基于CTWing和NB-IoT的CO实时监测物联系统设计

0 引言

随着工业化进程的不断推进，CO排放量的快速增长，生产生活中对CO浓度的监测需求日益增大。截至2021年，全国将近7万家火锅店、近3亿人仍需依赖煤炉取暖、火力发电站共计3000余座、汽车保有量达3.72亿辆[1]，且机动车每年产生的一氧化碳高达4000万吨，上述数据说明我国70%以上的生产生活场景需要进行CO实时监测。

近年来，我国政府高度重视对CO排放的管理，出台了各类法律法规，对工业生产、机动车的CO排放量作出了相应规定。2021年4月，国家市场监督管理总局第6次局务会议审议通过《机动车排放召回管理规定》，该规定经生态环境部同意，自2021年7月1日起施行[2]。国家环境保护总局关于CO排放标准也出台了《工业“三废”排放试行标准》《冶金企业和有色金属企业安全生产规定》等相关文件。鉴于CO中毒危害大、频率高、分布广、发生途径多样，极易造成人民生命健康财产损失，设计一种对CO浓度实时采集的监测预警系统迫在眉睫。

目前，市面上CO监测设备大多需要手工测量，安装不方便，需要插电使用，使用场景极其受限，且成本过高，不便大规模普及。本设计采用NB-IoT技术，实现低功耗、广覆盖、远距离CO浓度监测[3]，且具有体积小、适应多种安装环境、使用便捷、全天候自动监测、数据实时上传等优势，能够有效抑制家庭、社会生活、工业环境中CO浓度超标而产生的安全性问题，有效解决现有CO监测设备缺陷，填补市场空缺。

1 总体架构

为了实现对CO浓度数据的远距离、广覆盖、低延时、高灵活监测，本文设计了一种CTWing平台与NB-IoT技术相结合的CO浓度实时监测系统。该设计通过NB-IoT技术实现传感数据汇总、远距离传输和分析处理，具备CO浓度数据采集、远程传输、存储管理和远程监测功能。该监测系统以集成的STM32F103C8T6芯片为主控制器，由四层结构组成，包含感知层、传输层、平台层和应用层，有效针对CO浓度参数进行分布式监控和集中控制，其设计架构如图1所示。

图1 系统总体架构图

第一层为感知层，针对前期项目研究成果——“攀枝花学院周边重点监测区域”分别部署，设计主要分为5个部分：主控板设计、通信模块电路设计、数据帧格式设计、电源模块设计以及嵌入式开发[4]。系统采用STM32F103C8T6作为主控芯片，其内核是超低功耗的ARM Cortex处理器，主要包括电源模块、CO传感模块、NB模组等结构。

第二层为传输层，主要包含核心网和通信基站。当感知层采集到森林环境数据时，通过传输层核心网发送到附近的通信基站，支持NB-IoT终端，建立用户面，发送上下行业务数据[5]。

第三层为平台层，收集从接入网获得的IoT相关数据，将CO传感参数发送到监控应用系统进行具体处理，并向系统开放接口，方便CO环境数据的采集和存储[6]。

第四层为应用层，在上述架构基础上，将监测系统部署在CTWing云平台上。利用查询接口进行CO参数的预处理、存储，有效实现数据监测；也可以向底层控制模块下发命令，发出CO浓度超标预警信号。

2 硬件系统设计

硬件系统设计主要包含STM32单片机、CO传感器、烟雾传感器、NB-IOT模块、OLED液晶显示电路和预警模块[7]，系统框图如图2所示。NB-IOT模块具有完备的扩展IO口，连接兼容多种类型的传感器，可实现实时监测、数据传输准确、使用便捷；实时预警预报模块可自主采集传感数据、进行数据实时上传、实现低时延实时预警预报。

图2 硬件系统框图

2.1 STM32F103C8T6最小系统

STM32F103C8T6采用高性能的72MHz工作频率的ARM Cortex-M3 RISC内核，内置高速存储器，具备多个扩展I/O端口，外设可与两条APB总线相连[8]。STM32F103C8T6最小系统包含2个12位的ADC、3个16位通用定时器和1个PWM定时器，以及标准和扩展通信接口[9]，例如：2个I2C和SPI、3个USART、1个USB和1个CAN。工作温度适用于-40℃至+105℃，供电电压2.0V至3.6V，功耗低[10]。STM32F103C8T6电路设计如图3所示。

图3 STM32F103C8T6最小系统

2.2 CO采集电路

CO传感器使用多功能电化学一氧化碳气体检测模块SC05-CO，它是一个小型通用模块[11]。利用电化学原理检测空气中CO的浓度，具有较好的选择性和稳定性[12]。内置温度传感器可用于温度补偿，具有数字输出和模拟电压输出两种模式，使用便捷。CO采集电路如图4所示。

