基于CC2530农作物生长参数监测无线传感器节点的设计

基于CC2530农作物生长参数监测无线传感器节点的设计
张青春
【摘要】为满足现代农业对农作物生长参数因子监测的需要,本文采用ZigBee技
术和CC2530核心芯片,利用太阳电池板提供能源,设计一种将温度、湿度、光强测量于一体的智能无线传感器节点,实现农作物生长参数因子远程实时监测.通过组网
的测试,并对测量数据进行分析,无线传感器能够准确测量温度、湿度和光强等参数,太阳能电池板性能稳定.该传感器也可用于环境参数的测量,具有一定的实用性和推
广应用价值.
【期刊名称】《制造业自动化》
【年(卷),期】2013(035)001
【总页数】4页(P44-47)
【关键词】CC2530;Zigbee;无线传感器;农作生长参数;远程监测
【作者】张青春
【作者单位】淮阴工学院电子与电气工程学院,淮安223003
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
0 引言
无线传感器网络是传感器技术、通信技术和计算机技术发展的产物，它将信息采集、传输和处理集于一体，实现了传感器、通信和计算机等技术的融合。

无线传感器网
络正逐渐成为现代信息技术中的一个热门的研究领域，受到广泛关注。

无线传感器网络是一个多学科交叉的综合性科学研究领域，对于其网络所分布的区域内的各种环境和检测对象的信息能够进行实时的监控、感知和采集，并且将这些信息先进行处理，然后通过无线方式传输给监控主机或者需要使用这些信息的用户。

采用zigbee技术和CC2530核心芯片，利用太阳能电池板提供能源，设计一种集成温度、湿度和光强检测于一体的智能无线传感器节点。

该传感器可用于农作物主要生长参数因子检测，也可用于环境参数的测量，具有一定的实用性和推广应用价值。

1 总体方案设计
1.1 无线传感器网络
本设计采用无线传感技术进行数据的接收和发送，以PC机为上位机，记录数据和分析数据，无线传感网络图如图1所示。

1.2 无线传感器节点
采用太阳能电池供电方式，使用蓄电池存储电能，通过电源电路转换，为各模块提供所需电源，维持电路的正常运行。

节点的设计以CC2530模块为控制核心，选
择不同的传感器分别检测温度、湿度和光强。

无线传感器节点图如图2所示。

2 硬件电路设计
2.1 CC2530模块
1）CC2530模块主要特性：CC2530模块具有极高的接收灵敏度和抗干扰性能，
集定时、数据采集于一体，适应2.4 GHz IEEE 802.15.4 的RF 收发器。

CC2530
模块实现的主要功能有：通过8路12位A/D口控制传感器模块进行数据采集；
控制无线RF模块完成数据收发；通过I/O口响应主机控制。

2）CC2530模块传输距离的改进：无线传感器及其网络技术以其低复杂度、低成本、低功耗、网络节点多等优点，在社会和经济发展的各个领域的应用越来越广泛。

由于CC2530的无线通信部分的发射功率较低，加上其接收灵敏度也固定在一定
水平，这样就限制了无线传感器网络的通信距离。

若在CC2530模块增加2.4 GHz的射频前端芯片CC2591来提高无线通信部分的发射功率，进一步改善其接
收灵敏度，从而可以扩展无线传感器网络的覆盖范围，信号传输距离可达1000米以上。

图1 无线传感器网络图
图2 无线传感器节点图
图3 总体电路图
2.2 电源模块设计
1）太阳能电池板：太阳能电池是一种大有前途的新型能源，具有永久性、清洁性和灵活性三大优点。

太阳能电池寿命长，只要太阳存在，太阳能电池就可以一次投资而长期使用，而无需额外增加使用成本。

选用最大输出电压为9V单晶硅太阳能电池板，给锂电池充电，可以满足无线传感器节点设计的需要。

2）可充电锂电池保护电路模块：充电锂电池保护电路主要起防过充电和防过放电的作用。

XB5351系列产品是高集成度的锂电池保护解决方案。

XB5351集成了先进的功率管，高精度电压检测和延迟电路。

设计中选用XB5351A锂电池保护芯片，其主要有反接保护功能、过温保护功能、过充电流保护功能、两段电流保护功能（过流保护和短路保护）、防倒流等功能，电压检测精度为50mV。

3）电源电压转换电路模块：采用两节3.7V可充电锂电池供电，选择L7805进行电源电路设计。

L7805是三端稳压集成电路，输入端接6-7.5VDC，输出5VDC
给各传感器供电，再通过三个二极管降压，降为3.3V给CC2530供电。

2.3 传感器模块设计
1）温度传感器LM35D：将测温传感器与放大电路做在一个硅片上，形成一个集
成温度传感器。

测温范围为0℃-100℃，工作电压为4-30V，精度为±1℃，最大
线性误差为±0.5℃，静态电流为80uA；其输出电压与摄氏温标呈线性关系，0 ℃时输出为0V，每升高1℃，输出电压增加10mV。

2）湿度传感器AM1001：传感器输出模拟电压信号，具有精度高、可靠性高、功耗低、带温度补偿、长期稳定性好、使用方便及价格低廉等特点。

传感器湿度测量范围为0-100%RH，电压输出为0.0－3.0V，电压与湿度之间为线性关系。

3）光强传感器：太阳能电池除了作为供电电源以外，在此兼作光强传感器使用，将其与100Ω电阻串联后与CC2530相连。

2.4 总体电路设计
选择传感器LM35D、AM1001、太阳能电池板分别检测温度、湿度和光强，每个传感器输出均是模拟量，成本低，编程简单。

三个传感器分别接入CC2530的P0口，其中温度传感器接CC2530模块的P0.1端（对应CC2530中AD转换通道
IN1），湿度传感器接CC2530模块的P0.2端（对应CC2530中AD转换通道
IN2），光强传感器采用CC2530中P0.3口（对应CC2530中AD转换通道4）。

