大型物联网设备中智能嵌入式监测系统设计

田建立　李立

摘 要： 当前智能监测系统由于尺寸较大，导致生产成本过高，且安装维护非常复杂。为此，针对大型物联网设备，设计一种智能嵌入式监测系统。给出系统的总体结构，将S3C2440处理器作为核心控制器，依据传感器采集的监测数据对大型物联网设备进行异常检测，当传感器向处理器传输的数据值高于报警阈值时，处理器将利用LCD液晶屏对结果进行显示，发出蜂鸣报警，把高于阈值的数据保存至嵌入式数据库中。详细介绍S3C2440处理器、RS 232串口、蜂鸣器、SD卡、NAND FLASH存储器和传感器的硬件结构。软件设计时，给出系统的程序开发流程和建立Qt/Embedded项目文件的详细代码。实验结果表明，所设计系统不仅监测精度高，且实时性强，整体性能优越。

关键词： 大型物联网设备； 智能嵌入式监测系统； Qt/Embedded； S3C2440处理器

中图分类号： TN926?34； TP39 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）24?0071?04

Design of intelligent embedded monitoring system in large?scale IOT equipment

TIAN Jianli1， LI Li2

（1. School of Information Engineering， Huanghe Science and Technology College， Zhengzhou 450063， China；

2. Department of Information Engineering， Zhengzhou Chenggong University of Finance and Economics， Zhengzhou 451200， China）

Abstract： The current intelligent monitoring system has high production cost， and complicated installation and maintenance due to its large size， therefore， an intelligent embedded monitoring system was designed for large?scale IOT equipments. The overall structure of the system is given. The S3C2440 processor is taken as the core controller of the system to perform the anomaly detection of the large?scale IOT equipment according to the monitoring data acquired by the sensor. When the data value t transmitted by sensor to the processor is higher than the alarm threshold， the processor will display the result by means of LCD screen， give a buzzing alarm， and save the data higher than the threshold into the embedded database. The hardware structures of S3C2440 processor， RS 232 serial port， buzzer， SD card， Nand Flash memory and sensor are introduced in detail. The program development process of the system is given and the detail code of the Qt/Embedded project file is established in software design. The experimental results show that the system has high monitoring precision， good real?time performance and superior overall performance.

Keywords： large?scale IOT equipment； intelligent embedded monitoring system； Qt/Embedded； S3C2440 processor

0 引 言

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络[1?3]。大型物联网设备涉及的数据量较多，易受到恶意节点入侵，因此，需设计一种有效的监测系统，以保证大型物联网设备的安全性[4?6]。

目前，有关智能监测系统的研究有很多，相关研究也取得了一定的成果。文献[7]提出一种模拟信号监测系统，该系统主要包括摄像机、监视器、视频矩阵等，以模拟信号的形式对图像信息进行输送，通常应用于小区域内的监测；但该系统受到传输距离的限制，不能入网，监测方式过于单一。文献[8]提出一种基于PC的监测系统，该系统在监控终端安装若干个摄像机和视频采集设备，通过视频压缩卡对采集到的图像信息进行处理后，传输至监测中心；该系统功能较多，适用于现场操作，然而其稳定性较低，视频前端较为复杂，可靠性不高。文献[9]分析了一种阈值监测方法，将随机采集的数据点作为基本单位完成对事件的监测，依据监测数据之间的关系对容错进行检测，避免错误数据产生的负面影响；但该方法需要监测对象的先验知识，且无法根据实际情况自适应调整检测状态。针对上述方法的弊端，设计了一种智能嵌入式监测系统，给出了系统的总体结构，详细介绍了S3C2440处理器、RS 232串口、蜂鸣器、SD卡、NAND FLASH存储器和传感器的硬件结构。软件设计时，给出了系统的程序开发流程和建立Qt/Embedded项目文件的详细代码。实验结果表明，所设计系统整体性能优越。

1 智能嵌入式监测系统总体设计

本设计将S3C2440处理器作为核心控制器，在嵌入式平台上，依据传感器采集的监测数据对大型物联网设备的异常进行监测。当传感器向处理器传输的数据值高于报警阈值时，处理器将利用LCD液晶屏对结果进行显示，同时发出蜂鸣报警，把高于阈值的数据保存至嵌入式数据库中。系统总体结构如图1所示。

