摘要：智能物聯網系統應用已成為現代溫室大棚發展的方向。物聯網協議眾多、復雜，分布于諸層中。物聯網感知設備與控制器間以無線協議為主，一類適用于近距離、低速率、低功耗、低成本、低復雜度無線通信，一類適用于遠距離、低比特率、低功耗無線通信。網關與園區網絡間以無線或有線連接，移動智能終端與云端服務器間以移動互聯網接入。在基于多協議的溫室智能物聯網系統應用實例中，針對獼猴桃對生長環境的需求，設計了物聯網系統架構，綜合考慮溫室諸多因素，合理選擇ZigBee、IEEE802.11x、TCP/IP以及4G/5G多種協議，并且為配合多協議應用選擇了適宜的物聯網設備。結果表明：傳感網由無線信號收發模塊連接至控制器，再經網關接入該地園區網絡，然后傳輸數據給云端服務器存儲，在互聯網和移動互聯網等網絡通信基礎上，實現感知、傳輸、處理功能。多協議智能物聯網系統工作良好，性能穩定，達到了預期效果。

　　關鍵詞：溫室;智能物聯網;體系結構;系統架構;協議;物聯網設備

　　物聯網的基本思想始于20世紀90年代，2005年11月17日國際電信聯盟(ITU)發布了《ITU互聯網報告2005：物聯網》引起世人關注。2008年歐洲智能系統集成技術平臺(EPoSS)在《物聯網2020》(《InternetofThingsin2020》)報告中預測了物聯網的未來，激發了各國對物聯網的研究與應用。

　　我國政府從2010年10月開始，先后發布了《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》《“十三五”規劃綱要》《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020)》《“十三五”國家科技創新規劃》等政策，明確物聯網為我國重點發展的戰略性新興產業。我國是一個農業大國，傳統的農業生產模式無法滿足發展的需要，溫室種植作為一種生產方式，普及率較高。但是，溫室種植仍以傳統型為主，環境監測不及時，人工成本高，整體現代化程度低。

　　國際上，現代溫室環境監測和控制系統正朝著全面感知、可靠傳輸和智能應用的方向發展[1]。廖建尚[2]、高浩天等[3]、王伯宇等[4]分別對AGCP協議、ZigBee協議、IEEE802.11x協議等對溫室環境監控系統進行了研究，毛罕平等[5]、孫耀杰等[6]、孫力帆等[7]、秦琳琳等[8]、胡瑾等[9]、蘇戰戰等[10]分別對溫室環境控制方法、多特征數據融合方法、控制決策融合方法、溫度混雜系統預測控制、二氧化碳優化調控模型、自適應調光系統進行了研究。但是，溫室中不同的植物對象對環境要求多有差異。該研究中，為了滿足獼猴桃采用避雨遮陽防風設施化栽培技術以及限根技術[11]對環境的要求，應用物聯網系統多協議對溫室環境因子監控，實現精確感知、精準操作、精細管理，達到實現溫室增產、提質、節能增效的目的。

　　1溫室智能物聯網系統原理

　　1.1物聯網體系結構

　　物聯網(InternetofThings，IoT)是計算機、通信、電子、控制、數據與智能等多學科交叉融合的產物，是按照物聯網相關協議，將具有感知、通信、計算功能的智能物體、系統、信息資源互聯起來，實現對物理世界泛在感知、可靠傳輸、智慧處理的智能服務系統[12]。其本質是異構網互聯，將感知設備和執行器件等連接到互聯網中，實現對象的實時監測和智能控制，竭力自動完成指定事務[13]。物聯網體系結構是物聯網層次結構模型與各層協議的集合，由感知層、網絡層和應用層組成。感知層(亦稱感知控制層)指為物聯網系統直接獲取數據的層。應用層分為管理服務和行業應用2個子層。