图4 CO采集电路

2.3 温湿度采集电路

目前市场上各类温湿度传感器的通讯方式各不相同，种类繁多。本系统采用HTS221温湿度传感器进行环境参数采集。该采集设备包括一个传感元件和混合信号ASIC，通过数字串行接口提供测量信息；利用数字模块的专用采集技术，将模拟信号在内部转换为数字信号并输出；具有较快响应速度、超低功耗、远距离传输、抗干扰能力强等优点[13]。温湿度采集电路如图5所示。

图5 温湿度采集电路

2.4 烟雾传感采集电路

MQ-2气体传感器中使用的气体检测材料是二氧化锡（SnO2），在清洁空气中具有低电导率[14]。如果安装传感器的房间内有烟雾，空气中的烟雾浓度越高，传感器的电导率就越高。可以使用简单的电路将电导率的变化转换为与气体浓度相对应的输出[15]。MQ-2气体传感器对烟雾浓度非常敏感[16]。该传感器是一种低成本且耐用的传感器，具有可以检测范围广泛的特点。烟雾采集电路如图6所示。

图6 烟雾采集电路

2.5 NB-IOT通信电路

本系统采用超低功耗通信模块NB-IOT。该终端是实现无线通信接入和传输的独立通信单元，通过集成无线通信模块可以快速实现无线通信功能。电路原理如图7所示。

图7 NB-IOT通信电路原理

3 软件系统设计

软件系统包含CO传感数据采集系统、手机APP实时显示系统以及CTWing平台实时在线调试系统三部分。软件系统首先对各个传感器进行初始化，并通过NB-IOT模块将数据发送至CTWing在线开发平台。总体框图如图8所示。

图8 软件设计总体流程图

3.1 CO传感数据采集系统

针对一氧化碳探测器使用的UART通信协议，并使用I/O端口配置相应的程序。程序的关键是读取数据时把数据总线SDA拉低时间和传感器响应的时间相对应。其软件设计流程图如图9所示。

图9 CO程序流程图

3.2 手机APP实时显示系统

手机APP系统可实时显示温度、湿度、一氧化碳浓度等多源传感参数[17]。其手机APP界面如图10所示。

图10 手机APP参数显示界面

3.3 CTWing平台实时在线调试系统

CTWing在线平台提供了定制物模型，可以实现云数据聚合，云端转发，实现数据共享，免除调用数据复杂的问题，基于电信移动网络，实现了监测覆盖范围广，可进行集群化监控，并实现高级云告警传输功能，其数据分析界面如图11所示。

图11 数据分析界面

4 端到端对接

本设计利用中国电信CTWing在线开发平台，采用自定义物模型进行CO浓度数据实时监测。中国电信CTWing开发平台，可提供数据采集、处理及存储功能。平台具备“终端管理”“数据管理”“规则引擎”等多项能力，支持8种主流物联网协议，具备完整的设备生命周期管理功能、安全可靠的数据管理等能力。CTWing平台可对设备进行数字建模，以创建物理模型，并提供灵敏度高的监测系统。

在平台对接中，将传感数据同步至CTWing在线开发平台及手机APP中，实现手机APP实时显示传感数据参数。实验结果表明，手机APP数据与在线开发平台数据完全吻合，完成了CTWing平台与手机APP的端到端对接，高效实现设备实体间快速稳定的数据互联。

5 测试应用

该系统主要实现空气中CO浓度的实时监测功能，实验针对“攀枝花学院周边重点监测区域”设置CO浓度监测点三个，包含监测点A学生教学楼、监测点B万达商场、监测点C学府居民区。对其进行CO浓度实时监测。此外，本文增加模拟CO浓度超标实验对照组，验证监测系统的是否可实现准确报警。以监测点A为例，实验结果如表1所示。

由表1可知，通过CTWing平台与NB-IoT技术的结合，监测系统可以实时监测空气中CO浓度的变化，有效实现多层次报警；当CO浓度突增时，监测系统可实现突增报警语音提示；当CO浓度逼近成年人置身其中所允许的最大CO含量时，监测系统循环发出提醒报警语音，提示人们离开该区域；当CO浓度超过成年人置身其中所允许的最大CO含量时，监测系统可实现疏散报警语音提示，并持续发出中高频率的蜂鸣声；当CO浓度超过200ppm时，人体会出现轻微头痛、头晕、恶心体征，监测系统可实现求助报警语音提示，并持续发出高频率的蜂鸣声。2021年6月—2021年11月期间，该CO浓度监测系统在“攀枝花学院周边重点监测区域”进行实地测试，监测系统状态稳定、测试数据准确、CO浓度超标报警灵敏，误差范围符合《气体监测仪通用标准》，可以满足日常CO浓度监测需求。

表1 实测CO浓度数据

6 总结

本文选用作为STM控制器、CO传感器实现传感数据采集，结合NB-IoT通信传输技术，利用CTWing平台，实现对CO浓度的实时监测。与传统手持式检测设备对比，该系统在功耗、监测时长、系统实时性以及超标报警灵敏度方面都有较大的改善。此外，该系统在远程监控方面优势极为突出，有效提高了CO浓度监管的自动化水平，加快了有害气体监控的信息化进程。