。棉花仓库中棉花是以高密度棉包形式进行存储，一个标准的棉包长1.4 m，宽0.53 m，高0.7 m，重(227±10)kg，棉包堆积使棉包内部在长时间的热量聚集后发生阴燃的可能性大大增加，加之在机采棉仓储过程中，棉花自身水杂条件对其安全存储也具有极大的影响。因此新疆南疆作为我国主要的优质棉生产基地，在此建立从生产、运输到仓储、配送的完善区域性物流体系，对保证棉花生产和市场供应将具有重大意义。

国内外学者在仓库智能监测技术领域均有研究。目前国外大部分相关研究主要集中在通过利用现代互联网技术对不同农作物仓储环境因子的精准监测，同时对仓库内部环境进行实时有效地调控，进而保证不同作物储藏的最佳适宜仓储条件［4］。国内农业智能化持续发展，众多学者将物联网技术应用在仓库智能监控系统方面，余明艳等［5］利用物联网设计了农业园区预警监控系统；刘博等［6］利用物联网建立了蔬菜大棚监控平台；王家敏等［7］利用物联网构建了冷链物流制冷监控平台。随着物联网技术的普及利用，物联网技术针对棉花产业的研究也不断涌现，万少安等［8］基于物联网技术对棉包存储环境的温湿度进行了相关研究；路纹纹等［9］以物联网技术为基础设计出了棉花水分测试仪；连素梅等［10］就包装材料及存储环境对棉纤维质量的影响进行了相关试验等。综上所述，国内物联网在仓储物流领域的研究势头较为可观，且在棉花产业领域也有深入研究。但目前主要是基于物联网仓储系统围绕作物生长过程和物流过程的监测及保鲜等问题来进行研究，针对新疆南疆地区棉花仓储过程中防潮、防火等问题研究存在不足。

基于目前研究现状，本研究通过对新疆南疆棉花仓库智能监控系统的研究与设计，旨在解决棉花仓储监测数据分散及智能化程度不高的问题，实现对棉花仓库内温度、湿度、CO2浓度等环境因子进行实时精准监测，还能准确地针对各种突发情况迅速采取相应自动通风、灭火等措施。

1 棉花仓库智能监控系统总体方案

1.1 功能设计

棉花仓库智能监控系统是基于物联网技术与云平台技术对棉花仓储开展的研究设计［11］，主要通过各分部式传感器实时采集仓储环境数据解决棉花堆垛的防火、防潮问题，并结合云平台技术实现数据与管理人员之间的互联互通。

通过对多地调研分析发现，新疆南疆棉花仓库智能监控系统应满足以下条件：1）能够实现远距离数据无线传输；2）仓库环境和棉花仓储信息能够精确采集；3）系统运行稳定；4）能够自动进行通风或灭火；5）系统成本低廉，具有实用性。

1.2 系统整体结构

在节点链接布局上为了实现传感器节点在棉花存储仓库内大范围部署［12］，同时节约成本以及兼顾系统部署的灵活性，传感器节点之间距离应选取最佳链接距离［13］，在链接方式上若采用有线方式连接不仅在线材上的成本过高，而且极大地增加了传感器结点的部署难度［14-15］。综合仓库部署的距离和传输数据的稳定性等问题，本研究采用Lora无线传输方案［16］。系统主要分为三个部分［17］，分别是感知层、网络层、应用层，系统架构如图1所示，整体网络架构采用星型拓扑结构［18］。

图1 新疆南疆棉花仓库智能监控系统总体架构

感知层主要是棉花堆温湿度传感器、空气温湿度传感器、CO2浓度传感器、火焰传感器以及监控装置等传感器设备组成的数据采集单元［19］，将数据通过Lora节点发送到Lora网关，此时STM32控制器会将数据进行一次初步过滤，并根据预先设定阈值判断是否启动通风扇或消防设备等先行设备。进行数据过滤后将数据上传至因特网所在的网络层，网络层采用ESP8266或GPRS作为网络层硬件传输设备，并在整个数据中转过程中采用MQTT通信协议。数据通过网络层上传至服务器，此时服务器作为整个信息展示平台的后端，电脑网页或手机App可以登录此服务器实时查看数据。