　　管理服務子層位于網絡層與行業應用子層之間，通過中間件，在物理上屏蔽底層RFID或傳感器硬件、網絡技術對頂層物聯網應用系統的差異性，在邏輯上實現應用層與低層的無縫連接;提供數據的匯聚、存儲、挖掘以及智能決策與控制，為行業應用子層提供安全的網絡管理和智能服務。行業應用子層為各行業提供物聯網服務，不同行業擁有各自應用層協議。 物聯網體系結構模型Fig.1IoTsystemarchitecturemode網絡層(亦稱網絡傳輸層)位于感知層與應用層之間，用來匯聚與傳輸數據。該層分為接入、匯聚與核心交換子層。

　　接入子層連接感知設備與執行器件，將感知數據傳送到匯聚子層，并將控制指令反饋給執行器件。接入子層相當于計算機網絡的物理層和數據鏈路層，傳感器等與接入子層設備構成了物聯網感知網絡的基本單元。匯聚子層位于接入子層和核心交換子層之間，匯聚接入子層的用戶流量，實現感知數據與控制指令的分組路由、轉發與交換，根據處理結果把用戶流量轉發到核心交換子層或在當地進行路由處理。核心交換子層連接應用層，為物聯網提供一個高速、安全與保證服務質量的數據傳輸環境。在整個物聯網體系結構中，信息安全、網絡管理、對象名字服務和服務質量保證是共性技術。

　　1.2物聯網系統主要協議

　　物聯網協議分布在體系結構不同層，常用通信協議包括IEEE802.11x、ZigBee、Bluetooth、6LoWPAN、NFC、4G/5G。應用協議包括REST/HTTP、MQTT，各有適用范圍。

　　1.2.1接入子層協議

　　無線網絡協議分為無線局域網協議與無線廣域網協議。物聯網中感知設備與控制器間以無線協議為主，無線通信協議包括IEEE802.11x、802.15.4、802.15.1[14]。Bluetooth使用IEEE802.15.1/1a標準，工作頻率在2.4GHz時，數據傳輸速率最高為1Mbps，通信距離在10～1000cm，支持點對點、點對多點的通信，多用于設備間無線連接。

　　IEEE802.15.4標準是低速率無線個域網(Low-rateWirelessPersonalAreaNetwork，LR-WPAN)底層代表協議，用于近距離、低速率、低功耗、低成本、低復雜度的嵌入式無線傳感器，以及自動控制設備之間的數據傳輸。ZigBee以IEEE802.15.4為物理層和MAC層協議，節點工作在2.4GHz時傳輸速率為250kbps，在915Mbps時為40kbps;傳輸距離為10～75m。

　　2溫室智能物聯網系統多協議應用實例

　　2.1溫室智能物聯網系統架構

　　根據用戶需求分析，對溫室環境因子實時監控，其中，氣象數據包括空氣溫度、空氣濕度、光照強度、二氧化碳濃度等;土壤數據包括土壤含水率等;設備狀態包括執行器件運行狀態、水泵壓力、水肥流量等。按照溫室環境控制策略，實現監測環境報警預警，統計分析監測數據，生成報表。通過智能終端遠程控制終端設備，視頻監控植物生長狀況。

　　2.2溫室智能物聯網多協議應用

　　該物聯網系統在互聯網和移動互聯網等網絡通信基礎上，利用具有感知、通信和計算的智能終端獲取溫室因子，組建當地傳感網絡，由無線信號收發模塊傳輸給控制器，再經網關接入當地園區網絡，然后傳輸給云端服務器存儲，實現感知、傳輸、處理功能，構建智能物聯網系統。該系統實現合理利用多種協議，提高物聯網性能，降低物聯網成本。

　　在一般使用中，近距離傳輸時，若終端設備工作在低功耗狀態，常用Zig-Bee或低功耗藍牙(bluetoothlowenergy，BLE)協議;若傳輸大數據，常用IEEE802.11x協議。遠距離傳輸時，若終端設備工作在低功耗狀態，常用NB-IOT或2G協議;若傳輸大數據，常用4G/5G協議。綜合考慮，該物聯網系統主要選擇Zig-Bee、IEEE802.11x、MQTT以及4G/5G協議。

