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基于云网络的多传感器检测设备

2023-08-22 101 上传者：管理员

摘要：空气质量的检测问题是人们长期关注的热点话题，当一个地区内的某一个化工厂发生未知有害气体泄漏时，常见的空气质量检测设备只能检测出室内的，单一的有害气体异常，而进行报警，无法大规模检测周边地区有害气体的蔓延情况以及严重程度，无法远程传输数据。设计了基于云网络的多传感器检测设备，该设备以嵌入式微处理器作为核心，多种传感器根据接口协议的不同进行了模块化分类，设计了标准化通信协议进行数据传输。采用无线Wi-Fi技术与云网络平台进行连接，远程传输数据。经过实验，该设备可以将多传感器产生的数据打包进行稳定的远程传输，可以通过云网络平台将大面积内多个传感器的数据进行远程监控，可以有效缓解有害气体污染对居民生活环境带来的危害，达到预期效果。

关键词：
云网络
多传感器
数据库
空气质量检测
计算器
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常见的空气质量检测设备功能单一，各个传感器都是独立、分立的，只能检测一种到两种的空气质量数据，无法多样化检测空气质量浓度数据，没有和云网络平台进行连接，无法远程传输数据。近几年，国内外的研究者对空气质量检测展开了深度研究，其中，文献[1]通过融合多种室内空气质量数据，输出室内火灾发生概率，提出了一种室内火灾预警算法；文献[2]研究了颗粒物传感器在地下矿山中的潜在应用；文献[3]研究了基于物联网的空气质量报警监控系统；文献[4]通过多传感器采集各类气体浓度，研制了一套井下空气质量在线监测与智能预警系统；文献[5]深入探究了多传感器数据融合技术在家庭安防系统中的应用情况；文献[6]设计了一款成本较低、小型化和便于安装的微型户外空气质量检测设备。大部分研究都可以精确检测和分析小范围内的空气质量浓度数据，以做出相应预警措施，但是当大规模空气污染灾害发生时，并不能及时有效地获取有害气体的蔓延情况和严重程度。

本文所设计的基于云网络的多传感器检测设备不但可以单独检测室内空气质量，而且当化工厂发生大规模有害气体泄漏[7]时，可以及时有效地获取有害气体的蔓延情况和严重程度，通过对多传感器进行模块化分类后，可以灵活配置所需要的空气质量传感器。借助云网络平台，可以将多个区域以及多个设备所采集到的数据信息进行统一汇总，详细展示。设备大规模地安装在化工厂室外周边区域，当发生未知有害气体泄漏时，通过比较不同区域内多个设备的检测浓度情况来判断有害气体的蔓延趋势和严重程度。可以有效缓解有害气体污染对居民生活环境带来的危害。

1、多传感器驱动结构设计

1.1多传感器驱动整体结构设计

多传感器驱动整体结构分为多个模块，如图1所示。主体控制部分由基于ARM Cortex M内核STM32系列32位微控制器为核心。多种传感器根据接口协议的不同进行了模块化分类，分别引出了由多种不同的通信驱动模块，通过设计标准化通信协议以兼容不同种类的空气质量传感器。引出了JTAG调试模块，用于程序的修改和移植。同时引出Wi-Fi无线传输模块，与云网络平台建立连接。

图1多传感器驱动整体结构

1.2传感器驱动协议模块化设计

不同传感器的接口种类不同，可以分成这样几类：UART、SPI、I2C、Modbus[8,9,10]，为了加强不同传感器在数据传输方面的兼容性，提高多传感器的灵活配置，本文定义了以下的标准化驱动协议。

UART即通用异步收发传输器，通常称作UART。本文对此通信模块的协议层进行了以下标准化定义：协议层的通信报文由起始符、长度、8帧数据以及一帧校验和构成。当发送的指令报文小于8帧时，通过设置长度帧的值可以在发送时将没有使用的高位补零发送，只使用需要的低位指令。校验和为报文前几项数据按字节相加所得的补码。

SPI是一种高速的，全双工，同步的通信总线。不同传感器通过SPI进行通信时，数据的传输速率和通信模式都是不同，为了标准化SPI通信模块的驱动，本文在对传感器进行驱动时将CPOL设置为0,CPHA设置为1，空闲时SCK时钟为低电平，数据采样时刻为时钟的偶数边沿进行采样。

I2C即集成电路总线。I2C总线的驱动协议需要先向从机发送开始信号，然后发送从机的设备地址，一般为8位，通过改变最低位为0或者1来控制I2C总线读写的方向，随后进行指令的写入或者数据的读取。而不同传感器的从机地址不同，为了标准化I2C通信模块的驱动，对此模块协议层做了以下定义：当从机的设备地址的最低位为1时，将地址进行“左移”的操作，这样就可以将I2C总线的读写控制位移出来，以便兼容从机地址不同的传感器。

Modbus协议是一种开放的串行协议，使用格式化的消息在主机和从机之间进行通信。本文对此模块进行了以下协议层的标准化定义：协议层的通信报文包含从机地址、功能码、寄存器地址高字节、寄存器地址低字节以及校验码位。功能码统一为“03H”，以便从传感器的数据寄存器中读取浓度数据，寄存器的高低字节用于确定不同传感器中存储数据的寄存器地址，最后采用CRC校验来生成校验码，完成报文的传输。