2 系统硬件设计

2.1 S3C2440处理器设计

S3C2440处理器是整个系统的核心，系统主要通过S3C2440处理器对大型物联网设备中的数据进行接收、显示与处理，以达到实时监测的目的。S3C2440处理器的硬件结构如图2所示。

S3C2440是一种性能非常高的32位微控制器，外围设备接口充分，能够使系统能耗达到最低。S3C2440处理器外扩FLASH和64 MB存储芯片，通过I/O接口扩展LCD屏、蜂鸣器和存储卡等设备，和JNS121模块共同完成无线通信。

2.2 RS 232串口设计

为了提供一个良好的硬件平台，本文选用由三星公司提供的YC2440开发板。通过YC2440开发板的扩展串口，利用S3C2440处理器的内部寄存器与UART接口有效实现RS 232串口功能，RS 232串口电路图如图3所示。

图3中，S3C2440芯片的管脚电平C401是1.8 V，因此，I/O口的逻辑电平C402最大只能达到3.3 V。为了使RS 232串口实现通信，还需在硬件上添加TTL电平至RS 232电平的转换电路，YC2440开发板焊接了SP323EEN芯片以实现转换电路的添加。

2.3 蜂鸣器硬件设计

本设计采用YC2440开发板上的蜂鸣器进行蜂鸣报警，蜂鸣器电路如图4所示。

当传感器向处理器传输的数据值高于报警阈值时，蜂鸣器被开启，通过BUZZER发出各种频率的声音，实现蜂鸣器报警。

2.4 SD卡电路设计

S3C2440处理器带有一个SD主机控制器，其兼容了SD协会（SDA）的标准规范，能够将外部存储设备直接和主机相连。SD卡电路图如图5所示。

SD卡的接口性能很强，访问速率可达50 MHz，具有8位数据引脚，其外部存储功能主要是通过YC2440开发板焊接的SDMMC芯片实现的，有助于应用程序的开发。

2.5 存储电路设计

所设计的大型物联网设备中智能嵌入式监测系统的内部存储器选用FLASH存储器。FLASH主要用于对操作系统与应用程序进行保存，包括NAND FLASH与NOR FLASH两种。NAND FLASH不仅存储空间大，且所需费用较低，所以本系统选用K9F2G08U0A型号的NAND FLASH芯片，其电路图如图6所示。

K9F2G08U0A的存储容量是2 GB，能够满足系统要求，存储功能主要通过K9F2G08芯片实现。存储器输入电压为1.5～1.8 V。I/O0～3是芯片的数据输入/输出端，如果将其看作写入端，可输入数据与命令，如果将其看作输出端，可读取数据。CLE与ALE 主要用于命令锁存使能端与地址锁存使能端。

2.6 传感器模块

传感器主要用于对大型物联网设备中的数据进行采集，选用SHT11传感器，其是一种单芯片传感器模块，具有很高的可靠性与稳定性，且抗干扰性强，成本较低。将传感器无缝耦合至一个 14位模/数转换器中，发送至S3C2440处理器上的串行接口电路。SHT11具有2线串行接口与内部电压调节功能，对数据的变化敏感，采集精度为±0.4，完全满足系统要求。图7描述的是S3C2440和SHT11的接口电路，S3C2440利用I2C总线对SHT11进行管理。

3 系统软件设计

3.1 程序开发流程

Qt是一种依据C++的跨平台GUI系统，可为用户提供建立图形界面的强大功能。Qt/Embedded为Qt的嵌入式版本，更加适合嵌入式环境。建立Qt/Embedded开发环境后，需对其程序进行设计，所设计系统的程序开发流程如图8所示。

