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多传感器融合的室内环境监测系统设计

2025-09-07 110 上传者：管理员

摘要：随着生产力的高速发展，人们对环境质量的要求也逐渐提升，尤其是新居装修残留的有害气体对人体健康危害极大，本文设计了一款基于STM32F407VET6单片机的多传感器融合的室内环境监测系统，适用于室内环境的检测，实时监测空气环境的质量，保障人们的呼吸健康，提升生活质量。

关键词：
STM32
多传感器
实时监测
智能家居
环境质量
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在室内环境监测中,需要通过实时监测数据来反映环境质量,对提高我国总体的室内空气质量具有重大意义[1]｡随着人们生活水平的提高和工作方式的改变,越来越多的生产和生活在室内完成,大多数人每天80%的时间在室内度过,因此室内空气质量的好坏对人体健康有非常大的影响,也提升了人们对室内空气质量的关注[2]｡

本设计是基于多传感器融合的室内环境监测系统设计,旨在实现实时监测室内环境的空气质量,由传感器电路､单片机电路､显示屏电路､警报电路等组成室内空气监测报警系统｡该系统具备简易､高效､低成本的特性,可实时､精准地监测室内空气的质量｡一方面,它有助于提升室内空气的质量,可极大程度上减少因天然气泄漏引发火灾等意外状况所导致的生命财产损失;另一方面,能够降低室内空气污染对人体的潜在危害,从而改善人们的健康状况,提升生活质量｡该系统适用性强,无论是家庭､办公室还是人群密集的室内公共场所,都能发挥重要的作用｡

1、系统总体框图设计

本设计采用STM32F407VET6开发板,该开发板具有更高频率的处理速度,能做到实时的数据交互,且在IO口上具有数量优势,有足够的通信口用于调用各类传感器,最高主频为128MHz可进行高速的数据传输处理[3]｡通过集成多类型传感器､无线通信模块及执行机构,实现对环境参数的实时感知､远程传输与动态调控｡系统通过DHT11传感器､光敏电阻､一氧化碳传感器､烟雾传感器､气压传感器及空气质量传感器构成多维数据采集网络｡主控单元依托STM32的高性能内核和多接口完成数据解析､阈值比对(如检测烟雾浓度超标)及任务调度｡系统支持多任务实时处理及模块化扩展,兼具高可靠性､灵活性与自动化能力｡多传感器融合的室内环境检测系统框图如图1所示｡

图1多传感器融合的室内环境检测系统框图

2、系统硬件设计

2.1各传感器电路模块

(1)温湿度模块传感器采用的是DHT11,它是一款温湿度检测一体化的数字传感器,具有极高的可靠性和长期稳定性,在暖通空调､汽车､家电等行业有广泛的应用[4]｡(2)MQ-7气体传感器是一种常用的检测一氧化碳气体传感器,用于检测空气中的一氧化碳浓度｡工作原理是基于半导体气敏元件的电阻变化｡(3)MQ-2烟雾气体传感器在有可燃气体的环境里,随着可燃气体于空气中的浓度不断增加,其电导率会呈现出增大的趋势｡(4)MQ-135空气质量传感器:当气体接触MQ-135空气质量传感器时,会和气敏元件表面的敏感材料产生化学反应,致使其电阻值改变｡凭借测定电阻值的变动情况,就能推算出污染气体浓度的高低｡

2.2警报器电路模块

采用断线式警报器,在警报器开启时,可控硅触发端接地,使其处于截止状态｡当监测值超出阈值时,将引线弄断,可控硅触发端获得触发电压从而导通,互补振荡器导通后工作,发出“嘟嘟”的响声｡同时发光二极管LED也因可控硅导通得电而发光｡警报器电路模块流程如图2所示｡

