溫室大棚智能灌溉系統探討

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摘要:本文設計了一種溫室大棚智能灌溉系統，采用STM32F103C8T6單片機核心板，通過溫度傳感器模塊、土壤濕度傳感器模塊、氣體傳感器模塊對溫室環境參數進行實時監測，采用模糊規則設計智能模糊控制器，根據溫室的濕度、溫度、光照等條件參數，確定電磁閥開度，實現智能灌溉的目的。該系統具有成本低廉、操作和維護簡單的特點，適合我國目前的智能灌溉控制系統，具有較強的實用性和市場價值。

關鍵詞:智能灌溉；STM32F103C8T6；實時監測；系統設計

1引言

隨著農業現代化技術的快速發展，農業自動化程度越來越高，逐步向完全自動化、無人化的方向發展[1]。作為一種可以改變植物生長環境、可以提供植物最佳生產條件的場所，溫室大棚在我國發揮重要作用。本文所設計的溫室大棚智能灌溉系統，可使用戶通過短信接收告警信息，或利用遠程終端登陸平臺及時提取和查看數據，無需親臨大棚實地查看溫濕度等數據，即可實現對大棚運行狀態的實時監控，大大方便了用戶對大棚的管理，同時可以實現智能灌溉的功能。

2系統設計

本系統主要由STM32F103C8T6單片機核心板、土壤濕度檢測電路模塊、DS18B20溫度檢測電路模塊、燃氣/煙霧檢測電路模塊、報警電路、繼電器驅動電路以及按鍵電路組成。通過使用Multism10、Proteus、KeilC51等軟件，對電路原理圖進行仿真分析，編寫符合要求的程序代碼。主要的功能模塊有程序初始、溫濕度采集及處理、土壤濕度采集及處理、光照檢測采集與處理、無線收發、信息顯示、超限處理。

2.1STM32單片機核心電路設計

本系統采用STM32F103C8T6單片機核心板[2]，使用STM32微處理器。該處理器是一種基于ARM7架構的32位微處理器，具有支持實時仿真和跟蹤功能。本系統有良好的擴展性，通過提供的接口和功能，連接外圍擴展電路，實現系統設計要求[3]，如圖1所示。

2.2DS18B20溫度傳感器模塊

DS18B20溫度傳感器是一款高精度的單總線溫度測量芯片，可直接測溫，測溫結果以9~12位數字量方式串行傳送。根據用戶需要，通過配置寄存器可以設定數字轉換精度和測溫速度。使用時可自主選擇電源供電模式和寄生供電模式。應用范圍包括恒溫控制、工業系統、消費電子產品溫度計、或任何熱敏感系統[4]，如圖2所示。

2.3TRSD土壤濕度傳感器模塊

本系統采用TRSD土壤濕度傳感器來檢測土壤的濕度，低于濕度啟動開關澆水。原理是通過電位器調節土壤濕度控制閥值，電壓比較器判斷濕度大小，當檢測環境濕度低于設定閾值時，數字量輸出口DO檢測高電平輸出；當檢測環境濕度高于設定閾值時，數字量輸出口DO檢測低電平輸出[5]。AO口可直接通過單片機AD口采集電壓信號。帶有大功率繼電器，可以控制大電流設備，小于濕度自動啟動繼電器吸合，大于設定濕度自動斷開。本模塊帶有延時功能，在調節濕度值時，每調一次要通過5~8秒時間，通過繼電器的變化，觀察相應指示燈狀態，直到滿足要求為止，如圖3所示。

2.4氣體傳感器模塊

MQ-2氣體傳感器選用電導率較低的二氧化錫(SnO2)作為氣敏材料[6]。檢測原理是當周圍環境有可燃氣體存在時，傳感器的電導率隨空氣中可燃氣體濃度發生變化，可燃氣體濃度越高，電導率越大，并且通過簡單的電路便可實現電導率變化轉換為可燃氣體濃度信號輸出。該傳感器在本系統中使用取得了良好的實驗效果。MQ-9氣體傳感器適用于一氧化碳、甲烷、液化氣等的探測，成本較低[7-8]，傳感器通電后，需要預熱時間20s左右，測量的數據才相對穩定。氣體傳感器模塊如圖4所示。

3模糊控制器設計

本系統設計雙輸入單輸出的多變量二維常規模糊控制器。土壤濕度差值與光照強度差值作為控制器信號輸入，比例電磁閥開度作為控制器信號輸出，分別對應變量h、l、u。用模糊語言進行輸入變量表示為HE、LE、U[9]。將土壤濕度偏差HE分為5個模糊集{NB，NS，NO，PS，PB}，輸入偏差狀態為濕度采樣值與設定范圍下限差值相差幅度，分別為低于下限值很大、低于下限值很小、與下限值無差、高于下限值很小以及高于下限值很大。同時定義濕度HE的論域為{-2，-1，0，1，2}，得到土壤濕度變化模糊表[10-12]，如表1所示。光照強度偏差LE同樣分為5個模糊集{NB，NS，ZO，PS，PB}，其輸入偏差狀態為光照采樣值與設定范圍下限差值相差幅度，分別為低于下限值很大、低于下限值很小、與下限值無差、高于下限值很小以及高于下限值很大。同樣定義光照強度LE的論域為{-2，-1，0，1，2}，得到光照強度變化模糊表，如表2所示。{OF，OB，OM，OS，OP}，對應的輸出偏差狀態分別為電磁閥門全開、閥門開幅較大、閥門半開、閥門開幅較小、閥門關閉。閥門的開度U的論域定義為{0，0.25，0.5，0.75，1}。本模糊控制系統子集的隸屬度函數選用三角型、高斯型隸屬度函數，由此得到如表3所示的模糊控制規則。采用最大隸屬度法對模糊推理得到的模糊集合進行反模糊化。其基本原理是選取根據推理結果得到模糊集合中隸屬度最大的元素作為輸出值，即υ0=maxμν(υ)，υ∈V。在輸出論域集V中，如果其最大隸屬度的函數輸出有多個值，取該值平均值作為最大隸屬度輸出。

作者:陳鑫 譚曉靜 單位:閩南理工學院電子與電氣工程學院