　　2.3配合多協議的設備選擇

　　物聯網系統多協議的選擇，一定程度上影響硬件的選擇。溫室智能物聯網系統采用傳感器對溫室環境進行實時監測，通過無線傳輸節點將數據傳輸到服務器。服務器通過數據模型分析處理，可視化數據展示。當環境因子超過設定閾值時自動控制溫室風機、內外遮陽等設備調節溫室環境因子，實現溫室的智能化控制。溫室智能物聯網系統硬件包括傳感器、執行器件、網關、服務器，以及用戶終端等設備。

　　2.3.1感知層設備選擇

　　根據數據來源，該層設備分為2類，一類自動感知外部信息的感知設備，如傳感器;另一類人工生成數據的智能設備，如智能手機。

　　2.4溫室智能物聯網系統數據處理與決策

　　系統服務器部署于云端，用戶無需架設專門的當地服務器和數據中心網絡系統，軟件系統部署和維護非常簡便，運行穩定可靠。物聯網的云服務器和智能手機APP后臺處理采用Java語言實現，數據用于挖掘規律，預測未來狀態，實現監控、報表統計和預測。系統監控通過物聯網收集終端設備數據，若數據超過閾值，則自動報警，生產人員遠程操作及時解決問題。通過統計對溫室歷史運行數據分析，按不同維度分析出不同報告，以圖表方式展現，生產人員直觀了解溫室智能物聯網系統運行狀況。通過挖掘對數據跟蹤分析、以及機器學習預測植物生長趨勢、發生病蟲害可能性，給出處理方案。

　　農業論文投稿刊物：《農機化研究》創刊于1979年，季刊，國內外公開發行本刊為農業工程類學術期刊，中國農機學會農業機械化分會、黑龍江省農業機械學會和黑龍江省農業機械工程科學研究院共同主辦的學術性期刊，其投稿要以緊緊圍繞大農業概念下(包括農、林、《農機化研究》牧、副、漁)的機械化、電氣化、自動化及數字化相關的新理論、新技術、新成果和綜合述評為核心內容，語言精煉、結構完整、表達準確。

　　3結論

　　該研究溫室智能物聯網系統應用了ZigBee、IEEE802.11x、MQTT以及4G/5G多協議。ZigBee協議構建了無線傳感網，IEEE802.11x協議形成了內部無線局域網，MQTT協議搭建了以IoT服務器為核心的監測和控制框架，4G/5G協議實現了智能終端遠程訪問，完成了多協議下的物聯網系統的精確感知、精細管理，初步解決人工費時、費力、費資源的溫室環境監測和控制問題，提高了生產效率，降低了生產成本，促進了生產力的提高，取得良好的經濟效益、生態效益和社會效益。該系統下一步擬結合植物生長周期，對生產控制模型的設計和數據的深度利用做進一步研究，在人工智能技術指引下實現自動最優決策。

　　參考文獻

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　　[2]廖建尚.基于物聯網的溫室大棚環境監控系統設計方法[J].農業工程學報，2016，32(11)：233-243.

　　[3]高浩天，朱森林，常歌，等.基于農業物聯網的智能溫室系統架構與實現[J].農機化研究，2018，40(1)：183-188.

　　[4]王伯宇，蔡振江，曾紹杰，等.基于物聯網的溫室遠程監測器設計[J].河北農業大學學報，2018，41(3)：117-122.

　　[5]毛罕平，晉春，陳勇.溫室環境控制方法研究進展分析與展望[J].農業機械學報，2018，49(2)：1-13.

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　　[7]孫力帆，張雅媛，鄭國強，等.基于D-S證據理論的智能溫室環境控制決策融合方法[J].農業機械學報，2018，49(1)：268-275.

　　作者：王永紅，王詩瑤