基于STM32的智能环境监测系统_基于stm32的智能环境检测系统-优快云博客

1. 引言

随着环境污染问题日益严重，传统监测手段存在覆盖范围有限、实时性差等缺陷。本文设计了一款基于STM32的智能环境监测系统，通过多参数采集、边缘计算与广域组网技术，实现大气、水质、噪声等环境要素的实时监控，为生态保护提供数据支持。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

主控芯片：STM32H750XB，搭载双精度FPU与1MB SRAM
传感器阵列：
- 大气监测：PM2.5（GP2Y1010AU0F）、CO₂（MH-Z19B）、VOC（SGP30）
- 水质监测：电导率（EC）、ORP（氧化还原电位）、溶解氧（DO）
- 噪声检测：MEMS麦克风（INMP441）
通信模块：
- LoRa网关（SX1302）：组建监测网络
- NB-IoT模块（BC28）：连接环保监管平台
供电系统：
- 太阳能电池板（60W）
- 超级电容储能（100F）
辅助模块：
- 防水外壳（IP68）
- GPS定位（ATGM336H）
- 自清洁装置（微型气泵）

2.2 软件架构

多源数据融合：卡尔曼滤波消除传感器噪声
异常检测引擎：基于阈值与趋势分析的双重预警
边缘计算模块：本地化数据分析与压缩存储
协议转换网关：支持Modbus/HTTP/MQTT协议转换

3. 功能模块

3.1 全要素监测

大气参数：PM2.5（0-1000μg/m³）、CO₂（400-5000ppm）
水质参数：PH值（0-14）、溶解氧（0-20mg/L）
噪声等级：30-130dB（A计权）

3.2 智能预警系统

超标实时报警（声光/平台推送）
污染扩散趋势预测
应急模式启动（连续采样+数据加密）

3.3 数据可视化

Web平台实时展示热力图
历史数据曲线对比分析
自动生成监测报告（PDF/Excel）

3.4 远程运维

OTA远程固件升级
设备健康状态监测
支持虚拟围栏设置

4. 核心算法

4.1 数据融合算法

float data_fusion(float sensor1, float sensor2) {
    static float kalman_gain = 0.2;
    static float estimate = 0;
    estimate = estimate + kalman_gain*(sensor1 - estimate);
    return (estimate + sensor2)/2;  // 双传感器加权平均
}

4.2 污染预警算法

#define PM25_THRESHOLD 75  // μg/m³
#define CO2_THRESHOLD 1000 // ppm
int pollution_alert(float pm25, float co2) {
    if (pm25 > PM25_THRESHOLD || co2 > CO2_THRESHOLD) 
        return 1;  // 触发一级警报
    else if (pm25 > 50 || co2 > 800) 
        return 2;  // 触发二级预警
    else 
        return 0;  // 正常状态
}

4.3 低功耗管理

void power_management() {
    if (battery_level < 20) {
        set_sampling_interval(300);  // 采样间隔调整为5分钟
        disable_secondary_sensors(); // 关闭次要传感器
    } else {
        set_sampling_interval(60);   // 正常采样间隔1分钟
    }
}

5. 关键代码实现

5.1 传感器数据采集

void collect_environment_data() {
    float pm25 = GP2Y1010_Read();
    float co2 = MHZ19B_Read();
    float noise = INMP441_Analyze();
    transmit_lora(pm25, co2, noise);  // LoRa无线传输
}

5.2 边缘计算处理

void edge_computing() {
    compress_data();       // LZ4无损压缩
    local_analysis();      // 趋势分析
    if (need_alert()) 
        trigger_nbiot();   // 启动NB-IoT紧急上报
}