基于鴻蒙OS的多源數(shù)據(jù)融合水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘 要 ：針對(duì)傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性差、維護(hù)困難和未能直觀反映水質(zhì)情況的不足，設(shè)計(jì)了一種基于鴻蒙嵌入式系統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)?；邙櫭?a target="_blank">嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)了傳感器各檢測(cè)參數(shù)的調(diào)理電路，通過(guò) WiFi 技術(shù)將采集到的 pH、TDS 和濁度數(shù)據(jù)匯總至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ；經(jīng)阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)后，將檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送到 PC 端上位機(jī)軟件 ；上位機(jī)將接收的數(shù)據(jù)通過(guò)隸屬度中心法、加權(quán)平均法和 D-S 證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后可得到水質(zhì)情況。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性并能夠準(zhǔn)確分析水質(zhì)情況。

0 引 言

生活用水的衛(wèi)生安全與人體健康密切相關(guān)，因此對(duì)生活用水進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)具有重要意義 [1]。隨著技術(shù)的發(fā)展，水質(zhì)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了諸多研究成果 [2-5]。目前，多數(shù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，但仍然存在穩(wěn)定性和可靠性較差、維護(hù)困難和未能準(zhǔn)確分析水質(zhì)情況等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于鴻蒙操作系統(tǒng)（HarmonyOperating System，鴻蒙 OS）的多傳感器數(shù)據(jù)融合的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水質(zhì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，準(zhǔn)確直觀地獲得水質(zhì)情況。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。該系統(tǒng)共分為三部分 ：

（1）數(shù)據(jù)采集層：鴻蒙OS是整個(gè)終端的核心，其主要作用在于接收傳感器的模擬信號(hào)，經(jīng)AD轉(zhuǎn)換和計(jì)算后通過(guò)內(nèi)部集成的WiFi模塊上傳到數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)層 ；（2）數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)層 ：是一種基于WiFi協(xié)議的信息傳輸平臺(tái)，終端節(jié)點(diǎn)連接上 WiFi熱點(diǎn)后，再使用MQTT協(xié)議連接阿里云IoT平臺(tái)和人機(jī)交互軟件 ；（3）人機(jī)交互層 ：用戶和工程師站二者組成人機(jī)交互層，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)終端設(shè)備的業(yè)務(wù)管理。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

微控制單元采用Hi3861V100（簡(jiǎn)稱 Hi3861）芯片，該芯片是一款高度集成的2.4 GHz WiFi 系統(tǒng)級(jí)芯片，集成了IEEE802.11b/g/n 基帶和射頻（Radio Frequency, RF）電路。使用 Hi3861 芯片可簡(jiǎn)單、快速、低成本地實(shí)現(xiàn)設(shè)備控制和網(wǎng)絡(luò)連接功能，適用于智能家電等物聯(lián)網(wǎng)終端領(lǐng)域。

為了將pH、TDS（Total dissolved solids）和濁度敏感元件測(cè)得的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為便于 ADC 和單片機(jī)采集的信號(hào)，設(shè)計(jì)了三個(gè)檢測(cè)參數(shù)的調(diào)理電路，其中 pH 和濁度使用 ADS1118作為外置ADC，提升了檢測(cè)精度。由于pH 和TDS 受溫度影響較大，故使用 DS18B20實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)溫，進(jìn)而對(duì)pH和TDS進(jìn)行溫度補(bǔ)償。Hi3861 芯片對(duì)四個(gè)檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行信號(hào)處理后獲得檢測(cè)值，并通過(guò)OLED屏幕實(shí)時(shí)顯示。電源部分采用220 V轉(zhuǎn)5 V適配器供電。按鍵部分能夠?qū)崿F(xiàn)開關(guān)機(jī)、數(shù)據(jù)保持以及校準(zhǔn)功能。數(shù)據(jù)采集終端硬件結(jié)構(gòu)如圖 2 所示。

2.1 pH 調(diào)理電路設(shè)計(jì)

pH是指溶液中的氫離子濃度指數(shù)，多用來(lái)指示溶液的酸堿性。在100 kPa壓強(qiáng)的狀態(tài)下，pH=7的溶液呈中性，pH>7 的溶液呈堿性，pH<7 的溶液呈酸性 [6]。系統(tǒng)采用雷磁的E-201-C復(fù)合pH電極，被測(cè)溶液的氫離子濃度變化會(huì)引起內(nèi)參比電極電動(dòng)勢(shì)變化，且二者構(gòu)成線性函數(shù)關(guān)系。pH調(diào)理電路如圖3所示，其中U2部分為差分放大電路，U2輸出的是放大后的差分信號(hào)。為了使放大后的信號(hào)在ADC芯片的輸入范圍，使用U1部分進(jìn)行電壓抬升。

