面向智慧公园的节水灌溉系统设计

周磊 李玉丽

吉林建筑大学，吉林长春 130118

0 引言

虽然我国的水资源总量在世界排行榜中处于领先位置，但是我国的人均水资源占有量在世界范围内却处于末流，是人均水资源最贫乏的国家之一。目前，我国在公园植被养护方面存在许多问题，其中最为严重的就是灌溉问题[1]。现阶段，大多采用的是人工浇灌的方式，这种方式主要就是大水漫灌（即在取水口处连接管道进行浇灌）[2]，不仅工作量大，浇灌效率低下，而且十分浪费水资源。国外在园林节水灌溉方面的研究比我国早，一些国家和地区已从半自动灌溉发展为全自动灌溉，对灌区用水进行监测预报，实行动态管理。例如，美国加州现已实现以植物需水量为核心的园林用水设计评估方法和管理措施[3]。

本文以云平台、GD32F103CBT6 为核心，云平台是指基于硬件的服务，提供计算、网络和存储能力。这种平台允许开发者们将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆可；GD32F103CBT6 是GD32F1 系列的芯片，是全新的通用型32 位高性能、低功耗微控制器系列产品，采用ARM®Cortex®-M3 内核，适用于广泛的应用场景。

利用ZigBee 技术、NB-IoT模块、光照传感器、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器和土壤肥力氮磷钾指数传感器设计了一种节水智能灌溉系统，云平台实时对各个传感器采集的数据进行分析，自动开启相关灌溉设备，对土壤中的水分和营养进行智能调节。

1 系统总体设计

经过分析研究，将本系统分为采集、控制、执行3 部分，如图1 所示。

采集部分由传感器组成。各个传感器被设定了间隔一段时间进行数据采集，并将其通过ZigBee 网络发送给GD32单片机，再将其通过NB-IoT 模块上传至云平台[4]。ZigBee 技术作为短距离无线传输技术，具有低功耗、低成本、自组网和节点布置灵活的优点。但是ZigBee技术只能组建局域网，无法直接与互联网连接，需要一个网关来当作桥梁，NB-IoT 就是一个很好的桥梁。本设计中的NB-IoT 部分采用BC26 模块，主控芯片为移远公司的BC26 芯片，通过它可以入网[5]。

控制部分主要由云平台、GD32 单片机组成。GD32 单片机通过NB-IoT 与云平台建立数据通信，组建数据库，将通过ZigBee 网络收集到的信息传到组建的数据库中，然后云平台对信息进行分析处理，运算得到相应的控制指令，将其发送至执行部分，执行相应的操作。

执行部分由继电器组成。继电器用来控制水泵和物料池阀门，通过控制水泵和阀门的工作时间来控制灌溉水量和施肥量。采集部分每小时上传一次数据，控制部分以云平台为核心，对数据进行分析，通过LSTM 算法对植物的需水量进行预测，然后在一天中某个合适的时刻发出灌溉指令，由执行部分将此指令实现。

2 硬件设计

光照传感器、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤肥力氮磷钾指数传感器和GD32F103CBT6单片机构成硬件平台；GD32 单片机通过NB-IoT 模块实现与云平台的连接；云平台首先将这些数据存储到数据库中，作为以后可供参考的原始资料；然后将这些数据实时显示到平台上；最后将这天的数据输入到云服务器已编写好的算法脚本中，生成植物需水量。

2.1 空气温湿度采集

在植物生长的过程中，温度与湿度是相辅相成的。空气温湿度影响植物的蒸腾作用，进而影响植物对水的需求量。DHT11 数字温湿度传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器[6]，通过它可以很直观地了解当前环境中空气的温湿度。

2.2 光照采集

光照强度和时长对植物的蒸腾作用也有相当大的影响，并且不同植物对光照的需求也不一样。大部分植物都比较适应在阳光充足的地方生长，但有的植物适合在较弱的光照条件下生长。通过对光照数据的采集与植物生长情况的记录，不仅可以估算其需水量，还可以为某植物寻找在某地区最适合的生长位置。

BH1750FVI 是一款用于I2C 总线接口的数字环境光传感器IC[7]。该集成电路最适合获取环境光数据。该传感器模块引出了时钟线和数据线，CC2530 通过I2C 协议可以与BH1750 模块通信，可以选择BH1750的工作方式，也可以将BH1750 寄存器的光照度数据提取出来。