2 系统硬件设计

2.1 传感器节点设计

传感器节点结构图如图2所示，传感器节点是感知层的核心结构［20］，此部分主要包含供电模块、棉花堆温湿度传感器［21］、空气温湿度传感器、CO2浓度传感器、火焰传感器、视频监控装置和Lora无线通信模块［22］。

图2 传感器节点结构图

2.1.1 Lora无线传输模块

Lora无线传输模块主要负责将各个传感器采集的数据通过无线信号发送到Lora网关［23］。本系统采用YL-800T Lora无线传输模块，YL-800T是一款体积小、微功率、低功耗、高性能、远距离的无线数传模块，内部自动扩频计算和前导CRC纠错处理，不改变用户的任何数据和协议［24］，采用半双工通讯，实现串口无线收发代替有线传输的功能。

2.1.2 棉花堆垛温湿度测量仪的设计

棉花仓库最重要的就是棉花本身温湿度的管理，棉花堆温湿度测量仪主要负责实时收集棉花堆内部的温湿度数据［25］。根据实地调研棉花堆垛分为籽棉堆垛和皮包棉堆垛，其中皮棉堆垛每垛占地面积为150 m2，垛高为8 m；籽棉堆垛每垛占地面积为 100 m2，垛高为6 m［26］。

由于需要实时测量棉花堆内部的温湿度数据，而目前市面上流行的主要为空气温湿度传感器，在测量棉花堆内部时，无法深入棉花堆内部进行测量。因此本研究棉花堆温湿度测量仪参照粮堆温度监测杆进行设计，以目前典型棉花堆垛体积为例，将5～7组DHT11温湿度传感器分布于一个长5 m镂空的中空金属杆内，棉花堆温湿度测量仪设计如图3所示。DHT11传感器采用单总线通信，由STM32单片机对棉花堆温湿度测量仪内部传感器进行数据采集，通过多点定位结合卡尔曼滤波算法，来实现对体积为320 m3以内棉花堆垛内部温湿度数据采集。卡尔曼滤波算法为：

图3 棉花堆垛温湿度测量仪

式（1）～（5）中，代表先验状态估计值，通过上一时刻最优估计值预测到当前时刻的结果；-1和代表后验状态估计值；代表后验状态估计平均值；A代表状态转移矩阵；B代表控制矩阵（将输入转化为状态）；uk-1代表输入控制量；代表先验估计协方差，通过使它的迹最小（方差和最小）使得误差最小，以此求出卡尔曼增益；Pk代表后验估计协方差，更新后作为下一次迭代的输入；K代表卡尔曼增益，是观测和预测的加权系数；Q代表过程噪声协方差；R代表测量噪声协方差；Z代表实际观测值；H代表测量矩阵。

2.1.3 传感器节点设计

每个传感器节点都需要搭载一组传感器，为了提高传感器结点的监测效率，以及保证其可靠性［27］。本研究将系统所需的各类传感器集成到PCB板上，以实现各传感器节点的集成化，其实物如图4所示，传感器节点PCB如图5所示。DHT11温度传感器、TH10S-B空气湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、火焰传感器等全部采用工业级。其中TH10S-B空气湿度传感器具有精度高，测量范围广等特点。MQ-2、CO2浓度传感器常用于工厂的气体泄漏监测，适宜于烟雾、CO2等的探测。火焰传感器均采用目前市面主流的传感器类型，用以采集稳定可靠的数据。

图4 仓库控制节点实物图

图5 传感器节点PCB

信息采集节点主要完成现场数据采集和上传功能。一方面对数据进行初步滤波并实现自动化采集数据，另一方面根据自主封装的Lora稳定通信协议，将数据进行封装（数据帧包含数值状态，节点电源信息，发送时间等）并上传给终端节点。

