基于WSN的日光温室CO2浓度监控系统

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术，具有低功耗、低成本、高可靠性等特点，已逐渐渗透到农业领域，为精细农业的发展提供了新的有力工具［1-3］。将无线传感器网络应用于温室，有利于温室现场环境信息的自动获取，进而有效发挥温室环境可调控的优势，提高劳动生产率和资源产出率，促进高产优质和增收增效［4］。近年来，已有研究将无线传感器网络应用于温室，取得了一些进展［5-9］。李莉等［5］设计开发的温室环境数据的监测系统，可采集温室空气温湿度、CO2浓度、光照强度、和基质温湿度等参数信息。郭文川等［6］基于无线传感器网络设计开发了温室环境信息监测系统，实现了环境数据管理和预警等功能。张京等［9］利用CC2530芯片设计开发了温室环境参数监测系统，并对节点的传输特性进行了分析。目前关于环境信息监测的研究较多，而关于自动控制的较少。

绿色作物的生长靠光合作用，CO2是光合作用的主要原料之一。研究表明，日光温室作物常处于CO2短缺状态，增施CO2不仅可以增加作物产量，还可提升作物品质［10-13］。

本研究基于ZigBee和GPRS技术，旨在开发一套日光温室无线传感器网络CO2监控系统，通过CO2需求模型实现CO2气肥的精细调控。

1 系统设计与开发

1.1 系统总体结构

本研究设计的日光温室CO2调控系统由监控节点、网关节点和远程管理软件组成（图1）。ZigBee协议具有低功耗、低成本、高可靠性等优点［14］，网关节点与监控节点采用ZigBee无线通信协议，并采用GPRS通讯技术实现远程管理功能。监控节点作为无线传感器网络感知节点和执行机构，连接CO2传感器和CO2气体增施装置开关。为了检测作物根部和冠层处的CO2浓度，每个监控节点连接了2个CO2传感器，分别测量作物根部和冠层处的CO2浓度。网关节点负责接收各监控节点的数据并经GPRS模块上传至远程管理软件，供用户查看分析，同时，还可接收用户指令并传达至监控节点。远程管理软件则具有配置 WSN参数、数据接收、存储、查询显示和管理控制等功能。

图1 日光温室CO2调控系统总体结构
Fig.1 Structure of CO2control system in solar greenhouse

1.2 节点设计开发

1.2.1 节点硬件设计开发

监控节点硬件结构见图2。硬件结构包括CO2传感器、继电器控制模块、电源模块、微控制器模块和无线模块。CO2传感器采用英国GSS公司的COZIR系列二氧化碳传感器，该传感器采用NDIR技术测量，测量精度为±50μmol/mol。微控制模块和无线模块集成在JENNIC5139模块中，JENNIC5139是JENNIC公司开发的一款无线微控制模块，支持ZigBee协议，并具有丰富的外设接口，被广泛应用在无线传感器网络中。电源处理模块为CO2传感器和JENNIC5139提供3.3V工作电压。选用3V继电器，由JENNIC5139的I/O口驱动，并连接220V电磁阀来控制CO2供气装置的开关。

网关节点硬件结构主要包括电源处理模块、ZigBee无线模块、微控制器模块和GPRS远程通讯模块（图3）。其中，ZigBee无线模块和微控制器模块选择JENNIC5139模块作为协调器实现。GPRS模块采用周立功ZWG-28DP串口无线透传模块实现。电源处理模块可提供3.3和5V电源，分别为JENNIC5139模块和GPRS模块提供电源。

图2 监控节点硬件结构
Fig.2 Structure of monitoring and controlling node

图3 网关节点硬件结构
Fig.3 Structure of gateway node

1.2.2 节点软件设计开发

节点程序在JENNIC公司的CodeBlocks开发环境进行编写。CodeBlocks是一款功能强大的免费集成开发环境，其配备的ZigBee堆栈软件包有基础操作系统（BOS）和应用程序接口（API），可以方便的进行程序设计。

监控节点程序流程见图4。节点上电完成初始化并成功加入ZigBee网络之后，定时（默认5min）获取传感器数据，并对传感器数据进行3次指数平滑，以减少传感器故障等造成的数据波动［15］。其平滑公式为

式中：xi（t）为传感器i在t时刻的实测值；α为平滑系数，取值为0～1，其值越大表示受实测值影响越大，受历史数据的影响越小，由于作物光合作用，密闭空间内CO2浓度在1d内会有变化，但变化幅度不会很大，因此将α取为0.3，并取前5个实测值的平均值作为平滑初值。数据平滑之后再通过无线方式发送至网关节点。同时，若监控节点接收到来自网关节点的命令数据包，则解析数据包，获取指令类型，并进行相应的响应操作。指令类型包括标定CO2传感器、调整定时周期和控制CO2气瓶开关。

