基于物联网的温控数据管理及智能决策系统

盛文婷 付国庆 袁勇 徐翠萍 刘文

摘  要：随着物联网技术的飞速发展，使得实时温度监控技术有了新的研究方向。该系统开发针对室内供暖所产生的海量温度数据的管理与分析进行研究，通过使用各类传感器，以无线网络实时接收控制命令，实现了数据的管理和智能控制。这种基于物联网实时温控数据管理及智能决策系统的应用，增强了数据准确性，减少了故障排除时间，提高了工作效率，给供暖温控设备的实时监控带来了较高的经济效益。

关键词：物联网;温控技术;数据监测;智能决策

中图分类号：TP311.5;TP391.4      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）07-0162-03

Development of Temperature Control Data Management and

Intelligent Decision System Based on the IOT

SHENG Wenting1，FU Guoqing1，YUAN Yong2，3，XU Cuiping1，LIU Wen2，3

（1.Computer Information Center of College of Science and Technology Xinjiang Agricultural University，Urumqi  830091，China;2.Xinjiang Changsen Data Technology Co.，Ltd.，Urumqi  830011，China;

3.Joint Laboratory of Digital Mine and Data Engineering，Xinjiang Institute of Engineering，Urumqi  830023，China）

Abstract：With the rapid development of IOT technologies，a new research study direction of real-time temperature monitoring technology has emerged. This system is developed for the management and analysis of mass temperature data generated by indoor heating. By using various sensors and receiving control commands through the wireless，data management and intelligent can be achieved. The application of such real-time temperature control data management and intelligent decision system based on the IOT enhances data accuracy，reduces troubleshooting time，improves work efficiency，and brings a higher economic benefits to the real-time monitoring of heating temperature equipment.

Keywords：IOT;temperature monitoring control technology;data monitoring;intelligent decision

0  引  言

随着互联网的高速发展、无线通讯和传感技术的不断成熟，我国物联网技术研究进入又一高潮期。物联网技术在各应用领域都发挥着不可替代的作用，有效推动了智能化的发展，实现资源合理分配、信息共享[1]。

将物联网技术应用与室内供热温控系统，整个系统基于FreeBSD系统开发，在虚拟机之上运行，通过虚拟机串口和物理机串口桥接的方式采集传感器数据。利用Python开发了采集数据以及数据入库的后台系统，实现了通过串口，以无线传输的方式将数据发送至采集（单片机）终端，再通过串口将终端数据采集到数据库。对于已入库数据的管理，开发了基于PHP+MySQL的传感器数据管理系统，其主要功能为数据分析与数据挖掘，主要功能有：用户权限分级管理、数据浏览与预警、数据统计、相关系数计算等。本系统由新疆农业大学科学技术学院计算机信息中心协同新疆工程学院数字矿山与数据工程联合实验室及新疆畅森数据有限公司开发完成，并应用于供暖温控设备的监测和分析，具有良好的经济价值。

1  系统功能介绍

1.1  用户权限

实现多级权限管理，依据系统的安全规则和策略，各级权限用户只可访问已被授权的资源。

1.2  信号源管理

动态添加房间及传感器编号信息，当系统运行时，可以随时增加或者删除传感器信息。

1.3  数据采集

先添加房间编号及传感器信息，再添加路由信息，系统可以动态添加、删除路由信息。路由信息添加完成以后，底层后台系统将通过轮询的方式读取路由信息与房间采集终端通信，通过无线的方式传输数据，进而将传感器数据采集入库[2，3]。为确保传感器信息的准确性，当单节点路由无法达到目标节点时，可通过修改路由，由中間节点转发至目标路由。

1.4  数据监控

系统设计并开发了后台自动守护进程，实现了整时、整天、整月以及整年自动计算的功能，计算项目主要包括最大值、最小值以及均值。

1.5  实时数据显示

利用AJAX技术动态显示服务器提取的数据的更新和显示：

（1）客户端通过AJAX发送请求;

（2）服务器端Servlet接收请求;

（3）生成JSON数据并返回给客户端;

（4）客户端接收数据后显示。

1.6  数据匹配

相关系数计算，系统在底层实现计算传感器时间序列的皮尔森相关系数[4]，用来反映两个温度序列的线性相关程度，从而判断影响温度变化的相关关系。通过客户端系统将需要计算的传感器温度序列提交至底层系统，实现自动计算并返回前台页面。系统可自动调用天气接口数据获得当前温度值并存入数据库，也可批量导入，从而实现相关系数的比较。

1.7  数据分析与挖掘

可将多个传感器数据通过大屏实时显示，同时可显示异常数据、实现预警[5]。实现任意时间段温度趋势查询，利用GD图形库自动绘制曲线，并且可以实时计算选定时间段的温度最大值、最小值以及平均值;也可以将底层统计的整时、整天、整月以及整年的聚集结果通过GD图形库显示出来[6，7]。通过数据分析与挖掘，可以将异常传感器显示出来。

