ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОЛИВА ЗЕЛЕНЫХ НАСАЖДЕНИЙ

DESIGN AND IMPLEMENTATION OF THE INTELLIGENT GREEN SPACE IRRIGATION SYSTEM

Xinwen HU

student, Bauman Moscow State Technical University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

С быстрым развитием экономики Китая проблема эффективности использования воды ресурсов становится все более ощутимой. В Китае орошение сельскохозяйственных земель до сих пор основывается в основном на традиционных методах орошения. Этот традиционный способ орошения требует огромных объемов воды и очень легко вызывает проблемы, такие как расточительство воды ресурсов и низкая эффективность использования воды ресурсов. Особенно в нынешней ситуации, когда в Китае существует серьезный дисбаланс воды ресурсов между севером и югом страны, создание интеллектуальной системы орошения зеленых насаждений, которая будет интеллектуальной, экономичной по воде и менее затратной, с использованием технологии Интернета вещей, является вопросом насущной важности. В качестве ядра управляющей схемы используется одноплатный компьютер STM32f103c8t6. В режиме замкнутого управления модуль сбора влажности преобразует аналоговые величины влажности, зарегистрированные в различных местах, в цифровой формат и передает их одноплатному компьютеру. Затем одноплатный компьютер сравнивает собранные данные с предельными значениями. Если собранные данные ниже предельных значений, включается модуль управления реле для орошения; если собранные данные выше предельных значений, модуль управления не включается для орошения. Модуль отображения выводит собранные данные и информацию об орошении на дисплей. Если заканчивается время орошения, цепь управления останавливает работу реле и орошение прекращается. В режиме управления временем пользователь вводит время орошения с помощью клавиатуры, и когда время заканчивается, орошение прекращается. Проведенные тесты и эксперименты показывают, что данная система проста в эксплуатации, работает стабильно и способствует повышению эффективности использования воды ресурсов.

ABSTRACT

With the rapid development of China's economy, the issue of water resource utilization rate has become increasingly prominent. In China, traditional irrigation methods still dominate in farmland irrigation. These traditional irrigation methods require a huge amount of water and are very likely to cause problems such as waste of water resources and low utilization rate of water resources. Especially in the current environment where there is a serious imbalance in water resources between the north and the south of China, it is extremely urgent to design an intelligent green space irrigation system that is intelligent, saves water resources and has lower costs by combining with the Internet of Things technology.

Taking the STM32f103c8t6 single-chip microcomputer as the core of the control circuit, under the closed-loop control mode, the humidity collection module is used to convert the humidity analog quantities detected at different locations into digital signals after analog-to-digital conversion and then transmit them to the single-chip microcomputer. Subsequently, the single-chip microcomputer compares the collected data with the warning value. If the collected data is lower than the warning value, the relay drive module will be activated for irrigation; if the collected data is higher than the warning value, the drive module will not be activated for irrigation. The display module displays the collected data and irrigation information on the display screen. If the irrigation time ends, the drive circuit will stop the relay from working and the irrigation will stop. In the time control mode, users input the irrigation time through the keyboard, and the irrigation will stop once the set time arrives. Through testing and experiments, this system is easy to operate, operates stably and is conducive to improving the utilization rate of water resources.

Ключевые слова: интеллектуальное орошение; STM32f103c8t6; Интернет вещей;датчик; Приложение (АПП).

Keywords: smart irrigation; STM32f103c8t6; loT; Sensors; APP.

1 ВВЕДЕНИЕ

Общее количество водных ресурсов в Китае велико и составляет около 6% от мирового фонда. [1, с. 35]. Однако из-за большого населения на душу населения приходится очень мало воды. Вода в Китае распределена неравномерно и в основном сосредоточена в южных районах страны. Хотя Северо - Южный проект водопровода частично решил проблему баланса водных ресурсов между севером и югом, проблема эффективности использования воды остается открытой. По некоторым исследованиям, примерно одна треть сельскохозяйственных угодий страдает от недостатка воды, низкая эффективность использования водных ресурсов и их дефицит серьезно влияют на сельское хозяйство страны. [2, с. 11]. В процессе традиционного сельскохозяйственного орошения в Китае основная проблема заключается в огромном количестве потерь воды. [3, с. 8]. В традиционном сельском хозяйстве около 90% сельскохозяйственной воды расходуется на орошение сельскохозяйственных культур. [4, с. 15]. Отстающие технологии орошения и неправильные методы орошения приводят к тому, что вода тратится напрасно. Соответствующие данные показывают, что более половины использованной для орошения воды не используется. Поэтому управление орошением становится крайне важным, особенно в районах с острым дефицитом воды.

