基于单片机矿工生理状态监测系统的设计与实现-含源码+论文_基于龙芯终端的矿工疲劳检测系统-优快云博客

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基于单片机矿工生理状态监测系统的设计与实现

摘要

我国是一个煤矿资源储备大国，许多行业都需要直接或间接地使用煤矿资源。然而，煤矿开采仍然需要相关专业人员亲自作业，因此如何保障矿工的生命安全成为一个重要的研究课题。传统作业设备存在诸多不足，如不易携带、功能单一、无法及时响应危险信息等。为此，本文设计了一款基于单片机的矿工生理状态监测系统，能够实时监测矿工的体温、心率、血氧值，并检测人员是否意外跌落，通过无线网络将相关信息及时传输给管理人员。

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1. 研究背景及意义

近年来，我国科技取得了飞速发展，但科技的进步离不开资源的消耗，煤矿资源是其中重要的一部分。截至2021年底，我国煤炭储量达2078.85亿吨，主要分布在山西、陕西、新疆、内蒙古、贵州等地。为了满足煤矿资源的需求，必须重视煤矿开采人员的生命安全，提高开采效率。随着矿井深度的增加，开采难度也随之增大，需要使用更高效的技术和设备，确保安全生产。现有的辅助器械装置虽然提高了安全性，但仍缺乏对矿工生理状态的实时监测。本研究旨在设计一套能够监测矿工生命体征的辅助设备，以更好地保护矿工的生命安全。

2. 系统需求分析

为了确保系统的有效性和实用性，本系统的需求主要分为数据采集、数据处理、数据显示和数据传输四个方面：

数据采集：通过温度传感器、心率血氧传感器和加速度传感器采集矿工的体温、心率、血氧值和物理角度。
数据处理：对采集到的原始数据进行滤波处理，提高数据的准确性。
数据显示：通过OLED屏幕显示矿工的生理状态，以便矿工及时了解自身状况。
数据传输：通过WiFi模块将数据实时上传到云平台，便于管理人员监控。

3. 系统硬件设计

3.1 系统整体硬件方案设计

本系统的硬件设计基于STM32F103C8T6单片机，主要模块包括温度传感器（DS18B20）、心率血氧传感器（MAX30102）、加速度传感器（MPU6050）、WiFi模块（ESP8266）和OLED显示屏。系统框图如下所示：

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3.2 各部分硬件设计

3.2.1 供电部分的硬件设计

系统采用USB外部供电，输入5V电压，通过AMS1117线性稳压芯片将电压稳压至3.3V。电路原理图如下：

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3.2.2 数据采集部分的硬件设计

温度传感器（DS18B20）：通过单总线接口连接到单片机，用于测量矿工的体温。
心率血氧传感器（MAX30102）：通过I2C接口连接到单片机，用于测量矿工的心率和血氧值。
加速度传感器（MPU6050）：通过I2C接口连接到单片机，用于检测矿工的物理角度。

3.2.3 数据处理部分的硬件设计

STM32F103C8T6单片机负责数据的采集、处理和传输。其主要特点包括：

ARM Cortex-M3内核，最高主频72MHz
64KB闪存和20KB SRAM
多种通信接口，包括I2C、SPI、USART、CAN
12位模数转换器（ADC）
多种定时器、PWM输出和捕获功能
低功耗模式和内置时钟管理单元

3.2.4 数据传输部分的硬件设计

ESP8266 WiFi模块负责将数据传输到云平台。其主要特点包括：

高度集成，内置处理器、WiFi模块和外围接口
主频80MHz，支持多种接口
支持STA/AP/STA+AP三种工作模式
低功耗，支持深度睡眠模式
高稳定性，支持多种加密算法

3.2.5 数据显示部分的硬件设计

OLED显示屏通过I2C接口连接到单片机，用于显示矿工的生理状态。OLED显示屏具有低功耗、高对比度和快速响应时间的特点。

4. 系统软件设计

4.1 系统整体软件方案设计

系统采用轮询的方式不断采集数据、处理数据、显示数据和传输数据。软件系统流程图如下：

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4.2 各部分软件设计

4.2.1 数据采集和处理部分的软件设计

温度传感器（DS18B20）：通过单总线接口读取温度数据，无需滤波处理。
心率血氧传感器（MAX30102）：通过I2C接口读取红光和红外光数据，计算心率和血氧值。
加速度传感器（MPU6050）：通过I2C接口读取加速度和角速度数据，通过DMP进行姿态解算。