2.3 土壤湿度传感器电路

YL-69 是一种土壤含水量传感器，由不锈钢探针和防水探头构成，可用于长期的植被土壤湿度监测[8]。该传感器模块共有4 个引脚，分别为VCC、GND、A0、D0 引脚。D0 引脚为数字量输出，其输出高低电平的规则为：当植被土壤中的湿度高于设定的值时输出0，低于设定值时输出1，多用于湿度阈值控制；A0 引脚为电压模拟量输出引脚，可获取精确、实时的植被土壤环境的湿度值，与单片机的ADC 引脚相连，将模拟信号转换为数字信号，传输给单片机。

2.4 土壤氮磷钾

植物生长好坏不仅与自身环境有关，还与养分有关。植物生长所需养分很多，本设计中只考虑氮磷钾3 种元素植物是否缺失严重。氮磷钾分别对应植物生长的前、中、后3 个阶段，即生长期、开花期、结果期。可以通过氮磷钾传感器来测得相应数据，使用时需避开土壤中坚硬物体，并将钢针全部插入土壤中。

2.5 继电器设计

本设计的执行部分主要是电磁阀的通断，当氮磷钾物料池的电磁阀处在开启状态时，肥料在重力的引导下会自动倾入混合池中，因此，氮磷钾水溶性肥料的物料池必须设计在混合池的正上方，以便于重力作用[9]；同时，进水口设在混合池侧面并设置防腐蚀电磁阀开关，出水口设置在与进水口相对的侧面，距底部要有一定高度，防止肥料堵塞现象的发生。

由于单片机不能直接控制电磁阀，因此采用继电器作为中间装置，通过这个中间装置进而控制电磁阀的通断，继电器板计划连接6 个继电器，来控制灌溉与施肥。

3 软件设计

3.1 传感器板程序设计

传感器板连接4 个传感器，系统首先对板子进行上电，继而初始化；通过I2C 协议采集来自光照模块的数据；通过触发规则采样采集土壤的湿度数据；通过单总线协议进行DHT11 温度模块的数据采集；通过485 转TTL 接口提取氮磷钾传感器采集的数值；将所有数据收集后放到定义好的数组中，一方面通过OLED 屏幕显示采集到的数据，另一方面通过ZigBee网络将数据上传至协调器；然后延时，最后进入循环监测传感器上传数据。传感器板主程序设计流程图如图 2 所示。

3.2 继电器板程序设计

继电器板连接6 个继电器，用来控制灌溉与施肥，控制电磁阀，进而实施氮磷钾配比和混合工作。首先上电，进行相关模块初始化，打开串口并接收ZigBee协调器发来的控制数据，判断数据中时间位是否全为0，若不全为0，则关闭混合池阀门；通过定时器中断来使时间数值自减，同时控制相应氮磷钾继电器打开并开始进行物料配比，期间循环判断时间数值是否为0，若为0，则说明配比工作完成；打开混合池进水口，电磁阀将水引入，再等待一段时间使配料与水混合均匀，然后打开混合池阀门，打开水泵将水肥喷出，等待一段时间后关闭水泵，然后继续接收ZigBee 终端数据。继电器板主程序设计流程图如图 3 所示。

3.3 主控板程序设计

本系统的网关主控为GD32，GD32 将ZigBee 协调器收到的数据包通过串口发送给NB-IoT 模块，实现无线通信。首先上电，进行单片机GD32 系统的初始化、ZigBee 初始化及NB-IoT 的初始化；随后进入无限循环，当ZigBee 网络中有信息发送过来时，将该信息通过NB-IoT 发送至云端，云端会用编写好的LSTM算法脚本对环境参数进行分析，得出往后几天的预测灌溉量，起到节水的作用；再通过NB-IoT 模块将控制信息发送给ZigBee 终端节点，终端对信息进行拆解并执行相应的操作。主控板程序流程图如图 4 所示。

4 控制算法

在本设计中，智慧化与节水主要靠算法来实现。智慧化是指智能化、自动化，管理员只需要启动系统，启动后身份转变为监督者，除系统出错或气象极其不稳定时进行干预之外不做任何动作。目前，很多地方采用大水漫灌方式，这样虽然可以满足植物生长所需的水量，但是还有相当大的一部分水渗入土壤中，这部分水大多并不会随时间推移被植物吸收，而是蒸发了。所以，本设计节水的含义是尽可能减少这部分无用的消耗。为了达到节水与智慧化的效果，本设计计划采用长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）算法。