Типичные коммерческие датчики для сельскохозяйственной системы орошения очень дороги, что делает невозможным их использование для индивидуальных фермеров [5, с. 5]. В последние годы с быстрым развитием Интернета вещей все больше интеллектуальных систем и оборудования для орошения приходят в применение. Например, в Италии существует система принятия решений о сетевом орошении (WDSS) на основе различных уровней инвестиций. WDSS работает в режиме браузер/сервер и включает в себя модель, базу данных и систему обновления погодных данных. Она позволяет фермерам самостоятельно управлять системой и реализовать интеллектуальное орошение [6, с. 25]. Как правило, большинство датчиков для мониторинга почвенных данных (например, температуры, влажности и потенциала субстрата) и погодных данных (например, температуры и относительной влажности) используют открытые и недорогие платформы оборудования, такие как Raspberry Pi. LoRa, Wifi, Bluetooth, GSM и GPRS являются основными используемыми беспроводными технологиями [7, с. 14].

В сельском хозяйстве Китая по-прежнему доминируют сельские районы. Однако в традиционно сельских районах используется устаревший метод орошения - обильное поливание. Этот метод не только снижает эффективность использования водных ресурсов, но и вызывает засоление почвы, в конечном итоге снижает урожайность сельскохозяйственных культур и влияет на доходы фермеров. Поэтому чрезвычайно необходимо развивать экономичное и интеллектуальное сельское хозяйство с помощью Интернета вещей [8, с. 21]. Таким образом, для достижения экономии воды и повышения эффективности ее использования можно использовать последние результаты исследований Интернета вещей для реализации интеллектуального орошения.

2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ

Схема общего электрического принципа системы на основе чипа STM32 представлена на рис. 1а. Функция delay.C является функцией задержки инициализации. При использовании ucos эта функция инициализирует тактовую частоту ucos. Частота SYSTICK фиксируется в 1/8 от частоты HCLK. SYSTICK представляет собой системную частоту (см. рис. 1б). Если определено OS_CRITICAL_METHOD, это означает, что используется uosII (см. рис. 1в). Установить группировку приоритетов NVIC - группу 2: 2 бита для приоритета перехвата и 2 бита для приоритета ответа (см. рис. 1г). Инициализировать тактовую частоту AFIO (см. рис. 1д). Использовать режим отладки SW и отключить режим JTAG (см. рис. 1е). Функция void STM32_ADC_Init(void) инициализирует ADC, а пины, которые будут использоваться для ADC, необходимо настроить как аналоговые входы. Включить указанный ADC1 и выполнить сброс и калибровку, дождаться завершения сброса и калибровки. Запустить калибровку AD и дождаться ее завершения, а затем включить функцию запуска программного преобразования для указанного ADC1 (см. рис. 1ж). После инструкции прерывания TIM2 проверить, произошло ли прерывание обновления TIM2. Если оно произошло, то очистить флаг прерывания обновления TIMx (см. рис. 1з).

Рисунок 1. Проектирование системы управления

3 ТЕСТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ

3.1 Проверка программного обеспечения и кода

Тестирование соединения мобильного приложения выполнено успешно (см. рис. 2а). Установить режим STA, настроить имя маршрутизатора и пароль, подключиться к облачному серверу (см. рис. 2б - 2в). Прочитать полученные данные, передать номер идентификатора (ID) в ESP8266_LINK_ID и перенести полученные действительные данные в ESP8266_Receive_Data. Проверить, был ли отправлен приказ успешно, затем определить, подключен ли к облаку, подключен ли маршрутизатор. Если обнаружено, что отправленные данные не были успешно отправлены, можно отменить отправку данных и заново инициализировать модуль Wi-Fi. Тестирование электрических клапанов выполнено успешно (см. рис. 2д - 2е).

