物联网工程-基于NB–IOT的白洋淀水质实时监测系统

第1章绪论1.1研究背景与意义随着社会人口的不断增长和经济实力的逐步增强，我们赖以生存的水环境并没有受到太多关注。然而，人类健康和社会稳定与水环境安全密切相关REF_Ref29031\r\h[1]。该国的经济实力正在增强。为了快速发展和开发郊区，许多工厂已经开始向郊区迁移。然而，由于监管不力，工厂废水和城市生活污水未经处理直接排入河流，导致我国河流水质受到一系列污染。此类水污染事件的发生，不仅会影响生态环境，还会限制人类活动的范围。相关研究涉及一种基于ZigBee技术的鱼塘水质实时监测系统REF_Ref30674\r\h[2]。简而言之，该系统主要包括传感器模块、ZigBee模块、中心处理系统和GPRS模块，其中ZigBee网络组织方式采用网状拓扑结构；将温度传感器模块、pH值传感器模块、溶解氧值传感器模块等放置在鱼塘中；传感器模块向绑定的ZigBee模块发送数据；ZigBee模块将相关数据发送到ZigBee接收器；ZigBee接收器接收信号并将该信号输入到中央处理系统；中央处理系统通过GPRS模块将数据发送给管理者的计算机或移动电话，以便管理者可以根据需要随时获取测量数据REF_Ref31660\r\h[3]。当被测水体的指数低于设定的标准值时，中央处理系统发出警报，同时通过为了满足当前水资源管理自动化和远程监控的需要，并且还设计了一个基于GPRS的实时管理系统，包括终端子系统、主站子系统和通信服务子系统REF_Ref31859\r\h[4]。终端子系统是基于STM32F103X微处理器和GPRS网络开发的。MC55的GPRS模块用于实现终端与GPRS网络之间的远程无线数据传输，并在此基础上实现广泛的水资源管理监控。管理系统软件基于Windows平台，在SQL2Server+VC++环境下，采集和处理运行参数和实时水质数据，进行统计、分析、曲线和分类REF_Ref31908\r\h[5]。设计的系统满足了实时性强、网络化、智能化的要求。因此基于相关的研究设计，本文提出了一种基于NB-IOT的水质实时监测系统设计，为健康饮水保驾护航。1.2国内外研究现状对于一定场所的监控系统的研究各个国家均有类似的设计。SafiraMRREF_Ref31999\r\h[6]发明公开了一种水质实时监测系统。通过在水上平台模块上布置水质监测模块并通过远程控制模块执行控制，水质实时监测系统可以系统地实时监测水源，数据处理和传输模块以及数据接收和分析模块实时分析水质，以便于探索人类活动与水质变化之间的相关性，并提供相应的预防和控制措施；远程控制模块和水上平台模块的组合可以动态控制水质采样点的位置，不需要设置固定的采样点，可以自动完成水质监测；因此，与人工采样相比，水质监测系统的成本可以大大降低，监测结果更良好REF_Ref32163\r\h[7]。养护观赏鱼包括定期维护水质和数量。这一点经常被鱼主人忘记，因为他们没有关于水族馆条件的足够信息。王克玉REF_Ref32228\r\h[8]提出了一种基于物联网的水族馆无线监控系统。使用温度传感器、浊度传感器和超声波传感器作为传感器设备。基于传感器数据，使用C4.5算法对服务器端的水族箱状况进行分类。用户可以通过我们的网络应用程序访问这些信息。在性能评估中表明，使用80:20数据分区，该系统可以达到97.8%的准确率。方志豪REF_Ref32280\r\h[9]介绍了一种低成本的实时监测用户饮用水水质的系统的设计和开发。该系统由多个管内电化学传感器和光学传感器组成，重点是低成本、轻量化和可靠的长时间运行。这样的实施方式适合于大型部署，使得传感器网络方法能够向水消费者、水公司和当局提供时空丰富的数据。进行了大量的文献和市场研究，以确定低成本的在线传感器，该传感器能够可靠地监测可用于推断水质的几个参数。基于选定的参数，开发了传感器阵列以及用于模拟信号调节、处理、记录和数据远程显示的几个微系统。最后，开发了一种融合在线多传感器测量的算法，以评估水污染风险REF_Ref32437\r\h[10]。ChenZengREF_Ref32558\r\h[11]研究的目的是开发一种用于溪边水质监测的自动化计算机辅助多物种生物传感装置。来自多个营养水平的代表性淡水动物组被选为自动生物监测仪的测试对象，包括鱼类、未成熟昆虫和贻贝。重点放在系统设计、硬件开发、数据管理以及可作为判断水质适宜性标准的物种特异性反应的初步观察上。专门设计的差动放大器用于检测未受限制的受试者的选定生物电响应，该放大器与一台16位仪器小型计算机连接REF_Ref456\r\h[12]。