基于多协议的温室智能物联网系统研究

　　摘要：智能物联网系统应用已成为现代温室大棚发展的方向。物联网协议众多、复杂，分布于诸层中。物联网感知设备与控制器间以无线协议为主，一类适用于近距离、低速率、低功耗、低成本、低复杂度无线通信，一类适用于远距离、低比特率、低功耗无线通信。网关与园区网络间以无线或有线连接，移动智能终端与云端服务器间以移动互联网接入。在基于多协议的温室智能物联网系统应用实例中，针对猕猴桃对生长环境的需求，设计了物联网系统架构，综合考虑温室诸多因素，合理选择ZigBee、IEEE802.11x、TCP/IP以及4G/5G多种协议，并且为配合多协议应用选择了适宜的物联网设备。结果表明：传感网由无线信号收发模块连接至控制器，再经网关接入该地园区网络，然后传输数据给云端服务器存储，在互联网和移动互联网等网络通信基础上，实现感知、传输、处理功能。多协议智能物联网系统工作良好，性能稳定，达到了预期效果。

　　关键词：温室;智能物联网;体系结构;系统架构;协议;物联网设备

　　物联网的基本思想始于20世纪90年代，2005年11月17日国际电信联盟(ITU)发布了《ITU互联网报告2005：物联网》引起世人关注。2008年欧洲智能系统集成技术平台(EPoSS)在《物联网2020》(《InternetofThingsin2020》)报告中预测了物联网的未来，激发了各国对物联网的研究与应用。

　　我国政府从2010年10月开始，先后发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《“十三五”规划纲要》《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》《“十三五”国家科技创新规划》等政策，明确物联网为我国重点发展的战略性新兴产业。我国是一个农业大国，传统的农业生产模式无法满足发展的需要，温室种植作为一种生产方式，普及率较高。但是，温室种植仍以传统型为主，环境监测不及时，人工成本高，整体现代化程度低。

　　国际上，现代温室环境监测和控制系统正朝着全面感知、可靠传输和智能应用的方向发展[1]。廖建尚[2]、高浩天等[3]、王伯宇等[4]分别对AGCP协议、ZigBee协议、IEEE802.11x协议等对温室环境监控系统进行了研究，毛罕平等[5]、孙耀杰等[6]、孙力帆等[7]、秦琳琳等[8]、胡瑾等[9]、苏战战等[10]分别对温室环境控制方法、多特征数据融合方法、控制决策融合方法、温度混杂系统预测控制、二氧化碳优化调控模型、自适应调光系统进行了研究。但是，温室中不同的植物对象对环境要求多有差异。该研究中，为了满足猕猴桃采用避雨遮阳防风设施化栽培技术以及限根技术[11]对环境的要求，应用物联网系统多协议对温室环境因子监控，实现精确感知、精准操作、精细管理，达到实现温室增产、提质、节能增效的目的。

　　1温室智能物联网系统原理

　　1.1物联网体系结构

　　物联网(InternetofThings，IoT)是计算机、通信、电子、控制、数据与智能等多学科交叉融合的产物，是按照物联网相关协议，将具有感知、通信、计算功能的智能物体、系统、信息资源互联起来，实现对物理世界泛在感知、可靠传输、智慧处理的智能服务系统[12]。其本质是异构网互联，将感知设备和执行器件等连接到互联网中，实现对象的实时监测和智能控制，竭力自动完成指定事务[13]。物联网体系结构是物联网层次结构模型与各层协议的集合，由感知层、网络层和应用层组成。感知层(亦称感知控制层)指为物联网系统直接获取数据的层。应用层分为管理服务和行业应用2个子层。

　　管理服务子层位于网络层与行业应用子层之间，通过中间件，在物理上屏蔽底层RFID或传感器硬件、网络技术对顶层物联网应用系统的差异性，在逻辑上实现应用层与低层的无缝连接;提供数据的汇聚、存储、挖掘以及智能决策与控制，为行业应用子层提供安全的网络管理和智能服务。行业应用子层为各行业提供物联网服务，不同行业拥有各自应用层协议。 物联网体系结构模型Fig.1IoTsystemarchitecturemode网络层(亦称网络传输层)位于感知层与应用层之间，用来汇聚与传输数据。该层分为接入、汇聚与核心交换子层。

　　接入子层连接感知设备与执行器件，将感知数据传送到汇聚子层，并将控制指令反馈给执行器件。接入子层相当于计算机网络的物理层和数据链路层，传感器等与接入子层设备构成了物联网感知网络的基本单元。汇聚子层位于接入子层和核心交换子层之间，汇聚接入子层的用户流量，实现感知数据与控制指令的分组路由、转发与交换，根据处理结果把用户流量转发到核心交换子层或在当地进行路由处理。核心交换子层连接应用层，为物联网提供一个高速、安全与保证服务质量的数据传输环境。在整个物联网体系结构中，信息安全、网络管理、对象名字服务和服务质量保证是共性技术。

　　1.2物联网系统主要协议

　　物联网协议分布在体系结构不同层，常用通信协议包括IEEE802.11x、ZigBee、Bluetooth、6LoWPAN、NFC、4G/5G。应用协议包括REST/HTTP、MQTT，各有适用范围。

　　1.2.1接入子层协议

　　无线网络协议分为无线局域网协议与无线广域网协议。物联网中感知设备与控制器间以无线协议为主，无线通信协议包括IEEE802.11x、802.15.4、802.15.1[14]。Bluetooth使用IEEE802.15.1/1a标准，工作频率在2.4GHz时，数据传输速率最高为1Mbps，通信距离在10～1000cm，支持点对点、点对多点的通信，多用于设备间无线连接。

