基于NB—IoT的分布式水質測控系統

材料，全工業布線。此外，模塊具有抗靜電、防反接、過流等多重電源保護，能在露天、野外等惡劣環境中正常運行。ARM板通過連接中心ZigBee獲取傳感器采集的水質數據，利用NB-IoT模塊實現與外網通信。

3 系統軟件設計

3.1 水質數據抗干擾設計

水質環境復雜多變，所需測量的溶解氧、PH、水溫等數據易受各種因素干擾，導致數據不精準，影響到系統精度及可靠性。為保證系統的可靠性與精準性，在水質測量中加入濾波算法提高系統工作的穩定性。因水質參數變化過程較緩慢，所以采用遞推平均濾波算法和限幅濾波算法消除干擾因素[14]。

3.2 嵌入式軟件設計

嵌入式網關由NB-IoT模塊和嵌入式ARM板等設備組成。網關主要是收集水質數據并上傳數據庫，完成遠程控制。ARM板通過ZigBee無線傳感網絡獲取傳感器數據[15]，使用HTTP協議將數據上傳至數據服務中心，存入mysql中[16]。此模塊通過獲取通信服務器傳達的指令，解析后執行相應操作，控制增氧機、水泵等設備，如圖5所示。

（1）監聽：接受iOS移動端發送的數據查詢、設備控制等指令，作出相應操作后向客戶端返回結果。

（2）斷線重連：檢測嵌入式設備與服務器的長鏈接情況。若設備連接中斷，則重新與服務器建立連接，以保證嵌入式設備一直在線。

（3）定時：使用時鐘模塊檢測與用戶設定的設備運作時間是否匹配。若時間匹配，則執行相應操作。

（4）自動控制：每5分鐘收集一次數據，經過分析過濾后，與用戶設定的自動控制值相比較。若達到要求，則執行相應操作，直到收集的數據不在自動控制范圍內，關閉相應操作。

（5）數據上傳：每5分鐘收集一次數據，經過分析過濾后，上傳到數據庫服務器存儲。

3.3 數據服務中心設計

為發揮軟件設計思想中高內聚低耦合優點，系統將數據服務中心按功能模塊分為通信服務器和數據庫服務器。兩個服務器分開獨立設計，使數據庫服務與通訊服務互不干擾。

通信服務器采用開源的即時通信系統openFire，將其部署在阿里云服務器上，實現客戶端與嵌入式網關建立間接通信、保持長鏈接，相互之間傳送控制指令和實時數據信息。還可通過Openfile系統，在PC端或移動端查看設備在線情況與離線時長，方便用戶對設備進行管理。

數據庫服務器負責保存嵌入式網關上傳的所有數據，使用Mysql數據庫，適用于小型數據存儲，方便易用。使用Java語言編寫Web service，將其發布到阿里云服務器的tomcat上，嵌入式網關將采集到的數據通過HTTP協議上傳到服務器，保存在Mysql數據庫中，以供移動端查看數字或圖表類型的實時數據和歷史數據。

3.4 移動端軟件設計

使用移動端APP的展示、自動控制、定時功能控制數據，方便用戶隨時隨地掌握水質情況?？蛻舳耸褂肵MPP協議連接通信服務器，并通過通信服務器向在線的嵌入式網關發送指令。網關回復當前水質數據信息給客戶端，客戶端使用AFNetworking框架中的post方法，從數據庫服務器中調取溶解氧、PH、水溫等歷史參數，通過折線圖方式將歷史數據展示出來；用戶設定溶解氧參數下限。當溶解氧參數值低于設定值時，增氧機設備自動開啟進行增氧，當溶解氧參數值高于設定值時自動關閉，增氧機或水泵工作時間由用戶設定。

4 功能測試與實驗分析

4.1 丟包率測試

為驗證系統的穩定可靠性，測試NB-IoT的丟包率。系統采用TCP/IP協議，經過3次握手建立連接，減少系統丟包率，保證上傳到服務器數據的完整性。3天測試，平均每天由NB-IoT向服務器發送288個數據包，服務器模塊每天平均收到286.3個來自NB-IoT的數據包，測試結果平均丟包率不足1%，滿足系統穩定性要求。

4.2 實驗分析

為驗證系統水質測控效果，在江蘇鎮江一水產養殖實驗中心進行了實地測試。圖6描述了從2017年9月20日到2017年9月22日共3天的溶解氧數據，當晚間溶解氧下降至低于5.5mg/L時，增氧機自動打開，增氧30分鐘后再次檢測魚塘中溶解氧的值。當溶解氧達到6mg/L時，增氧機關閉，當溶解氧仍不足6mg/L時，繼續增氧30分鐘，如此循環，使魚塘中溶解氧不低于5.5mg/L，從而滿足魚的生長環境需求。

5 結語

本文構建了基于NB-IoT的水質測控系統。通過對水質的監控保障水產生物的健康生長，提升了水質測控的科學性，減少了水產生物生病帶來的損失，推進了水質測控的自動化、智能化，大大減少了勞動力成本；建立了水質測控數據存儲平臺，使科學養殖有據可依。

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（責任編輯：杜能鋼）