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Design and Implementation of Intelligent Agricultural Irrigation System

0 引 言

农业生产的灌溉数据分析是智慧农业的关键技术之一,由于农业土地面积广、位置偏,人工现场采集数据效率低[1],采集信息滞后且有残缺,造成生产险情未能及时发现;而利用基于物联网的农业监控系统可以远距离采集农业土地环境信息,从而及时掌握农业生产环境信息并提高效率,降低人工成本,实现科学监控,指导农业发展[2-4],但该监测系统操作不够方便和灵活。随着移动网络的发展,刘书伦等提出基于物联网 Android平台的远程智能节水灌溉系统[5],设计了简单的移动端界面,主控芯片采用的是嵌入式处理器S3C6410,其功耗高、成本高、内存小且需要外部Flash模块集成使用。为了解决该问题,程力等人的智能农业大棚环境远程监控系统的设计与实现[6],针对硬件功耗做了改进,主控制器采用STM32F103型单片机,但数据收发模块只能使用2G网络下的GPRS,以至于实际传输速度较慢,数据传输有丢包现象。

随着国家新基建的开展,目前国家建立了大量的4G、5G基站,大部分地区的有限网络的WiFi也提高到100 M到1 000 M,即使在偏远的农田,4G信号也已经覆盖。为了改进数据传输的速度和通讯网络的稳定性,本文通过WiFi和4G通信模块传输数据,采用STM32F407处理器作为主控模块处理数据,实现了农场农作物生长环境实时数据采集监控,并设计了智慧农业灌溉系统。

1 智慧农业远程灌溉系统整体结构

智慧农业远程喷灌系统使用农业物联网及智能化设备,对作物生长进行全过程监测。通过布置在田间的各种传感器,实时采集温度、湿度、二氧化碳、土壤的PH值等生长环境的各种参数,通过RS484传输到嵌入式主控制器模块,主控制模块包括电路板、STM32F4处理器、485总线接口、触摸屏液晶显示、按键控制,把传感器数据处理后,使用RS485连接到带有4G功能的无线串口服务器,最后通过田间的WiFi上传到云端服务器,客户可以随时在LED屏幕、电脑端和手机APP上查看农作物的生长环境情况[7-9],在种植的过程中还安装了摄像头以达到实时观看种植地的情况,摄像头将数据直接上传到云端服务器上,用户观看时不仅可直接在移动端查看,还能通过前端显示的数据进行远程作业(见

图1

)。

图1 整体系统结构图

Fig.1 Overall system structure diagram

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2 系统硬件设计

(1)主控制器模块设计。本文采用STM32F407芯片作为本系统的主控制器模块芯片,相比常见的STM32F103核心芯片主频更高,数据精度更高,内存RAM增加了3倍,AD采样的通道更多,采样速度从1 μs提高到了0.4 μs。在主控制器模块上设计有按键、串口、网口等多个外设来实现其他控制功能,除此之外,在电路板上还设计有数字信号和模拟信号输入端各5路,以接收检测到的各种数据,做到农业种植地环境的全面监测。为了使该模块长时间稳定的处于工作状态,还在电路板上集成了电压转换功能,以便适应种植地的电源条件 [10],具体电路板如

图 2

所示。

图2 主控制器模块电路板

Fig.2 Main controller module circuit board

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(2)数据采集传感器模块。数据采集端主要对农业的生产环境信息进行采集,本项目中设计了土壤温湿度、土壤pH值、空气温湿度、视频等多个监测因子。

土壤温湿度传感器模块:土壤的温湿度会直接影响农作物的生长情况,传统的土壤温湿度传感器和土壤温湿度控制模块分离使用,控制模块电路板容易潮湿进水引起电路板损坏等情况。对此,本项目采用485型土壤湿度传感器集成模块,材料采用防腐特制电极,不易被土壤侵蚀。在试验时,避开石块等坚硬物体,垂直向下挖直径大约20~25 cm的土坑,将传感器探针水平插入土坑内,将土坑内填埋压实,待测试数据稳定后,可以使用测量和记录的数据。

土壤pH值:每种农作物生长对土壤的pH值都有一定的范围要求,比如玉米的pH值为6.0~7.0,项目采用高精度土壤仪,其金属探头能够更快更准的测试土壤的pH,安装时,金属探头要和土壤充分接触,对于实际测定点的土壤太干燥或者因施肥过多而无法测土壤的酸碱度时,可以在测定点位置上先泼点水,等待30 min后再测定[11]。

视频:为了能够远程观察种植地的灌溉情况,采用海康威视的摄像头作为视频输入接口,安装成功之后即可使用,由于厂家提供二次开发的SDK,所以后台及手机端开发可以直接调用第三方服务器接口,开发应用程序。经过试验,比用独立的OV7725、OV7670型摄像头模块采集视频效果更清晰。

(3)ZigBee数据传输模块设计。该模块的主要作用是将采集到的数据传输到主控制器模块,其型号采用 E72-2G4M05S1A。该模块是以TI公司生产的 CC2630 为核心处理器的贴片型 ZigBee无线模块, 对比传统CC2530处理器模块,其最大发射功率可以达到100 MW,具备传输距离可以达到500到1 500 m,采用24 MHz工业级高精度低温漂有源晶振等优点。可组网的数量大,更加适合应用在本系统中[12]。