感知层信息采集节点数据处理具体流程如图6所示。信息采集节点的数据采集方式已进行软件预设，采集方式主要围绕两种事件展开，第一种为日常数据采集事件，利用棉花堆温湿度传感器、空气温湿度传感器和光照传感器并配合监控装置进行常规仓库环境数据数据采集。第二种为紧急报警事件，紧急事件检测包含火灾监测，防潮监测等。针对火灾监测主要利用火焰传感器和CO2浓度传感器采集数据进行实时预警。CO2浓度传感器监测阈值设定为4 000 ppm，当环境CO2浓度高于设定阈值立即发出紧急预警同时启动消防设备，并将采集速度提升至20次/min进行实时监测CO2浓度变化情况。防潮监测主要是利用部署于棉花堆垛内部的棉花堆温湿度传感器进行监测，在回潮率高于10%时进行预警，并自动打开通风扇。

图6 信息采集节点程序设计

2.1.4 组网方式

本研究棉花仓库智能监控系统中Lora数据通信采用独立组网方式［28］，组网结构如图7所示。系统主要采用轮询的方式，由Lora网关作为中心节点按设定时序不断向各个分节点发出查询信号，当分节点接收到来自中主节点的查询信号时［29］，就会向Lora网关发送数据。当受到环境变化或某一传感器分节点损坏造成信道拥堵［30］，Lora网关作为中心节点会调节轮询方案，排除无用通信降低信道利用率。该组网方式能够保证数据准确上传，并且可以保证各分节点上传数据不会发生冲突。

图7 组网结构

2.1.5 STM32控制器设计

STM32控制器采用STM32ZET6作为主控芯片［31］，该款MCU计算能力强、功耗低、性能强劲、适用性好。控制器作为所有传感器和其他先行设备的总控制节点，现场部署的各项设备都需要经过控制器的处理。首先各个传感器分节点通过Lora网关将数据进行汇总然后将数据上传至STM32控制器，由STM32控制器采用低通滤波算法，对数据进行过滤筛选处理［32］。将筛选后的数据通过控制ESP8266无线通信模块将数据上传至云端。STM32控制器也可通过根据传感器分节点采集的数据判断是否到达设定数据阈值，从而自动调节包括通风扇和消防设备等下行设备。

3 系统软件设计

3.1 棉花仓库监控系统服务器搭建

棉花仓库智能仓库监控系统服务器作为整套系统的核心部分，其结构如图8所示。负责链接软硬件之间数据交换［33］。棉花仓库智能监控系统服务器由MQTT代理服务器、Tomcat服务器、Servlet接口和Mysql数据库组成［34］。MQTT 代理服务器接收ESP8266无线传输模块发送的MQTT数据帧，并将数据解析后经由Servlet接口将数据存储到Mysql数据库中，同时通过Tomcat服务器作为前端各类展示页面的后端驱动引擎，提供实时数据更新。棉花仓库智能监控系统服务器是此系统的云上控制端，服务器部署于linux平台，通过访问此系统指定域名可以实现传感器数据的实时获取和设备远程控制。

图8 服务器架构

3.2 数据库的存储与发送

由于棉花仓库环境监测系统服务器不仅需要进行数据传输，还需要大量的存储空间进行数据存储［35］。棉花仓库环境监测数据不需要事务化处理，数据传输稳定且并发量较小，非常适合Mysql数据库。根据环境信息将存储数据分为检测时间、节点ID、数据量、异常情况（是否）建立sql数据表将不同数据进行分类存放。Servlet接口可根据需求提取sql数据表中的数据，为前端各类信息展示页面提供展示数据。

3.3 棉花仓库监控系统展示页面设计

棉花仓库监控系统页面可对棉花仓库各类信息的显示以及其他下行设备进行控制，根据不同环境的使用要求，本系统开发两套实用信息展示软件，分别为网页大屏信息展示端和手机App。其设计逻辑包含账户登录、信息展示以及设备控制，棉花仓库监控系统展示页面设计框架如图9所示。