2、连接云网络结构设计

2.1连接云网络整体结构分析

连接云网络的整体结构分为两个部分，如图2所示，通过微控制器驱动的Wi-Fi无线传输模块和云网络平台相连接[11]组成无线传输部分，同时由云网络平台、本地消费端和非关系型数据库组成数据流转部分。

图2云网络连接结构

2.2数据无线传输

无线传输部分由微控制器驱动Wi-Fi无线传输模块通过MQTT协议与云网络平台建立连接所组成[12]。

2.3数据流转

数据流转部分由云网络平台、本地消费端和非关系型数据库[13]所组成，其中，云网络平台和本地消费端之间通过AMQP协议进行数据通信传输。

3、设备测试架构与数据分析

3.1设备测试架构分析

在整体的设备测试架构中，选择了四种不同类型的空气质量传感器，分别连接相对应的通信驱动模块，其中，选用二氧化碳传感器连接UART通信模块，选用甲醛传感器连接SPI通信模块，选用PM2.5颗粒传感器连接I2C通信模块，选用氯气传感器连接Modbus通信模块[14]。

选择阿里云物联网平台作为云网络平台和Wi-Fi无线传输模块相连接。借助云网络平台技术，本设备可以通过Wi-Fi无线传输模块将多区域，多台设备通过云网络平台进行统一汇总。设备测试架构如图3所示：

图3设备测试架构

图3中，区域A、区域B、区域C中都分别散落安装了本设备，而每一个设备都通过Wi-Fi无线传输模块与云网络平台相连接，在云网络平台上，首先分区域创建大的集合单元，然后在每一个区域集合单元中再分别创建多个小型子设备。每一个子设备各自上传自身周边空气质量浓度数据。这样的设备大规模联合拓扑结构可以在广度方面总体查看多个区域中多台设备的运行情况，每一台设备不仅会详细展示所采集到的空气质量浓度数据，还会显示自身的IP地址，可以方便落实每一台设备的实际地址。

3.2设备测试数据分析

3.2.1数据采集与传输测试

在数据采集与传输测试中，主要测试了单个设备对上述四种空气质量传感器数据采集的精确性与无线远程传输的稳定性是否达标，是否会有过高或者过低的异常数值。如表1所示：

在室内空气环境稳定的情况下，控制间隔时间为半分钟，连续测量5次[15]，可以看到四个空气质量传感器的浓度数据偏差值较小，表明本设备在驱动传感器获取浓度数据的精确性方面和驱动Wi-Fi模块无线远程传输数据的稳定性方面都达标。

3.2.2多设备联合测试

多设备联合测试，是通过使用模拟数据对一个化工厂周边多个区域中的多个设备进行联合测试，如图4显示了某区域中的化工厂与居民区的位置。

图4化工厂附近多设备分布

图4中，中心方块表示的是化工厂所在位置，方形虚线区域表示周边居民区。以化工厂为中心向外分为三级区域A、B、C，每级区域所放置的设备密集程度不同，距离化工厂越近，设备越密集。可以看到，图中根据设备所检测到的有害气体浓度的不同分为三种状态，圆形表示浓度正常，三角形表示浓度异常，超过限制值，但是没有超过报警值，星形表示危险报警状态，表示浓度超过报警值。

当化工厂发生有害气体泄漏时，根据每级区域的设备状态，可以得知有害气体的蔓延情况，如图3中箭头所示。通过大规模数据比对，如表2所示，可以对浓度异常数据和报警数据进行分析，当设备状态发生变化时，可以清晰快速地查看发生问题的有害气体种类以及浓度，得知实际有害气体泄漏的严重程度，以便提前做好防范措施，减小有害气体泄漏对居民区域的损害。

4、结束语

随着人们对空气质量问题的不断关注，对空气质量的检测要求不断提高。本文设计了基于云网络的多传感器检测设备，以嵌入式微处理器作为核心，多种传感器根据接口协议的不同进行了模块化分类，设计了标准化协议。采用无线Wi-Fi技术与云网络平台进行连接，远程传输数据，不但可以对独立的住宅办公楼进行室内空气质量的检测，借助大数据云网络平台，当一个地区内的某一个化工厂发生未知有害气体泄漏时，本设备还可以远程监控化工厂周边多区域内多个设备的空气质量数据。实验表明，本设备在驱动传感器获取浓度数据的精确性方面和驱动Wi-Fi模块无线远程传输数据的稳定性方面都非常出色，也可以快速预测有害气体的蔓延情况和严重程度。在未来的发展中，此类基于云网络的多传感器设备将会得到极大的发展与推广。

参考文献:

[1]苗彦平,常波峰,郑晓亮,等基于多传感器的井下空气质量在线监测与智能预警系统[J]煤矿机械, 2022 ,43(9):195-199.

[2]陈曦多传感器数据融合技术在家庭安防系统中的应用[J]电子技术与软件工程, 2022(4):37-40.

[3]张晓蕾,张洁.化工厂天然气管道泄漏火灾研究[J]能源化工, 2021,42(1):66-71.

文章来源:马文豪.基于云网络的多传感器检测设备[J].工业控制计算机,2023,36(08):24-25+28.

基金资助:国家自然科学基金面上项目(61871261)资助;