Рисунок 2. Проверка программного обеспечения и кода

3.2 Проверка почвенной температуры

short Temperature_Data = 0; Эта переменная используется для записи прочитанных данных о температуре. Единица измерения температуры составляет 0,1 градуса. Например, если значение равно 205, это означает, что зарегистрирована температура в 20,5 градуса (см. рис. 3а). Устройство считывает температуру почвы, определяет знак отображения температуры и проверяет, нужно ли пропустить отображение сотен и десятков. Также проводится тестирование считывания температуры воздуха (см. рис. 3б - 3в). Результаты тестирования температуры почвы показывают, что когда датчик температуры регистрирует температуру, на дисплее отображается текущая температура в 37,5 °C, и погрешность по сравнению с показаниями ртутного термометра составляет 0,5 °C. Соответствующие данные отображаются в мобильном приложении. Эта функция запускается по крайней мере раз в 100 миллисекунд. Если тестирование запуска функции не выявило ошибок, значение температуры сохраняется в переменной Temperature_Data. Диапазон значений составляет от -550 до 1250. Значение кода BCD, отображаемое на жидкокристаллическом дисплее, сохраняется в массиве Data_View_Temp[7] (см. рис. 3д).

Рисунок 3. Тестирование температуры почвы

3.3 Проверка влажности

Когда устройство работает нормально, его код показан на рис. 4а. Отображение данных устройства без обработки показано на рис. 4б, а соответствующее отображение в мобильном приложении (APP) - на рис. 4в. Данные датчика температуры устройства в условиях сухой среды показаны на рис. 4г, а соответствующее отображение данных в мобильном приложении - на рис. 4д. Когда датчик температуры находится в условиях полной влажности, на дисплее отображается влажность в 34%, при этом индикатор в правом верхнем углу гаснет и шаговый двигатель начинает вращаться (см. рис. 4е); соответствующее отображение в мобильном приложении показано на рис. 4ж. Когда датчик влажности находится в условиях средней влажности, отображаемые данные составляют 10%. При таких условиях это недостаточно, чтобы индикатор погас и шаговый двигатель начал работать (см. рис. 4з); соответствующее отображение данных в мобильном приложении показано на рис. 4и.

Рисунок 4. Тестирование влажности почвы

3.4 Проверка фоточувствительности

После запуска работы данных фоточувствительного датчика, фоточувствительный датчик регистрирует условия освещения. В условиях отсутствия света на дисплее фоточувствительные данные отображаются как 00 и синхронно отображаются в мобильном приложении (см. рис. 5а - 5с). В условиях, когда в качестве инструмента для эксперимента используется фонарик мобильного телефона, фоточувствительный рецептор регистрирует высокую интенсивность освещения и отображает данные 06 на дисплее (см. рис. 5д). Соответствующие данные отображаются в мобильном приложении (см. рис. 5е). Когда устройство находится в помещении, фоточувствительный датчик регистрирует интенсивность освещения внутри помещения и отображает преобразованные данные на дисплее в виде 03 (см. рис. 5ф), а соответствующее отображение данных есть в мобильном приложении (см. рис. 5г).

Рисунок 5. Тестирование фоточувствительных экспериментов

3.5 Проверка концентрации двуокиси углерода

В условиях помещения, после того как датчик углекислого газа регистрирует концентрацию углекислого газа внутри помещения, он отображает данные на дисплее. Данные составляют 0400 ППМ (частей на миллион) (см. рис. 6а), и соответствующее отображение есть в мобильном приложении (см. рис. 6б). В условиях эксперимента с горением, когда кислород вокруг датчика истощается, датчик углекислого газа, после регистрации концентрации углекислого газа вокруг себя, отображает данные 8591 ППМ на дисплее (см. рис. 6в), и соответствующее отображение есть в мобильном приложении (см. рис. 6г).

Датчик углекислого газа sgp30. Физически I2C-шина состоит из SDA (серийной линии данных), SCL (серийной линии тактового сигнала) и подтягивающих резисторов. Принцип коммуникации заключается в том, что путем управления последовательностью высоких и низких уровней на линиях SCL и SDA генерируются сигналы, необходимые для протокола I2C, для передачи данных. В состоянии покоя шины эти две линии обычно подтягиваются к высокому уровню под действием подтягивающих резисторов, которые подключены к ним.

Способ коммуникации I2C является полудуплексным, так как есть только одна линия SDA, и в одно и то же время можно осуществлять одностороннюю коммуникацию. 485 также является полудуплексным, в то время как SPI и UART являются дуплексными.

