寒地棚室智能移动嵌入式监控平台构建

　　引言
　　
　　在我国大力发展设施农业的今天，各种研究和技术不断地涌现出来; 而棚室经济是设施农业发展的主要方面，尤其是在寒冷地区。寒冷地区气候条件和土壤环境等受季节的局限与制约较大，要大力发展棚室经济就必须要实现温室大棚的智能控制与监测。智能控制与监测的目的是监控农作物在生长阶段的主要影响因素，如温室大棚中的温度、空气湿度、土壤湿度、光照强度和二氧化碳浓度等; 并以监控的数据作为控制温室的环境，使温室大棚的环境适合农作物的生长条件，达到农作物快速、优质生长的目的。棚室的智能控制是当前该领域的关键问题和研究热点。

　　目前，设施农业中温室大棚的监控系统主要分为两种: 一是采用终端模式形成的监控系统，主要 1 台计算机和多个终端处理设备构成，每个终端用来监控温室大棚中 1 个影响因素。由于这种模式采用独立的终端实现监控，所以具备灵活性好的特点; 但也造成了高额的成本及较大的电量消耗，并降低了整体监控系统的可靠性。二是以单片机作为控制单元的监控系统。但是，仅仅使用单片机构成的系统所能够实现的功能简单，很难形成良好的人机界面，无法广泛使用。随着科技的发展，基于嵌入式开放的系统被大量研究和应用。基于嵌入式的开发主要有两种方式: 一是基于 Linux 操作系统的嵌入式开发; 二是基于 WinCE 的嵌入式开发。两种开发方式各有优缺点: Linux 网络资源丰富，但开发需要的周期比较长，并且不具备非常良好的用户图形界面; 基于 WinCE 的开发具备丰富的图形用户界面，相较 Linux 而言更适用于基础应用层的开发。经过分析及研究以上各类控制系统和开发平台的优缺点，笔者设计了一种嵌入式监控平台。该平台采用基于 Xscal+WinCE6． 0 的AＲM 开发平台进行开发，通过组建无线传感器网络实现温室大棚的数据采集和温室大棚内部各种因素的智能移动监控。

　　1 基于嵌入式的硬件设计

　　1． 1 系统结构设计

　　基于嵌入式的寒地棚室智能监测平台是由上位机和下位机两部分构成: 上位机主要包括一个基于Xscale－WinCE 嵌入式平台的硬件环境及用户界面的应用程序，二者集成在一个相对较小的便携式移动设备中并具备较好的用户图形界面，方便为用户提供分析和显示监控的数据; 下位机主要为温室大棚的监控信号的数据采集系统，由超低功耗的 TI—MSP430 芯片与大量传感器所构成的传感器网络所构成。温室大棚中所安装的传感器为无线传感器，以实现移动的智能监控。传感器接收到的现场数据将连接到下位机的信号调度部分，通过 AD 转换并由 MSP430 单片机芯片打包后经过串口发送到上位机。监控平台的结构设计如图 l 所示，具体实施方案如图 2 所示。

　　1． 2 嵌入式系统驱动和应用程序的开发

　　基于嵌入式的 WinCE 系统开发可以分为两个步骤。第 1 步是在计算机上的模拟编译环境中进行开发，而后将已经经过模拟运行的软件转移到目标机上进行调试，并生成最终的在目标机上运行的程序。第2 步是系统驱动程序的开发。驱动程序是连接底层的硬件和上层的 API 函数的纽带，而图形用户系统是由显示模型接口程序、窗口模型接口程序和用户模型程序共同组成的。在编写驱动程序之前，需要明确嵌入式内核程序的基本功能。编写的设备驱动程序应具有以下功能: ①对设备初始化和释放; ②把数据从内核传到硬件和从硬件读取数据; ③读取应用程序传递给设备文件的数据和回送应用程序请求的数据; ④检测和处理设备出现的错误。平台的应用程序部分功能及与功能模块的关系如图 3 所示。【图1-3】

　　
　　2 传感器网络的设计

　　寒地棚室智能监测平台将影响农作物生长的 6种环境因素作为参数进行数据采集，采集是通过构建传感器网络而实现的。所创建的无线传感器网络一般由 3 部分构成，分别为无线传感器节点、网络协调器和中央控制节点。大量传感器节点被随机部署在温室内部，构成网络。传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经过多跳后路由到网络协调器，最后到达中央控制节点。

　　2． 1 无线传感器网络通信的实现

　　该平台的传感器网络通信将采用已经非常成熟，并形成统一标准的技术进行实现。ZigBee 属于一种开放式的、短距离的无线通信协议。寒地棚室智能监测平台将采用智能化的设计实现基于 ZigBee 协议栈的无线传感器网络进行了空气温度、空气湿度等影响温室作物生长因素的监测。

　　在设计中，每种节点都需要设置多个同类型传感器，具体数量依据温室的面积进行指定; 通过传感器控制处理器来接收从 ZigBee 无线通信模块中发送数据的请求标志时，将各种参数数据通过串口方式传输数据。

　　2． 2 传感器网络各节点的设计

　　针对空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照强度及二氧化碳浓度等环境参数在温室大棚的适当位置设置相应的无线传感器，每个传感器作为传感器网络中的一个节点，每个节点向监测平台传送采集来的数据。传感器网络节点的结构如图 4 所示。【图4】