图2警报器电路模块流程

2.3步进电机电路模块步进电机是将电脉冲信号转变为角度或线位移的开环控制元件[5]｡在本设计中拟用做开关窗帘的作用｡

2.4ESP8266模块

ESP8266是串口型Wi-Fi,拥有无线高性能SOC,能够独立运行,也可以作为slave搭载于其他Host运行｡芯片内部集成内核CPU､电源管理转换器､天线开关balun等｡同时内嵌了高速缓存存储器,减少内存需求,提高了系统运行效率[6]｡ESP8266模块流程如图3所示｡

图3ESP8266模块流程

3、软件设计

本系统采用多模态传感器融合技术构建室内环境监测网络,主要由环境感知层､边缘计算层､云服务平台和用户交互终端四部分构成｡当系统上电启动后,STM32主控模块通过RS485总线轮询各传感器节点,实时采集温度､湿度､PM2.5､VOC､CO2浓度及光照强度等环境参数｡当系统检测到的数值超出阈值时,开启声光报警;光照强度低于阈值时,开启灯光并关闭窗帘｡Wi-Fi将实时监测的参数数据推送至手机端,用户可在手机端APP随时查看室内环境状况,以便意外发生时及时做出防范措施和报警,当检测到的参数值低于阈值时,警报自动解除｡系统主程序流程如图4所示｡

图4系统主程序流程

4、测试结果

4.1功能测试

STM32F407微控制器与ESP32双核协处理器,构建混合计算架构｡主控模块采用时间片轮询算法实现多任务调度,每200ms轮询一次传感器网络,采集周期可动态调整(紧急状态下可提升至50ms)｡采集数据经过滤波算法预处理后,由协处理器执行本地决策,当烟雾浓度超过10ppm或CO浓度高于10ppm时,触发GPIO连接的声光报警器(蜂鸣器频率2kHz,LED点亮);光照强度低于1000lux时,LED灯开启,同时驱动步进电机以0.5rpm转速关闭遮光窗帘｡所有报警阈值支持按键设置更新｡Wi-Fi将实时监测的参数数据推送至手机端,用户可在手机端APP随时查看室内环境状况,以便意外发生时及时做出防范措施和报警,当检测到的参数值低于阈值时,警报自动解除｡

模拟火灾设置烟雾>20ppm且CO>10ppm同时超标,1s内启动声光报警(蜂鸣器音量85dB,LED灯闪烁),数值不在阈值内时持续报警,Wi-Fi实时推送数据｡手机端接收延迟时间在平均0.8s,满足实时性需求｡系统连续运行72h无重启,待机模式0.5W,全负荷模式2.8W(符合低功耗设计)｡检测数值如表1所示,测试实物图和手机APP界面如图5所示｡

表1检测数值(夏季)

图5测试实物图和手机APP界面

4.2性能测试

(1)精度:传感器平均误差<5%(CO和烟雾低浓度时误差较高,需后期校准优化)｡

(2)响应速度:报警触发时间≤1s,达到火灾预警标准(国标要求≤10s)｡

(3)可靠性:Wi-Fi传输稳定,分级预警机制有效降低误报率｡

5、结论

本文设计了一款多传感器融合的室内环境监测系统,集空气质量检测与火灾报警功能于一体,旨在实时监控室内环境参数,保障居住安全与健康｡系统通过多传感器协同采集数据,结合本地显示､声光报警及远程通信功能,构建了一套高效､智能的室内环境监测解决方案｡采用STM32F407VET6高性能单片机作为主控,依托其低功耗､高运算能力及丰富的外设接口,实现传感器数据采集､处理及多模块协同控制｡本设计采用多参数传感器网络,空气传感器(PM2.5/VOC等)､一氧化碳传感器及烟雾传感器,实时检测有害气体浓度｡通过烟雾传感器与一氧化碳传感器联动,结合DHT11温湿度传感器数据,精准识别火情风险｡气压传感器辅助环境状态分析,DHT11同步监测温湿度,全面覆盖室内环境指标｡人机交互与通信,显示屏实时呈现环境数据,声光报警电路在异常阈值(如CO超标､烟雾浓度突增)时触发警报｡通过Wi-Fi模块将数据上传至云端或移动终端,支持用户手机APP远程查看检测的数据,提升响应的时效性｡优化电源电路设计,保障系统稳定供电,适应长期连续运行的需求｡系统通过多类型传感器融合实现多参数集成化,可同步监测空气质量与火灾风险,功能全面｡实时性与智能化,数据动态刷新(≤1s),结合阈值判断与多传感器交叉验证,降低误报率｡低功耗与可扩展性,基于STM32的能效优化设计,支持电池或适配器供电;预留接口便于功能扩展(如增加其他传感器)｡Wi-Fi模块实现数据云端存储与分析,为智能家居集成提供基础｡