4.2.2 数据传输部分的软件设计

ESP8266 WiFi模块通过串口发送AT指令初始化，并使用MQTT协议将数据传输到云平台。关键代码如下：

uint8_t ESP8266_Send_Cmd(uint8_t* cmd, const char* ret) {
    uint16_t timeout = 50;
    while (timeout--) {
        USART_Send_str(ESP8266_USARTX, cmd);
        delay_ms(20);
        if (strstr((const char*)DMA_RCV_Buffer, ret) != NULL) {
            ESP8266_RCV_Clear();
            return 0;
        }
    }
    return 1;
}

4.2.3 数据显示部分的软件设计

OLED显示屏通过I2C接口显示数据。优化后的代码如下：

uint8_t level[8][3] = {
    {0xb0, 0x02, 0x10},
    {0xb1, 0x02, 0x10},
    {0xb2, 0x02, 0x10},
    {0xb3, 0x02, 0x10},
    {0xb4, 0x02, 0x10},
    {0xb5, 0x02, 0x10},
    {0xb6, 0x02, 0x10},
    {0xb7, 0x02, 0x10},
};

void OLED_Display(void) {
    uint8_t i;
    for (i = 0; i < PAGE_SIZE; i++) {
        OLED_WR_Bytes(&level[i][0], OLED_CMD, 3);
        OLED_WR_Bytes(OLED_buffer[i], OLED_DATA, WIDTH);
    }
}

5. 系统功能的实现

5.1 系统硬件功能的实现

系统PCB板通过拖焊和点焊的方式完成焊接。实物图如下：

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5.2 系统软件功能的实现

5.2.1 体温检测功能逻辑的实现

通过单总线接口读取DS18B20模块的温度数据。关键代码如下：

void read_temperature() {
    // 初始化DS18B20
    DS18B20_Init();
    // 发送温度转换命令
    DS18B20_StartConvert();
    // 等待转换完成
    delay_ms(750);
    // 读取温度数据
    temperature = DS18B20_ReadTemp();
}

5.2.2 陀螺仪检测功能的实现

通过I2C接口读取MPU6050模块的加速度和角速度数据，并通过DMP进行姿态解算。关键代码如下：

void read_gyro_data() {
    // 初始化MPU6050
    MPU6050_Init();
    // 读取加速度和角速度数据
    MPU6050_ReadSensorData(&accel_x, &accel_y, &accel_z, &gyro_x, &gyro_y, &gyro_z);
    // 通过DMP进行姿态解算
    MPU6050_GetDMPData(&pitch, &roll, &yaw);
}

5.2.3 心率血氧检测功能的实现

通过I2C接口读取MAX30102模块的红光和红外光数据，计算心率和血氧值。关键代码如下：

void read_hr_spo2_data() {
    // 初始化MAX30102
    MAX30102_Init();
    // 读取红光和红外光数据
    MAX30102_ReadSensorData(&red_value, &ir_value);
    // 计算心率和血氧值
    MAX30102_CalculateHR_SPO2(&heart_rate, &blood_oxygen);
}

5.2.4 WiFi功能的实现

通过串口发送AT指令初始化ESP8266模块，并使用MQTT协议将数据传输到云平台。关键代码如下：

void initialize_wifi() {
    // 复位ESP8266
    ESP8266_Send_Cmd("AT+RST", "OK");
    // 设置工作模式
    ESP8266_Send_Cmd("AT+CWMODE=3", "OK");
    // 连接WiFi
    ESP8266_Send_Cmd("AT+CWJAP=\"SSID\",\"PASSWORD\"", "OK");
    // 连接MQTT服务器
    ESP8266_Send_Cmd("AT+MQTTCONN=0,\"mqtt.example.com\"", "OK");
}

5.3 整体功能的实现

系统在设计各模块的执行方式时，采用有限状态机的方式不断轮询执行每一个任务，并在执行完任务后切换当前状态。关键代码如下：

enum State {
    STATE_TEMP,
    STATE_GYRO,
    STATE_HR_SPO2,
    STATE_WIFI,
    STATE_DISPLAY
};

void main() {
    enum State current_state = STATE_TEMP;
    while (1) {
        switch (current_state) {
            case STATE_TEMP:
                read_temperature();
                current_state = STATE_GYRO;
                break;
            case STATE_GYRO:
                read_gyro_data();
                current_state = STATE_HR_SPO2;
                break;
            case STATE_HR_SPO2:
                read_hr_spo2_data();
                current_state = STATE_WIFI;
                break;
            case STATE_WIFI:
                send_data_to_cloud();
                current_state = STATE_DISPLAY;
                break;
            case STATE_DISPLAY:
                display_data_on_oled();
                current_state = STATE_TEMP;
                break;
        }
    }
}