　　
　　2． 2． 1 空气温、湿度监测节点

　　空气的温、湿度是影响农作物生长的最基本的要素之一，其会通过影响酶的活性而直接影响农作物的生长、开花等各项生理性活动。所以，针对空气温、湿度的监测对控制作物生理性活动将有着重要而直接的影响。

　　节点传感器既可以选择温、湿度分别采集的传感器作为两个节点，又可以选择温湿度一体采集的传感器作为 1 个无线采集节点。一般情况下，温室大棚温度上限不高于 120℃，所以选择温度在－40 ～ 120℃ 测量区间、湿度稳定性小于 1% ＲH/年的温湿度传感器。

　　该节点的设计不仅可以测量空气温度，而且能够测量空气湿度。在寒地棚室智能监测平台的设计中，由无线空气温湿度传感器与定时器构成了空气温湿度测量电路。

　　2． 2． 2 土壤温度及湿度监测节点

　　农作物生长过程中，土壤的湿度与温度对其水分的供应情况有着直接的影响。土壤湿度或温度一旦超出正常值的区间，农作物将不能正常进行光合作用，会造成农作物的根部呼吸不畅，基本生长性活动将会受到明显影响，随之而来的就是农作物的产量和品质的下降。

　　对于土壤温湿度测量，寒地棚室智能监测平台将采用 LC－TWS 型土壤温湿度传感器对土壤水分进行指定地点的周期性监测。该型号的传感器可以实现温度与湿度同时测量，且互不影响，还可以与智能手持式仪表配合使用，符合寒地棚室智能监测平台的设计要求。

　　2． 2． 3 光照强度监测节点

　　光照强度也是影响着农作物的生长发育的关键因素之一。一个温室大棚的光照条件直接决定这个温室是否符合农作物的生长条件，尤其是在反季节种植中将会对农作物的生长情况、包含的营养元素等作物品质等造成直接的影响。如果光照条件适宜，将会对作物叶片的排列与形态结构等特征的优化有明显的作用。

　　寒地棚室智能监测平台将采用的是 ZD－AC 型光照传感器，对弱光也有较高灵敏度，并且能够丈量以lux 为单元的照明光; 无线传输时具备传输间隔长的特性，对抗外界干扰的能力也很强。

　　2． 2． 4 二氧化碳浓度监测节点

　　光合作用是所有农作物得以延续生命活动的最重要保证，是农作物获得生存能量、保证正常生长发育的物质基础。由于棚室属于封闭环境，需要保证农作物生长条件中 CO2浓度符合农作物进行光合作用条件，进而提高作物进行光合作用的效率，促进作物有机物的合成，从而提高农作物果实的品质。因此，寒地棚室智能监测平台采用了一种高质量的 VC1008T红外二氧化碳传感器。

　　在设计该节点电路时，采用了如下几种方式来提高电路的抗干扰能力: 一是将数字、模拟两种电路分开，并且在中间连接处放置磁珠; 二是通过添加小容量电容的方法去除芯片内部信号对电源的干扰，电容一般会放置在芯片接近电源和地的位置; 三是通过放置较大容量的充放电电容以去除瞬间大电流对电路的影响。使用这 3 种方法在提高干扰能力的同时也保证了信号源的稳定性。

　　3 智能移动监控平台的设计实现

　　平台软件部分的设计采用了基于多 Agent 的智能化设计思想。采用该方法的主要目的: 一是为了平台能够适应日后技术及需求的发展，即增强平台的可扩展性; 二是为了使平台具有通用性和自适应性。平台的监测功能既可以应用在温室大棚中、田间作业上，又可以进一步扩展到其他需要监测乃至需要做出智能诊断的领域。

　　平台的多 Agent 组主要包括数据管理 Agent、数据传输 Agent、数据显示 Agent 以及数据实时监测 Agent。

　　其中，数据传输 Agent 主要负责将传感器采集的数据写入数据库，并能够实现定时获取从传感器节点传输来的数据值，如每 10s 或 20s 获取 1 次空气温湿度、二氧化碳浓度等数据值。数据库中存放的数据将作为数据管理 Agent 以及日后的问题查询的支撑数据。数据显示 Agent 将实现数据在窗口中的显示，并将监测结果使用仪表控件进行显示。数据实时监测 Agent 的处理将采用两种方式: 一是系统定制好各参数的正常区间。如果参数的值偏离了正常区间的话，按照设计好的公式进行计算，并将结果显示在界面中。二是为绘制实时监控曲线的方式进行实时监测。例如，将每小时读 1 次的参数值绘制成曲线，1 个参数 1 条线。

　　通过曲线的实时绘制可以很直观地观察出各参数的实时变化形态，并由此判断出温室大棚的实时状态。

　　4 结语

　　本文设计的温室智能监控平台是以嵌入式开发技术为基础并结合了无线传感器网络的智能监控平台。同时，以 WinCE 为操作系统，开发了平台的驱动程序和应用程序。在软件设计部分，采用了基于多Agent 的智能化设计思想，增强了平台的可扩展性和自适应性，实现了温室大棚的农作物生长过程中各种要素的监测。

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