　　IEEE802.15.4标准是低速率无线个域网(Low-rateWirelessPersonalAreaNetwork，LR-WPAN)底层代表协议，用于近距离、低速率、低功耗、低成本、低复杂度的嵌入式无线传感器，以及自动控制设备之间的数据传输。ZigBee以IEEE802.15.4为物理层和MAC层协议，节点工作在2.4GHz时传输速率为250kbps，在915Mbps时为40kbps;传输距离为10～75m。

　　2温室智能物联网系统多协议应用实例

　　2.1温室智能物联网系统架构

　　根据用户需求分析，对温室环境因子实时监控，其中，气象数据包括空气温度、空气湿度、光照强度、二氧化碳浓度等;土壤数据包括土壤含水率等;设备状态包括执行器件运行状态、水泵压力、水肥流量等。按照温室环境控制策略，实现监测环境报警预警，统计分析监测数据，生成报表。通过智能终端远程控制终端设备，视频监控植物生长状况。

　　2.2温室智能物联网多协议应用

　　该物联网系统在互联网和移动互联网等网络通信基础上，利用具有感知、通信和计算的智能终端获取温室因子，组建当地传感网络，由无线信号收发模块传输给控制器，再经网关接入当地园区网络，然后传输给云端服务器存储，实现感知、传输、处理功能，构建智能物联网系统。该系统实现合理利用多种协议，提高物联网性能，降低物联网成本。

　　在一般使用中，近距离传输时，若终端设备工作在低功耗状态，常用Zig-Bee或低功耗蓝牙(bluetoothlowenergy，BLE)协议;若传输大数据，常用IEEE802.11x协议。远距离传输时，若终端设备工作在低功耗状态，常用NB-IOT或2G协议;若传输大数据，常用4G/5G协议。综合考虑，该物联网系统主要选择Zig-Bee、IEEE802.11x、MQTT以及4G/5G协议。

　　2.3配合多协议的设备选择

　　物联网系统多协议的选择，一定程度上影响硬件的选择。温室智能物联网系统采用传感器对温室环境进行实时监测，通过无线传输节点将数据传输到服务器。服务器通过数据模型分析处理，可视化数据展示。当环境因子超过设定阈值时自动控制温室风机、内外遮阳等设备调节温室环境因子，实现温室的智能化控制。温室智能物联网系统硬件包括传感器、执行器件、网关、服务器，以及用户终端等设备。

　　2.3.1感知层设备选择

　　根据数据来源，该层设备分为2类，一类自动感知外部信息的感知设备，如传感器;另一类人工生成数据的智能设备，如智能手机。

　　2.4温室智能物联网系统数据处理与决策

　　系统服务器部署于云端，用户无需架设专门的当地服务器和数据中心网络系统，软件系统部署和维护非常简便，运行稳定可靠。物联网的云服务器和智能手机APP后台处理采用Java语言实现，数据用于挖掘规律，预测未来状态，实现监控、报表统计和预测。系统监控通过物联网收集终端设备数据，若数据超过阈值，则自动报警，生产人员远程操作及时解决问题。通过统计对温室历史运行数据分析，按不同维度分析出不同报告，以图表方式展现，生产人员直观了解温室智能物联网系统运行状况。通过挖掘对数据跟踪分析、以及机器学习预测植物生长趋势、发生病虫害可能性，给出处理方案。

　　农业论文投稿刊物：《农机化研究》创刊于1979年，季刊，国内外公开发行本刊为农业工程类学术期刊，中国农机学会农业机械化分会、黑龙江省农业机械学会和黑龙江省农业机械工程科学研究院共同主办的学术性期刊，其投稿要以紧紧围绕大农业概念下(包括农、林、《农机化研究》牧、副、渔)的机械化、电气化、自动化及数字化相关的新理论、新技术、新成果和综合述评为核心内容，语言精炼、结构完整、表达准确。

　　3结论

　　该研究温室智能物联网系统应用了ZigBee、IEEE802.11x、MQTT以及4G/5G多协议。ZigBee协议构建了无线传感网，IEEE802.11x协议形成了内部无线局域网，MQTT协议搭建了以IoT服务器为核心的监测和控制框架，4G/5G协议实现了智能终端远程访问，完成了多协议下的物联网系统的精确感知、精细管理，初步解决人工费时、费力、费资源的温室环境监测和控制问题，提高了生产效率，降低了生产成本，促进了生产力的提高，取得良好的经济效益、生态效益和社会效益。该系统下一步拟结合植物生长周期，对生产控制模型的设计和数据的深度利用做进一步研究，在人工智能技术指引下实现自动最优决策。

　　参考文献

　　[1]GUBBIJ，BUYYAR，MARUSICS，etal.Internetofthings(IoT)：Avision，architecturalelements，andfuturedirections[J].FutureGenerationComputerSystems，2013，29(7)：1645-1660.

　　[2]廖建尚.基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法[J].农业工程学报，2016，32(11)：233-243.

　　[3]高浩天，朱森林，常歌，等.基于农业物联网的智能温室系统架构与实现[J].农机化研究，2018，40(1)：183-188.

　　[4]王伯宇，蔡振江，曾绍杰，等.基于物联网的温室远程监测器设计[J].河北农业大学学报，2018，41(3)：117-122.

　　[5]毛罕平，晋春，陈勇.温室环境控制方法研究进展分析与展望[J].农业机械学报，2018，49(2)：1-13.

　　[6]孙耀杰，蔡昱，张馨，等.基于WDNN的温室多特征数据融合方法研究[J].农业机械学报，2019，50(2)：273-280，296.

　　[7]孙力帆，张雅媛，郑国强，等.基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法[J].农业机械学报，2018，49(1)：268-275.

　　作者：王永红，王诗瑶