本系统适用于家庭､办公室､学校､医院等室内场所,可有效预防因空气污染或火灾引发的安全隐患,助力健康管理与灾害防控｡其低成本､高集成度的特点,为智慧城市与绿色建筑的环境监控提供了实用化参考方案｡未来可通过加入机器学习算法优化预警精度,与通风/消防系统联动,进一步提升自动化水平｡该系统将环境感知､数据处理与智能预警相结合,体现了嵌入式技术与物联网在室内安全领域的创新应用,具有较高的实用价值与推广潜力｡此外本设计亦存在需解决的关键技术问题:智能化高精度识别技术,本设计旨在实现室内空气各指数的精确检测,准确分析室内空气情况,反映到显示屏上显示室内空气各指标数据,预期实现检测范围扩大到半径20m以上,且监测精确度较高,若所检测的数值超出设置参数范围,启动警报电路;远近程控制安全管理技术,本设计主要应用于室内环境监测,如测量值超过温湿度的范围､PM2.5严重超标或监测到浓烟时,系统会自动报警,当危险解除时自动取消报警｡通过无线通信网络扫码连接到手机端在微信小程序上显示出室内空气监测的情况｡

未来可以通过人工智能技术,系统可以实现自动化决策和预警｡例如,基于历史数据和实时监测数据,智能系统可以预测污染物排放异常或环境风险事件,并提前发出警报｡这有助于及时采取控制措施,减少潜在的环境损害[7]｡能够使所述空气检测仪在应用于平台基础之上进行功能扩展和升级换代,加入新的应用模块如空气净化器,连接进行信息交互实现智能开关的空气净化器,以减少空气净化器的功能损耗,同时可以在手机端远程查看和控制设备的工作状态｡

参考文献:

[1]张志军.基于室内空气质量的室内环境设计研究[J].环境科学与管理,2017,42(2):81-84.

[2]尚圆圆,董帅,刘晓宇,等.室内空气质量标准的分析比较[J].洁净与空调技术,2023(4):45-48.

[3]谭宇飞,秦运柏,等.基于STM32F407ZET6的智能小车循迹避障设计[J].电子制作,2023,31(13):19-21+29.

[4]杨海龙,寇健,温晓东,等.基于ESP8266的智能建筑温湿度检测系统设计[J].河北建筑工程学院学报,2023,41(3):177-181+188.

[5]张俊颖,汪元根.提高步进电机定位精度的研究[J].冶金动力,2025(1):32-34.

[6]李红卫.基于STM32和阿里云的空气质量监测系统[J].电子制作,2022,30(7):8-12.

[7]吴胜旗.物联网技术在环境监测与污染控制领域的先进应用与未来展望[C]//延安市教育学会.第五届创新教育与发展学术会议论文集(一).杭州职业技术学院,2023.

基金资助:广西科技师范学院国家级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:202311546009);广西科技师范学院科研基金项目(项目编号:GXKS2024YB050);

文章来源:黄娟兰,彭达莉,韦思惠.多传感器融合的室内环境监测系统设计[J].科学技术创新,2025,(17):1-4.