2  系统模块

系统从供热温控传感器数据的采集、监控、存储、分析及挖掘等方面展开研究，集成一套完整的温控数据采集、分析系统。

2.1  总体架构

本文主要研究供热温控海量传感器数据管理技术，实现智能决策与控制，通过对采集的传感器数据精准分析，实现能源的高效利用。主要涉及管理系统的集成、数据采集、数据分析、数据挖掘以及可视化等方面。总体架构如图1所示。

2.2  采集设备层

采集设备层是传感器信息采集系统的最基础的功能，主要实现温度实时数据的采集，为其他功能的实现提供数据支持，结构如图2所示。

2.3  主站层

系统从实际业务需求和数据特点出发，从平台构建、数据流实时分析、时间序列数据存储、挖掘算法以及数据可视化五个层面深入研究。从实际业务需求和数据特点出发，对系统整体架构和其中的关键技术展开深入研究，最终开发一套功能完善的物联网海量数据管理系统。

2.4  通信信道层

具体的通信方式根据具体采集场景而定，主要采用以下方式：

（1）230 MHz无线专网：这种通信信道具有高可靠性、实时性、安全性的特点，但架设成本较高;

（2）无线公网：在采集终端上安装SIM卡，利用运营商网络传输。其特点为：成本较低、应用范围较广，只要有运营商信号的地区都可以使用;

（3）考虑建设成本，也可采用基于射频芯片的无线串口模块（UART）进行通信，具有多种传输方式，可工作在433～470 MHz频段。尤其在个别无信号、无法通信的区域，比如小区地下室，可以采用;

（4）光纤网络：利用光纤网络具有高通讯速率，高稳定性特点，解决了部分无GPRS信号区域的通信问题。

3  系统主要技术实现

系统总体实现的功能是，实现传感器采集的温度信息通过页面可以查询并通过图形展示。

3.1  系统的具体要求

系统分为两级用户权限。

普通用户：只能进行信息的查询，选定时间查看温度图形曲线。

管理员用户：

（1）可实现普通用户信息管理;

（2）可管理数据库信息（可清除多余数据，实现数据压缩、备份及还原）;

（3）可进行信息的查询，选定时间查看温度图形曲线。

3.2  系统的核心模块分析

3.2.1  用户管理模块

实现用户的信息管理（用户信息的增、改、查、账号的禁用和开放）。

3.2.2  温度信息查询展示模块

用户可以选择房间编号，选择该房间编号的时间段（例如2018-03-18至2018-04-18）则对应地在页面上展示该时间段的温度曲线。

利用AJAX实时无刷新读出数据，对于传感器写入的数据，根据设定的时间，进行页面的无刷新显示[8]。

3.2.3  数据库管理模块

主要是对数据库清理、压缩、备份、还原。系统按照一个房间只有一个传感器设计，只展示这一个传感器不同时间采集的温度值的曲线，如表1和表2所示。

4  结  论

系统将该技术应用在智能温控领域，对系统整体架构和其中的关键技术进行了研究，以构建监测型数据管理平台为总体目标，从平台构建、数据采集、数据分析与数据挖掘等多个层面展开研究，最终完成一套完整的海量数据管理系统。该系统应用后给供暖温控设备的实时监控带来了较高的经济意义。

参考文献：

[1] 张艳.浅谈单片机温度测量和控制系统的设计与实现 [J].南方农机.2018，49（9）：121+131.

[2] 冉述，曾维，杨剑锋，等.基于物联网技术的无线多路温度采集系统设计 [J].无线电通信技术，2018，44（5）：458-462.

[3] 吕志华.基于单片机的温度控制系统设计 [J].电子技术与软件工程，2019（21）：231-232.

[4] 王静远，李超，熊璋，等.以数据为中心的智慧城市研究综述 [J].计算机研究与发展，2014，51（2）：239-259.

[5] 周云科，杨林靖，张恩迪.基于物联网技术的矿井安全监控系统设计 [J].传感器与微系统，2014，33（5）：102-105+ 110.

[6] 刘帅，陈戈，刘颖洁，等.海洋大数据应用技术分析与趋势研究 [J].中国海洋大学学报（自然科学版），2020，50（1）：154-164.

[7] 赵尔平，孟小峰.基于Spark的3D点云数据空间索引技术 [J].计算机科学，2018，45（9）：213-219.

[8] 张啸剑，陈莉，金凯忠，等.基于联合树的隐私高维数据发布方法 [J].计算机研究与发展，2018，55（12）：2794-2809.

作者简介：盛文婷（1983.10—），女，汉族，甘肃武威人，讲师，硕士，研究方向：计算机应用技术;付国庆（1989.05—），

男，汉族，新疆烏鲁木齐人，助教，硕士，研究方向：计算机科学与技术;袁勇（1984.07—），男，汉族，新疆乌鲁木齐人，实验师，本科，研究方向：工业自动化;通讯作者：刘文（1982.02—），男，汉族，新疆乌鲁木齐人，教授，博士，研究方向：大数据分析与管理。