图4 监控节点程序流程
Fig.4 Flowchart of monitoring and controlling node

网关节点实现与监控节点的ZigBee通讯和与远程管理软件的GPRS通讯，其程序流程见图5。节点上电后建立ZigBee网络同时与服务器建立GPRS连接，并保持永久在线模式。当接收到监控节点数据时，将其转发至服务器远程管理软件，当接收到远程用户命令时，将命令转发给指定节点或广播至所有监控节点。

图5 网关节点程序流程
Fig.5 Program flowchart of gateway node

1.3 远程管理软件设计

远程管理软件采用C＃语言编写，使用SQL server数据库进行数据存储。该软件通过友好的人机交互界面，实时显示温室环境信息，并根据数值处理和分析给出控制决策。系统功能模块主要包括WSN参数配置模块、数据接收模块、存储模块、查询显示模块和管理控制模块（图6）。其中：控制管理模块可根据建立的CO2需求模型以及当前CO2浓度值，分析CO2的供给量并控制开关；CO2需求分析模块可根据试验数据建立的需求模型计算出最优CO2浓度值［16-17］，同时，用户也可输入目标CO2浓度值。为了减少因为采集误差引起的开关误操作，根据目标CO2浓度值，设置控制浓度上下线。低于浓度下线时打开控制开关，高于浓度上线时关闭气瓶开关。控制过程流程见图7。

图6 远程管理软件功能模块图
Fig.6 Structure of remote management software

图7 CO2浓度控制流程
Fig.7 Flow chart of CO2concentration control

2 试验结果与分析

2.1 节点数据传输性能测试

节点开发完成后，对节点的通讯距离进行测试。试验在中国农业大学校园内空旷地带，使用1个监控节点和1个网关节点，测量其传输距离约为140m。对节点的稳定性也进行了测试，将4个监控节点和1个网关节点安装在水利与土木工程学院日光温室内进行连续监测，采集周期为5min。表1为2013-09-22—09-28这7d内，远程管理软件中共接收到的每个节点的数据包数及其丢包率。可以看出各个节点数据传输稳定，丢包率较低，平均丢包率仅为0.13%。各个节点的丢包率有所差异，可能是由于节点放置位置有关，3号节点离网关节点距离较远，且需穿透薄膜等障碍物较多，因此丢包率较高，1、2号节点距离较近，因此丢包率较低。

表1 4个节点的丢包数和丢包率
Table 1 Packets lost and its rate of each node

2.2 系统控制性能测试

使用该系统对日光温室内种植的番茄进行了CO2浓度监测和增施的控制试验。于2013-10-08，选择日光温室内一处2.5×1.0×2.5m3的薄膜密闭空间内进行调控试验。试验前，首先用芬兰GM70手持式CO2测量仪对CO2传感器进行标定，标定之后，在远程管理软件中将目标CO2浓度设定为1 500μmol/mol，并控制上线设为1 550μmol/mol，下线设为1 450μmol/mol，即当CO2 浓度低于1 450μmol/mol时，发送打开气瓶控制命令，当监测到浓度高于1 550μmol/mol时，关闭气瓶开关。图8为系统8：00—18：00监测到的CO2浓度变化曲线。在9：00，CO2 浓度为500μmol/mol，此时设定目标浓度，打开CO2供气开关，当CO2浓度升到1 550μmol/mol时，关闭开关。该过程中，CO2浓度上升了 1 000μmol/mol，经过了 23min。在13：00，关闭CO2控制功能，并揭开密闭薄膜。此次调控试验以根部处CO2浓度实测值为调控依据，在进行控制的4h（9：00—13：00）中，最大超调量为123μmol/mol，平均超调量64μmol/mol。试验结果表明，该系统稳定，能有效实现CO2浓度的监测和调控。试验中番茄处于幼苗期，植株比较矮，叶片比较稀疏，所以番茄根部和冠层的CO2浓度差异不大。从图8也可看出，在没有施CO2阶段，指数平滑后的数据有效的减少了传感器测量误差带来的数据波动，但是，在增施CO2的过程中，实测数据更能反映数据的瞬时变化情况。

图8 监控系统对温室CO2浓度的调控结果
Fig.8 CO2concentration control result in greenhouse

3 结 论

本研究针对温室CO2气肥的精细调控问题，设计开发了一套基于无线传感器网络的温室CO2浓度监控系统。系统采用ZigBee和GPRS 2种无线通讯技术，实现了温室不同位置CO2浓度的实时监测和有效调控，为温室CO2气肥精细管理研究提供了软硬件基础。试验表明，系统数据传输平均丢包率较低，为0.13%。系统能较好的实现CO2浓度的调控，平均超调量为64μmol/mol。在后续的研究中，将进一步确定在不同环境、不同生长阶段条件下番茄对CO2气肥的实际需求量，并根据CO2传感器的实际监测值，对CO2气肥进行精细调控，从而达到提高番茄的产量与品质的目标。