Рисунок 6. Тестирование углекислого газа

4 Итоги

Распределение водных ресурсов в Китае неравномерно. Хотя Северо - Южный проект водопровода частично решил эту проблему, проблема низкой эффективности использования водных ресурсов в сельском хозяйстве по - прежнему требует дальнейшего улучшения. На основе исследований тенденций применения автоматизированного сельского хозяйства и технологий Интернета вещей в сельском хозяйстве в Китае и за рубежом, а также текущей модели и ситуации орошения в Китае, была разработана интеллектуальная система орошения на основе однокристальной микросхемы STM32f103c8t6. Эта система использует микроконтроллер STM32f103c8t6 в качестве ядра управления и жидкокристаллический дисплей LCD1602 в качестве вспомогательного устройства отображения. ESP8266 используется в качестве устройства для подключения к сети и связывания с облачным сервером Aliyun, а измеренные данные могут быть удаленно отображены в мобильном приложении. Интеллектуальная система орошения зеленых насаждений в основном использует недорогие датчики влажности почвы и датчики температуры 18B20 для мониторинга почвы, и собранные данные могут быть отображены в режиме реального времени на жидкокристаллическом дисплее и загружены в облако. При мониторинге почвы, когда температура почвы невысокая, а влажность почвы слишком низкая, симулируемый переключатель в виде маленькой лампочки, контролируемый системой, включается, что означает начало орошения, и наоборот, выключается. Кроме того, были добавлены следующие функции: измерение температуры окружающей среды с помощью второго датчика 18B20, измерение освещенности с помощью фоточувствительного резистора и измерение концентрации двуокиси углерода. Когда освещенность слишком сильная или слишком слабая, шаговый двигатель может быть запущен для управления открытием и закрытием рольставня.

С развитием информационных технологий Интернета вещей они все более проникают во все аспекты повседневной жизни и все больше принимаются людьми. Китай по - прежнему является крупной сельскохозяйственной страной, поэтому государство придает большое значение эффективности использования водных ресурсов. Для сельского хозяйства вода является фундаментальным фактором. Поэтому Китай оказывает сильную поддержку развитию современных технологий орошения в сельском хозяйстве. Со временем технологии Интернета вещей и автоматизированные информационные технологии развиваются и интегрируются в орошение сельского хозяйства. Таким образом, разработанная интеллектуальная система орошения становится все более экономичной в использовании воды и электроэнергии и может на основе собранных данных о полях, а также в сочетании с большими данными, проанализировать фактическое потребление воды полей и, в конечном итоге, определить соответствующее количество воды для подачи, чтобы достичь цели экономии воды.

Список литературы:

1. Ма Пэн. Проектирование и применение интеллектуальной системы орошения [D]. Янчжоуский университет, 2021.
2. Цзян Цзинцин. Анализ текущей ситуации водных ресурсов в Китае и исследования мер устойчивого развития [J]. Интеллектуальный город, 2019, 5(01): 44 - 45.
3. Чжоу Хайлиань, Чжан Цзуньго, Ян Жуйси и др. Разработка программного обеспечения для мониторинга точной сельскохозяйственной системы орошения на основе Интернета вещей [J]. Хунаньское сельское хозяйство, 2011, (15): 169 - 173.
4. Чен Хунсян. Проблемы и меры по водным ресурсам в Нинся [J]. Исследования по предотвращению эрозии и сохранению почвы, 2006, (05): 193 - 195.
5. Laura García, Parra Lorena, Jimenez Jose - M, et al. IoT - Based Smart Irrigation Systems: An Overview on the Recent Trends on Sensors and IoT Systems for Irrigation in Precision Agriculture [J]. Sensors, 2020, 20(4): 1042.
6. S Casadei, Peppoloni F, Ventura F, et al. Application of smart irrigation systems for water conservation in Italian farms [J]. Environ Sci Pollut Res Int, 2021, 28(21): 26488 - 26499.
7. I Froiz - Miguez, Lopez - Iturri P, Fraga - Lamas P, et al. Design, Implementation, and Empirical Validation of an IoT Smart Irrigation System for Fog Computing Applications Based on LoRa and LoRaWAN Sensor Nodes [J]. Sensors (Basel), 2020, 20(23).
8. Цзинь Юнькуй, Ли Цян, Юань Юань. Проектирование и применение автоматизированной системы мониторинга и информатизации высокоэффективного водосберегающего орошения [J]. Водные ресурсы и гидроэнергетика в китайской деревушке, 2017, (01): 18 - 22.