2.2 TDS 調(diào)理電路

TDS 即溶解性總固體，指水中溶解的各種離子、分子和化合物的總量，不包括懸浮物和溶解氣體 [7]。本文使用頻率法對(duì) TDS 進(jìn)行測(cè)量，以 555 芯片為核心構(gòu)成多諧振蕩電路，可持續(xù)輸出頻率信號(hào)，根據(jù)頻率和 TDS 的關(guān)系可求得 TDS的值。TDS 調(diào)理電路如圖 4 所示。

2.3 濁度調(diào)理電路

濁度是指樣本水質(zhì)溶液對(duì)發(fā)射的光線產(chǎn)生的阻礙大小，包括懸浮物對(duì)光的散射和溶質(zhì)分子對(duì)光的吸收。濁度不僅與水中懸浮物的含量有關(guān)，還與它們的大小、形狀以及折射系數(shù)有關(guān) [8]。系統(tǒng)采用 TS-300B 散射式濁度傳感器，傳感器由一個(gè)光敏二極管和一個(gè)發(fā)光二極管組成，二者收發(fā)紅外線，最后輸出電信號(hào)。濁度調(diào)理電路如圖 5 所示，使用 U1 運(yùn)算放大器，將電壓跟隨到輸出，提高信號(hào)驅(qū)動(dòng)能力。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

鴻蒙OS的任務(wù)模塊擁有32個(gè)優(yōu)先級(jí)，可實(shí)現(xiàn)任務(wù)之間的通信和切換。鴻蒙OS中的任務(wù)是搶占式調(diào)度機(jī)制，高優(yōu)先級(jí)任務(wù)可打斷低優(yōu)先級(jí)任務(wù)，低優(yōu)先級(jí)任務(wù)須在高優(yōu)先級(jí)任務(wù)阻塞或執(zhí)行結(jié)束后才能夠調(diào)度 [9]。鴻蒙OS任務(wù)調(diào)度機(jī)制如圖6所示。

根據(jù)鴻蒙OS的特性以及實(shí)際需求，設(shè)置了3個(gè)不同優(yōu)先級(jí)的任務(wù) ：（1）水質(zhì)檢測(cè)任務(wù) ：用于獲取pH、TDS、濁度等水質(zhì)檢測(cè)參數(shù)并計(jì)算，然后在OLED屏幕上實(shí)時(shí)顯示 ；（2）數(shù)據(jù)裝載任務(wù) ：用于將水質(zhì)檢測(cè)任務(wù)中的數(shù)據(jù)讀取并裝載，為網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)做準(zhǔn)備 ；（3）網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù) ：將檢測(cè)終端連接WiFi熱點(diǎn)，再通過(guò)MQTT協(xié)議連接阿里云IoT平臺(tái)。系統(tǒng)上電后，外設(shè)初始化和鴻蒙OS系統(tǒng)初始化，之后在主函數(shù)上建立新的任務(wù)來(lái)啟動(dòng)程序。鴻蒙OS下位機(jī)軟件流程如圖7所示。

3.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

使用Qt編寫了PC端上位機(jī)軟件，軟件開發(fā)的編程語(yǔ)言為C++[10]。上位機(jī)可通過(guò)MQTT協(xié)議連接阿里云 IoT 平臺(tái)，并訂閱阿里云IoT平臺(tái)發(fā)布的消息，最后通過(guò)使用阿里云平臺(tái)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)功能將數(shù)據(jù)采集終端的檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)軟件，其可對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和動(dòng)態(tài)曲線顯示。多個(gè)傳感器的檢測(cè)數(shù)據(jù)不但可以在上位機(jī)上實(shí)時(shí)顯示，也可以通過(guò)隸屬度中心法、加權(quán)平均法和D-S證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得科學(xué)的水質(zhì)分析。上位機(jī)軟件結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)可實(shí)現(xiàn)用戶管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和歷史記錄查詢等功能。上位機(jī)軟件的部分界面如圖8所示。

4 數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合是水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析和處理的重要技術(shù)，它綜合了分布在不同位置的多個(gè)同類或者異類傳感器所提供的局部觀測(cè)量，消除了多個(gè)傳感器之間可能存在的信息冗余和矛盾，形成對(duì)水質(zhì)情況相對(duì)完整的感知描述。

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合框架共兩層，如圖9所示。融合框架的第一層將接收的pH、TDS 和濁度通過(guò)隸屬度中心法轉(zhuǎn)化為隸屬度，通過(guò)自適應(yīng)加權(quán)將多個(gè)傳感器的隸屬度融合。融合框架的第二層將融合后的隸屬度作為基本概率分配，使用D-S證據(jù)理論算法進(jìn)行決策級(jí)融合處理。

4.1 隸屬度中心法

為直觀、科學(xué)地了解水質(zhì)情況，以飲用水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為例，根據(jù)《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》（GB5749-2006）和專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)飲用水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置了三個(gè)水質(zhì)等級(jí) ：適宜飲用（Ⅰ類）、可以飲用（Ⅱ類）和不宜飲用（Ⅲ類）。根據(jù)飲用水的水樣特點(diǎn)和模糊規(guī)則，使用高斯隸屬度函數(shù)計(jì)算水樣中不同參數(shù)對(duì)應(yīng)的隸屬度值 [11]，隸屬度函數(shù)表達(dá)式為 ：