(4)通讯单元设计。传感器采集端的数据经过嵌入式主控制器模块上的MCU中的算法处理后,将数据传输到串口服务器(DTU),该服务器有wifi功能版和4G版,测试采用农场里安装的WiFi进行,但距离过远时则采用4G版本。DTU服务器具有自动缓存数据包功能,当Socket链路异常断开时,设备自动缓存数据包,最大缓存10 K字节数据。选用DTU服务器有以下优点:最大支持24路TCP连接,RS485单次收发最大可支持300 kbps,最高支持230400串口波特率,双向连续收发,可实现文件、图片远程传输;支持串口数据打包时间、打包长度可配置,可便利的在本地、远程获取设备当前的位置信息;支持标准ModBus RTU与ModBus TCP协议自适应相互转换;支持串口、短信发送AT指令的读取。

主控制器模块根据农场控制策略,将采集的农业数据发送至控制中心,其通信单元传输链路图如

图3

所示。DTU通信模块内部含有射频功能以及外围接口[13]。

图3 通信单元传输链路图

Fig.3 Communication unit transmission link diagram

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(5)灌溉执行模块单元。当传感器采集土壤湿度低于农作物生长对水分的需求值时,采集值会自动上传到云端,系统自动或者手动启动灌溉指令,指令下传到DTU服务器,触发继电器,继电器吸合后控制灌溉电磁阀打开,实现自动灌溉功能。

为保障灌溉单元的稳定运行,本实验选用开灵全铜常闭,与传统相比,该电磁阀灵敏度高,可连接继电器控制模块进行远程控制喷灌。电压选配 DC24V,流量孔径选配35 mm,使用流体沾粘滞度20CST以下,工作压力范围在0.10~1.04 MPa之间,流量范围在0.45~50 m3/h,工作温度:NBR:-5~80 ℃,适应环境能力极强,灌溉使用伸缩式给水栓PVC管,耐腐蚀性好,维修方便。

3 上位机管理软件设计

(1)上位机管理系统设计。上位机运营平台采用B/S模式结构设计,由于嵌入式设备网络环境不稳定且很多情况下属于弱网状态,平台采用比TCP协议报文更短的MQTT协议进行数据交互,设计心跳机制,方便设备意外下线及时处理,MQTT消息队列作为中间件与嵌入式进行数据通信交互,服务端采用JAVA语言实现,开发速度快,系统性能好,实时性优越。由于客户端涉及多个终端,HTTP服务采用RESTful API风格设计,根据权限在浏览器上使用监控平台查看系统各个模块,客户端不需要装软件,方便用户使用。手机客户端采用原生态开发兼容Android4.0+,采用JAVA语言实现,通过RESTful API与服务器通信,实时查看各传感器数据。IOS系统采用原生态开发兼容IOS8.0+。操作界面为中文,简单、易学、语音提示友好,系统可自动运行,维护量小且简单方便,模块化设计使系统的扩容极为方便[14, 15]。

(2)数据库设计。本系统的数据库采用MySQL与MongoDB数据库保存农场中的各项生产环境数据、区块链数据、日志、采集数据等文档类资料,对于视频数据的实时观看采用NGINX转发摄像头Onvif协议数据流。为了项目的完整性,采用权限控制,来控制不同用户进入系统的操作权限,保证数据完整性,关键记录操作日志,在数据库中创建36个表,每个表都有名称、数据类型、主要及注释等字段,如

表 1

所示。

表 1 监控气象数据记录(部分)

Tab.1 Monitoring meteorological data record

名称 数据类型 主要 注释 id int(11) TRUE id devid varchar(64) FALSE 气象设备id weather varchar(1000) FALSE 土壤温湿度、空气温湿度、土壤pH、雨量 create_time int(11) FALSE 创建时间

4 分析与讨论

4.1 现场环境测试

该项目实施方重庆海集农业开发有限公司在重庆市沙坪坝中梁镇有开心农场1000多亩,现场开启系统测试,智慧农业灌溉系统远程测试数据如

表 2

所示。从

表2

可知采集时间从8∶00至18∶00随机采集8次数据,当土壤湿度低于所设定的阈值(52%RH)时,灌溉执行单元自动开启,反之自动关闭。

表 2 智慧农业灌溉系统远程测试数据

Tab.2 Remote test data of smart agriculture irrigation system

序号 采集时间 土壤温度/℃ 土壤湿度 土壤pH值 喷灌是否开启 1 8∶11∶22 13.8 52%RH 8.32 开 2 10∶11∶22 14.6 52.3%RH 8.23 关 3 12∶11∶22 14.6 53.4%RH 8.15 关 5 14∶11∶22 24.2 53.4%RH 8.15 关 6 14∶20∶11 24.2 53.4%RH 8.15 关 7 16∶17∶11 21.9 52.2%RH 8.15 关 8 17∶17∶10 20.3 52.12%RH 8.23 关

4.2 系统响应测试

在该系统的数据刷新测试结果如

图4

所示,执行单元响应时间测试结果如

图5

所示,系统网络稳定、响应时间短、传输速度快,在4G模块下数据刷新所用时间更短,灌溉执行单元的响应速度提高了近1倍。

图4 数据刷新时间图

Fig.4 Data refresh time diagram

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图5 执行单元响应时间图

Fig.5 Execution unit response time diagram

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4.3 移动端测试

在移动端上能够直观的查看现场环境以及各检测的参数值,农作物的视频数据上传有2~4 s的滞后现象,使用APP点击灌溉按钮,农田的喷灌系统正常,具体效果如

图6

所示。

图6 移动端实景

Fig.6 Mobile real scene

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5 结 论

本文以智慧农业灌溉系统实时远程监测与管理为目的,按照节约水资源,提高生产效率为起点,提出的智慧农业远程监控控制系统,经测试表明,该系统在种植地安放的各种传感器能够正常工作,可以实时对现场的情况进行检测,并能通过移动设备读取到检测的信息,用户可以使用移动设备手动进行灌溉,也可以按照系统自动设定的程序执行。提高了水资源利用率、减少了人力资源。

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