图9 棉花仓库监控系统展示页面设计框架

3.3.1 数据可视化网页

数据可视化网页界面如图10所示。数据可视化网页采用JS语言编写，结合Echarts可视化技术和Vue框架联合开发［36］。用户通过指定网址直接访问棉花仓库监控系统服务器，棉花仓库数据可视化网页将后台数据库的信息进行解析渲染绘制成各类直观的柱状图、曲线图、表格等。在主界面中可实时查看棉花仓库存储统计、棉花种类分析、节点分布、仓库温度变化、棉花堆垛温度信息、仓库消防情况等，相应的二级页面可以实现对对应下行设备的控制［37］。

图10 数据可视化网页界面

3.3.2 棉花仓库监控系统App设计

棉花仓库监控系统App界面如图11所示。棉花仓库监控系统App部署于智能手机，实现便携式棉花仓库信息管理［38］。软件采用Android Studio开发工具进行开发，编程语言采用Java结合HTML等语言联合开发。该软件系统开发逻辑与数据可视化网页相同，实现了实时数据展示和设备控制功能。

图11 棉花仓库监控系统App界面

4 试验机结果分析

棉花仓库监控系统在阿克苏地区沙雅县红星棉花仓库进行实地测试，测试内容主要包含棉花堆垛温湿度测量仪采集精确度、丢包率、系统运行稳定性测试等。

4.1 传感器采集精确度

确定两块存储棉花品类和数量相同的仓库作为棉花堆垛温湿度测量仪随机布局实验区域，实验区域为两组独立棉包集群，每个集群有300个独立棉包，分为10个棉花堆垛，每个堆垛为30个棉包。分别设置为测量仪节点测试区域和人工对照区域。实验在两块实验仓库相同位置布置5个传感器节点和人工测试点位，测量仪设置为数据采样频次为3次/d，连续采样7 d，同时人工组在相同时间进行温度采样，进行为期一周的棉花仓库数据采集，取每一时间段采集数据平均值作为一次测量结果，结果如表1所示。

表1 棉花仓库温度数据

通过3次/d数据采集为期一周的测试，将21组将人工采集湿度数据和传感器采集湿度数据通过Matlab绘制折线图，如图12所示。人工采集湿度数据和传感器采集湿度数据基本一致，表明该系统传感器精度与实际误差较小，满足设计要求。

图12 湿度数据折线图

4.2 丢包率测试

丢包率是影响系统无线传输稳定性的重要因素，因此丢包率测试环节是非常重要的，取4个传感器节点发送数据，在服务器端检测接收数据，设定采集周期为20 min，连续24 h进行验证。结果如表2所示，整体系统丢包率控制在0.87%，处于正常数据传输范围，可以保证系统有效运行。

表2 丢包率测试数据

4.3 系统运行测试

试验区域仍设定为阿克苏某棉花仓库一个独立棉包集群，每个集群有300个独立棉包，分为10个棉花堆垛，每个堆垛为30个棉包。以集群内部每一个棉花堆垛为节点部署单位，分别部署10个传感器分节点，每个分节点按星型结构在棉花堆垛内部部署5组棉花堆垛温湿度测量仪，其余每个节点附带有光敏传感器，二氧化碳传感器以及Lora通信模组。各个环境信息采集分节点会将数据实时上传至总控制节点，并由总控制节点打包为MQTT协议包上传至云端服务器，移动终端或PC终端通过访问云端服务器IP地址进行实时数据获取。

2021年7月18日5：00—7：00进行数据采集测试，大棚温度22.4℃，湿度是55.3%，CO2浓度为63%，对仓库内温度、湿度、CO2浓度进行测试。图13为棉花仓库环境数据采集情况表，从图中可以看出仓库内温湿度变化较为平稳，整体符合环境变化趋势，CO2气体传感器对环境变化较为敏感，CO2浓度变化存在波动但仍围绕63%数值上下波动，符合环境变化趋势。