总体电路图如图3所示。

3 传感器节点软件设计
3.1 节点流程图
传感器节点在不采集数据时处于休眠状态，关闭通讯模块，当节点被查询时开始发送和接受状态，采集数据，延时等待发送命令，收到命令后发送数据，若延时结束时仍未收到命令，则说明通信出现故障，应及时处理，如此循环。

节点流程图如图4所示。

3.2 节点软件设计
由于篇幅限制，本文仅给出节点部分软件如下：
#if defined（ACCEL_SENSOR）
P1SEL = P1SEL & 0xfb；
APCFG |= （（0x01 << 3）| （0x01 << 2）|（0x01 << 1））；/* 使能P0.1、P0.2和P0.3为模拟输入引脚 */
#endif
#if defined（ACCEL_SENSOR）
uint16 readAccelX（void）
{
volatile unsigned char tmp，n；
signed short adcvalue；
ADCCON3 = （（0x02 << 6）| // 采用AVDD5引脚上的电压为基准电压
（0x03 << 4）| // 抽取率为512，相应的有效位为12位（最高位为符号位）
0x01）；//（0x01 << 1））； // 选择单端输入通道1（P0.1）
while （（ADCCON1 & 0x80）!= 0x80）；/*等待通道1转换完成 */ adcvalue = （signed short）ADCL；
adcvalue |= （signed short）（ADCH << 8）；/* 从ADCL，ADCH读取转换值，此操作还清零ADCCON1.EOC */
if（adcvalue < 0）adcvalue = 0；/* 若adcvalue小于0，就认为它为0 */ adcvalue >>= 4； // 取出12位有效位
return （uint16）adcvalue；
uint16 readAccelY（void）
{
……
#endif
图4 传感器节点流程图
4 传感器节点调试与误差分析
4.1 监控软件中参数的确定
调试时使用ZigbemPC软件开发平台，该平台提供了二元二次函数
y=A*x*x+B*x+C，设计选用的三个传感器因输入输出关系均为线性关系，故A=0。

1）温度传感器函数中参数的确定：已知输入输出关系为y=B*x+C，与标准实验
仪器进行对比，取两点数据，标准温度T=24℃时，检测界面显示t=192，T=30℃时，t=216，计算得B=0.25，C=-24，即温度传感器LM35D在程序中线性输出
关系为y=0.25*x-24，单位为℃。

2）湿度传感器函数中参数的确定：湿度传感器AM1001参数确定方法同上，得
B=0.0405，C=-6，即其输入输出关系为y=0.0405*x-6，单位为%RH。

3）光强传感器函数中参数的确定：光强传感器初始值为0，即C=0，取点得
B=5.5，为便于数据分析时三条曲线的显示，将光强数值缩小100倍，即
B=0.055，光强单位原为坎德拉（cd），现改为*100cd，则输入输出关系为
y=0.055*x 。

4.2 软件调试
将已编写的节点软件下载到传感器节点中，组网成功后，监控界面显示传感器各节点实时监测数据，图5为节点1（编号为13519）数据分析波形图，图中红色为
温度，蓝色为湿度，黑色为光强。

4.3 误差分析
将开发系统实验箱中温湿度节点和自行设计农作物传感器节点同时组网，观察数据，数据记录如图6所示。

由于光强传感器反应较灵敏，且光强大小与太阳能电池板
暴露面积有关，不容易控制，故此处未作比较。

以实验箱温湿度传感器节点（编号为34846）测得值为真值，与设计的农作物传感器节点（编号为13519）实测温
度对比如表1所示，湿度对比如表2所示。

由表1数据可得，温度误差范围在-
2.3℃～0.92℃内，平均绝对误差为1.04℃，平均相对误差为
3.99%；由表2数据
可得，湿度误差范围在-4.23% ～-0.06%RH内，平均绝对误差为1.69%RH，平
均相对误差为3.46%。

通过对比，平均相对误差均小于4%，完全可以满足工程测量精度要求。

如果进一步改善测量条件，修正测量公式中的参数，相对误差可控制在1%以内。

5 结论
将农作物生长参数因子中温度、湿度、光强三个重要的参量检测，集成在一个测量传感器节点上，实现无线节点的多传感器信息融合，可以有效地减少测量无线传感器节点分布数量，节省硬件投入；采用太阳能电池板给充电电池充电，为无线传感器提供电源，同时太阳能电池板兼作光强测量传感器使用，提高了太阳能电池板的使用效率，延长了电池的使用寿命，减少了频繁更换电池的麻烦；采用
CC2530+CC2591设计方案，传输距离可达1000米以上，扩展了无线传感器节
点的应用范围；结合上位机的农作物生长参数因子数据库，分析监测数据，实现农作物生长参数远程监控的智能化。

该传感器节点不仅用于农作物生长参数因子的监测，也可用于各类环境参数的测量，具有一定的实用性和推广应用价值。

图5 节点1数据分析波形图
图6 温湿度节点和农作物节点数据比较图
表1 温度对比表（单位：℃）?
表2 湿度对比表（单位：%RH）?
参考文献：
[1] 高峰,卢尚琼,徐青香,姜庆臣.无线传感器网络在设施农业中的应用进展[J].浙江农林学院学报,2010,27(5):762-769.
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[4] 王东涛,鞠凤船.农业大棚温湿度监控系统设计[J].安徽农业科学,2010,38(35).。