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NBIOT技术基础上环境监测系统的实验设计研究

2020-11-18 385 上传者：管理员

摘要：为提高物联网专业学生的实验设计能力，以产教融合为出发点，结合禽类科学养殖的实际需要，设计并实现一种基于NBIOT技术的养殖环境监测实验系统，该实验既可有效解决传统养殖方式在环境监测上存在的问题，又锻炼了学生的动手能力。系统开发了上位机软件和电脑云平台，经过连续工作200多天的试验测试，表明该实验系统具有布点灵活、能耗低、测量准确、通信信号稳定、软件系统运行良好等特点，又具有很高的实用性和可靠性。

关键词：
NBIOT
云架构
产教融合
环境参数
环境监测
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1、概述

无线传感器网络结合传感器、嵌入式、无线通信网络以及分布式信息处理等技术，将各种集成化传感器进行协同配合，对监测环境进行实时检测、感知和信息采集。本文结合具体的禽类养殖环境监测需要，进行了基于NBIOT技术的环境监测系统的实验设计与实现，既解决的企业的实际需要，学生的实际动手能力也得到了锻炼。也提高了学生通过无线传感器网络实现对环境参数采集、传输、云存储和大数据处理的综合能力。

建立养殖环境的无线传感器网络的检测系统，并结合手机APP推送方式，可以实现养殖企业等内部的生产环境、生理及生产过程数据的实时监测、获取、处理和预警，提高养殖生产实时数据的存储、分析和管理的能力，并极大地保障禽类的福利，降低人工成本，减少人员流动以及可能造成的疾病风险，提升禽类养殖业的管理水平，降低人工劳动强度，对支撑我国蛋鸡行业的福利养殖、实时决策都有很大帮助。

2、系统拓扑

实验设计以某禽业公司44栋鸡舍为基础，环境监测系统由44栋鸡舍的温度、湿度、CO2三位一体的传感器监测设备、报警大屏、云服务、电脑端云平台、手机端APP构成（该APP主要针对温湿度、CO2浓度等三项指标超限时报警并显示）。温湿度、CO2浓度三位一体的传感监测系统采用稳定可靠的NBIOT网络[1]，阿里云服务，提供基础网络服务，监测设备既可以采用为养殖场景定制的专用设备，也可以选择本学校的GEN-0200B新型物联网传感器节点硬件进行。应用通过报警大屏或显示屏实现低延时的设备报警，便于迅速定位报警位置；电脑云平台提供数据查询、统计和分析服务，手机APP可随时查询监测数据。

图1环境监测实验系统拓扑结构

环境数据采集端基于LORA/NB-IOT/NB-IoT无线传感网络的设计，具体的拓扑结构如图1所示[2]。通过该结构，实现环境信息的自动监测和数据的远程传输及云端存储。通过大数据处理技术，研究分析规模化设施养殖企业的环境综合评价指数与生产性能的关系，调控并构建最佳禽类生长环境，有效提高养殖效率。

图2是结合具体应用的禽舍养殖环境监测实验系统拓扑图。

图2环境监测实验系统实际拓扑图

在该图中，无线网络的通信模块采用NBIOT技术，信号稳定，二氧化碳传感器选用双红外光学传感器，无需频繁校准，温湿度传感器精度高达0.3摄氏度，系统外观如图3所示。

图3传感监测系统外观

通过更换不同类型的传感器可以实现不同情况下的环境参数监测。基于产教融合，本实验以禽类养殖环境监控需求进行设计，传感器性能参数如表1所示。

本实验系统设计为基于阿里云实现云服务部署，可以提供99.9%的连接成功率，方便查看系统运行情况。这样学生也能够学会如何搭建云实验平台。图4展示了该云服务的优点。

3、系统测试

实验系统调试完成以后，进行了电脑端云平台的测试，图5展示了云平台界面，可以进行设备的查询、统计数据。该云平台可以根据企业的实际需求设计不同的风格。

图6是云平台系统的环境监测结果展示。

4、系统实验

按照上述系统设计与实现方案，实验系统已连续测试运行了200多天，测试数据表明，系统通信信号稳定，测量数据精准，上位机软件系统和云平台数据显示运行良好，说明试验方案的设计合理、可行。

表1各传感器性能参数

图4云服务的优点

图5系统云平台界面

图6鸡舍环境监测结果

5、结束语

本文基于产教融合的思想，对无线传感器网络实验课程建设及教学模式进行探索。结合具体的企业需求，基于云平台的无线传感器网络进行综合实验设计，利用NBIOT技术设计实现了一种禽舍内环境实时监测实验系统，旨在使学生能够灵活地按需调用实验教学资源，充分发挥自主学习的积极性，提高实践创新能力，同时也解决了企业的实际应用需求。

参考文献：

[1]余泽寰,李英祥,朱琳琳,等.面向农作物生长环境下的终端组网系统设计[J].信息通信,2020(5):52-56.

[2]郭亚勤,杨静,王艳花.基于OceanConnect室内空气质量检测系统[J].电子设计工程,2020(5):56-60.

[3]王文庆,王毓晨,亢红波.基于NB-IOT的智能水表采集器设计[J].现代电子技术,2019,43(22):39-43.

徐毅.基于NBIOT技术的环境监测系统的实验设计与实现[J].科技创新与应用,2020(34):29-30.

基金:江苏省重点研发——现代农业(编号:BE2018334).