3.2 建立Qt/Embedded项目文件代码设计

分析上述系统程序开发流程可知，建立Qt/Embedded项目文件代码是整个软件设计的基础和核心，因此，对其实现代码进行设计：

#contain

kindQShoveKeypad：

//设置界面设计中涉及的按钮

kindQWordingChrome；

//编译框

kindfirst：commonQwidget

//利用QWidget构建基础类

Common：

QShoveKeypad*my?undo??deviee：

QWordingChrome*my??wording??export；

publieslots：

//设置first.epp文件中的槽函数

fact void my_undoD（）；

first（QWidget*Pareni，eonstehar*name）；

//初始化按钮对象

myundounit>setWording（ tr（ "UndoUnit"））；

Layout2?>addWidget（ my? undo unit， 0， 0）；

connect（ my undoes unit， SIGNAL（ clicked（）），this，

SLOT（ my_undoD（）））；

4 实验结果分析

4.1 实验环境

为了验证本文设计系统的有效性，需要进行相关的实验分析。实验将模拟信号监测系统作为对比，在表1描述的环境下进行实验。

表1 测试环境

PC机配置如下：Window 8.0，CPU为Intel Pentium Dual Core。

4.2 监测精度测试

分别采用本文系统与模拟信号监测系统对大型物联网设备进行智能监测，对两种系统的查全率与查准率进行比较，结果如表2所示。

表2 两种系统查全率与查准率比较结果 %

分析表2可知，随着监测数据量的逐渐增加，本文系统和模拟信号监测系统的查全率与查准率均逐渐降低，但和模拟信号监测系统相比，本文系统的查全率与查准率下降幅度较小，说明本文系统具有更高的监测精度。

4.3 监测实时性测试

为了验证本文系统的监测实时性，对本文系统与模拟信号监测系统的最大响应时间和最小输出延迟时间进行比较分析，结果如表3所示。分析表3可知，和模拟信号监测系统相比，本文系统的最大响应时间与最小输出延时均较优，说明本文系统不仅监测精度高，而且实时性较强。

表3 两种系统实时性比较结果 s

为了进一步验证本文系统的有效性，对本文系统和模拟信号监测系统的运行数据进行比较分析，结果如表4所示。

表4 两种系统运行数据比较结果

分析表4可知，当监测数据量相同时，本文系统的CPU使用率、服务器响应时间、磁盘使用率和服务器响应均明显优于模拟信号监测系统，进一步验证了本文系统的有效性。

5 结 论

本文设计了一种智能嵌入式监测系统，给出了系统的总体结构，将S3C2440处理器作为核心控制器，依据传感器采集的监测数据对大型物联网设备进行异常检测，当传感器向处理器传输的数据值高于报警阈值时，处理器将利用LCD液晶屏对结果进行显示，发出蜂鸣报警，把高于阈值的数据保存至嵌入式数据库中。详细介绍了S3C2440处理器、RS 232串口、蜂鸣器、SD卡、NAND FLASH存储器和传感器的硬件结构。软件设计时，给出了系统的程序开发流程和建立Qt/Embedded项目文件的详细代码。实验结果表明，所设计系统不仅监测精度高，且实时性强，整体性能优越。

参考文献

[1] 刘佳.物联网技术的嵌入式矿下环境监测系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用，2015，15（9）：73?76.

[2] 魏永强，宋子龙，王祥.基于物联网模式的水库大坝安全监测智能机系统设计[J].水利水电技术，2015，46（10）：38?42.

[3] 孙皓月，吕国，张梁，等.基于物联网的智能建筑电源监控系统的研究[J].电源技术，2014，38（1）：113?115.

[4] 李晓丹.基于STM32的物联网嵌入式网关的设计[J].计算机工程与应用，2015，51（4）：61?65.

[5] 张慧颖.基于物联网的温室大棚智能监测系统设计[J].湖北农业科学，2014，53（14）：3402?3406.

[6] 沈令斌，赵志敏，俞晓磊.基于新型光纤智能结构的远程监控物联网系统设计[J].南京航空航天大学学报，2015，47（3）：453?458.

[7] 何辉，龚成莹，兰聪花.基于物联网与Android的环境状态移动监测系统[J].电气自动化，2015，37（6）：33?34.

[8] 李宏坤，张学峰.基于物联网设备在线监测实验教学平台的设计[J].实验室科学，2014，17（4）：151?155.

[9] 习海旭，张杰，时国龙，等.基于GPRS的嵌入式无线控制自动检测系统[J].实验室研究与探索，2014，33（7）：105?108.