式中：x為檢測(cè)的水質(zhì)參數(shù)數(shù)值；a為水質(zhì)等級(jí)的特征參數(shù)；σ為水質(zhì)等級(jí)的特征最大偏差。

4.2 自適應(yīng)加權(quán)平均法

加權(quán)平均法可以按照某個(gè)原則給每個(gè)傳感器的測(cè)量值分配權(quán)重，得到對(duì)一個(gè)目標(biāo)事件的整體估計(jì)值。自適應(yīng)加權(quán)平均法可以根據(jù)傳感器的狀態(tài)，自適應(yīng)地改變權(quán)值，使權(quán)值分配更加準(zhǔn)確。本方法可以有效處理數(shù)據(jù)冗余，且兼顧了每個(gè)傳感器，具有較強(qiáng)的魯棒性。通過(guò)下式可對(duì)隸屬度的自適應(yīng)進(jìn)行加權(quán) ：

式中：n 為傳感器的個(gè)數(shù)；λ 為傳感器對(duì)應(yīng)的權(quán)值，可用下式求得

式中，σ 為某段時(shí)間傳感器檢測(cè)數(shù)值的方差。

為了防止隸屬度和不為1，需要對(duì)隸屬度進(jìn)行歸一化修正，如下 ：

4.3 D-S 證據(jù)理論

D-S證據(jù)理論是一種模糊推理理論，可以將多個(gè)證據(jù)的基本概率分配（Basic Probablity Assignment, BPA）進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，具有處理多源不確定信息的能力，因此在多傳感器信息融合領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

D-S證據(jù)理論中的識(shí)別框架Θ包含了N個(gè)互斥且窮舉命題，對(duì)于任意命題A，都屬于冪集合2Θ。在2Θ中定義的BPA滿足下式 ：

對(duì)應(yīng)的合成規(guī)則為 ：

式中，K為歸一化常數(shù)，表達(dá)式為：

5 仿真與實(shí)驗(yàn)

5.1 仿真

仿真1～3號(hào)終端節(jié)點(diǎn)的pH、TDS和濁度三個(gè)檢測(cè)參數(shù)在某段時(shí)間內(nèi)的數(shù)值。其中1號(hào)和2號(hào)傳感器模擬了在Ⅰ類水質(zhì)條件下的檢測(cè)數(shù)據(jù)，3號(hào)傳感器為設(shè)計(jì)的高沖突證據(jù)，以驗(yàn)證高沖突證據(jù)存在時(shí)數(shù)據(jù)融合決策的科學(xué)性，仿真數(shù)據(jù)和融合結(jié)果如圖10所示。根據(jù)圖10（d）的仿真結(jié)果，Ⅰ類水質(zhì)的BPA在0.7左右，表明數(shù)據(jù)融合算法即使在有高沖突證據(jù)的情況下，融合結(jié)果仍符合常理。說(shuō)明該算法解決了高沖突證據(jù)融合的缺陷，解決了在水質(zhì)監(jiān)測(cè)過(guò)程中由于某個(gè)傳感器的故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合結(jié)果有悖常理的問(wèn)題。

5.2 實(shí)驗(yàn)

以純凈水作為實(shí)驗(yàn)用水，使用三個(gè)數(shù)據(jù)采集終端實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)純凈水質(zhì)量，檢測(cè)結(jié)果見表 1 所列。

基于本文的數(shù)據(jù)融合算法，將表1數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，

從表2可以看出 ：融合前，三個(gè)水質(zhì)指標(biāo)中Ⅰ類水質(zhì)BPA比其他類大 ；融合后，Ⅰ類水質(zhì)的BPA高達(dá)0.804 3，比其他類大，且相比融合前的BPA更大。由此可見，本文的數(shù)據(jù)融合算法更科學(xué)、效果更顯著。

6 結(jié) 語(yǔ)

根據(jù)鴻蒙OS的優(yōu)勢(shì)和水質(zhì)監(jiān)測(cè)需求，設(shè)計(jì)了一套水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測(cè)與水質(zhì)類型分析的系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用多路傳感器實(shí)時(shí)獲取水質(zhì)信息，通過(guò) WiFi 技術(shù)將信息上傳到阿里云 IoT平臺(tái)，最后將數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)軟件實(shí)時(shí)顯示并進(jìn)行水質(zhì)分析。本系統(tǒng)是基于鴻蒙 OS 一次開發(fā)的，多端部署，可擴(kuò)展性強(qiáng)、便于維護(hù)。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、實(shí)時(shí)性好、魯棒性強(qiáng)，解決了在數(shù)據(jù)融合中由于傳感器故障引起的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)相悖的問(wèn)題，具有廣闊的應(yīng)用前景。

審核編輯 ：李倩