LSTM 是一种特殊的递归神经网络。其前身为RNN 结构，容易出现梯度消失/爆炸问题，LSTM 可以解决这2 个问题，并且可以有效地传递和表达长时间序列中的信息，且不会导致长时间前的有用信息被遗忘。

经查询文献可知，平均气温、空气相对湿度、土壤湿度和日照时数对植物需水量的影响较大，所以LSTM 模型选其作为特征向量输入，需水量作为目标向量输出。根据已有数据预测未来的一段时间植物的需水量，这样不仅可以节水，还可以在预测的这段时间保证植物的良好生长，进而保持城市的美观，提升居民的幸福感。

本设计运用华为云的一站式开发平台ModelArts去实现算法的训练与部署。首先准备一个降雨量的数据集，将其上传到OBS 桶中；然后创建一个训练作业，在预置算法中选择“时序预测-time_series_v2”算法，单击创建训练作业；当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束，可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS 目录下获得训练生成的模型和预测结果；然后创建一个来自训练作业的AI 应用，选择在线部署；创建完成后，在在线部署中选择在线服务，配置计算机节点及规格后部署上线。

5 系统功能的实现与验证

5.1 传感器实验验证

本设计已在室内通过盆栽完成传感器部分的实验，结果如图 5 所示。

OLED 屏已显示当前植物环境中空气的温湿度、土壤中的湿度以及土壤中的氮磷钾含量。

5.2 ZigBee 网络通信验证

如图 6 所示，左边为终端，右边为协调器。协调器3 个白色LED 灯全亮，表示ZigBee 组网成功，成功后，终端会向协调器发送DHT11 的温湿度数据（只为实验数据发送，而非只能发送2 个数据）。协调器底板与PC 端连接，通过串口调试助手即可观察。

实验结果如图 7 所示，通过串口调试助手可以观察到协调器已成功接收到数据，证明完全可以通过ZigBee 网络实现信息传递。

5.3 NB-IoT 通信实验

由于成本原因，拟通过在云服务器中创建一个TCP 端口来进行NB-IoT 上云实验。首先，申请一个云服务器，在其中安装Socket 调试工具，建立一个1001 端口的TCP 服务器，并在相关云平台中的安全组设置中放开限制；然后，将NB-IoT 模块通过USB 转TTL 模块与PC 端连接，在串口调试助手中，先用“AT+CGPADDR?”指令对模块进行入网测试；回复IP 地址后，用“AT+QIOPEN=1,0,"T CP","36.139.236.125",1001,0,1”指令让模块与云服务器中所建立的TCP 服务器连接，显示连接成功，并且串口调试助手所发送的信息在云服务器中也可以接收到。如图 8 所示。

通过此实验验证，本设计可以实现云平台的数据传输。

5.4 小结

通过传感器采集数据实验、ZigBee 网络通信实验以及NB-IoT 通信实验证明，本设计可以完成区域植物环境的参数化并上传至云，也可以通过NB-IoT 模块将数据传回区域主控，进而通过ZigBee 网络将信息传给继电器，最终完成整个灌溉系统的运作。目前，GD32F103CBT6 芯片、ZigBee 模块、NB-IoT 模块以及其他模块都是十分成熟的产品，因而整个设计是可行有效的。

6 结束语

本设计实现了将植被环境参数化、可视化，如空气温湿度、土壤湿度、光照强度、土壤氮磷钾含量等。主控板可实时接受来自传感器板采集的各项数据并上传至云平台，云平台会对数据进行分析处理，得出灌溉决策，判断植物是否缺水或氮磷钾等养分，然后下达控制指令给主控板，主控板将信息传递给继电器板，使其做出相应操作，控制对应电磁阀开关，进而进行养分的补充与节水灌溉。同时，通过手机和电脑端都可以实时查看植物各项生长指标，也可以下达命令进行喷淋和施肥等操作。最终目的是达到用满足植物生长需求的水资源保证植物健康生长，在很大程度上减少了无效水资源的使用，能有效改善人工灌溉方式所带来的应用缺点并且使灌溉智能化。