由鱼鳃通气运动、蜉蝣若虫鳃搏动和贻贝产生的模拟响应信号、心脏事件被数字化，并作为每单位时间的事件存储在磁盘文件中。这项研究的结果表明，设计用于检测来自不同淡水热带群体的个体产生的选定生物反应的多物种生物监测器可以同时测量。1.3本文的研究内容本文的研究主要针对水质实时监测系统的硬件和软件进行设计，旨在实现该装置的基本特性，进一步提高监测系统的监控效率和安全性。具体研究内容包括以下方面：（1）本文介绍了国内外水质实时监测系统的研究背景和发展趋势，并提出了该系统的具体研究内容和设计方案。（2）设计了水质实时监测系统的软硬件控制系统的基本要求，并提出了水质实时监测系统的总体方案。其中软件设计包括系统主流程和子流程的设计。（3）最后，对水质实时监测系统进行了总结和调试分析，以进一步验证该装置的实用性。第2章水质实时监测系统总体方案2.1系统设计思路及方案本文着重设计一种河流水质多参数在线远程监测系统以实现对河域水环境的实时监测，将有效地预防河域水资源污染并提高河域水资源保护效率。本文研究并设计一种基于NB–IOT的白洋淀水质实时监测系统，系统分为水质采集终端和上位机监测端。系统以STM32F103C8T6为主控芯片，结合多参数水质传感器、水流速检测模块、光电转换模块和NB-IoT无线通信模块开发了河域水环境采集终端；利用有人IoT云平台实现了设备接入、数据查询显示、实时定位、手机报警推送功能，设计开发了集成式的水质参数监测上位机，实现了水质参数的远程监控。（1）系统总体设计。完成基于微处理器、NB-IoT网络、公有云平台的水质监测系统方案设计，完成水质监测传感器选型，对NB-IoT通讯与公有云可行性进行分析。（2）水质监测节点的硬件和软件设计。硬件设计方面完成水质监测节点的微处理器选型，水质检测节点核心板电路、传感器数据采集电路、电源电路、NB-IoT模组等硬件设计；软件设计方面完成监测节点系统初始化、水质参数信息采集、水质监测节点与云平台连接、数据收发等程序设计。（3）云平台接入与系统测试。以公有云平台为基础，完成水质监测节点的接入、界面设计、消息推送、数据展示等功能。其研究方案具体如下：（1）在基于物联网技术的装置工作中，数据和信号是物联网系统的核心，数据的产生、处理、传输、展示贯穿于整个物联网系统的工作流程。因此可以将数据作为设计基于物联网技术的装置的重点。（2）以系统工作中的“数据”作为主线，将系统整体方案设计分三个模块进行分析讲解。在写作过程中说明三个与数据相关的设计问题，它们分别是：数据的获取与处理、数据的发送与接收，以及数据的最终展现形式。（3）监测装置的设计内容包括两方面：硬件设计和软件设计。其中，硬件设计完成数据的获取，软件设计完成数据的处理、发送和接收，以及展现最终的监测数据。2.2NB-IoT数据传输原理随着物联网技术在医疗、汽车和农业等领域的广泛应用，物联网连接市场也迎来了蓬勃生机。不同于智能家居、车联网等领域的中高速连接，智能抄表、智能井盖和电车卫士等领域对低速广域物联网有着更高的需求，NB-IoT技术也应运而生。NB-IoT是物联网领域的一个新兴技术，它的研究和标准化工作由3GPP标准化组织进行，由于其工作在授权频段，所以相较于其他网络频段干扰更少，可以为用户提供更好的服务质量和安全保障，这也有利于NB-IoT的蓬勃发展。现阶段物联网通信技术主要分为短距离通信技术和广域网通信技术两大类。以Wi-Fi、ZigBee为代表的短距离通信技术主要优势为稳定性高、传输速度快，但网络覆盖区域较小且功耗较高，适用于视频监控等领域。而以LoRa、NB-IoT为代表的低功耗广域网技术更加适用于对时延不敏感、数据吞吐量小的业务场景。由于LoRa工作在非授权频段，数据传输的安全性就没有NB-IoT高，同时使用LoRa需要自己组建私网，终端节点的设计就更加复杂。终端侧通过移植软件开发工具包（SoftwareDevelopmentKit，SDK）可以实现基于轻量化的受限应用协议（ConstrainedApplicationProtocol，CoAP）与LwM2M协议进行传输，降低物联网终端功耗。同时目前已有80多款模组已经移植平台的SDK，终端设备可基于预集成的模组，使用AT指令快速实现接入平台和数据业务，这里选用市面上最为常用的M5310-A模组，其实物图如图2.1所示。图2.1M5310-A模组实物图在本文的水质监测系统设计中，终端侧通过STM32单片机搭载了该款NB-IoT模块，并使用AT指令快速连接上了NB-IoT网络。OneNET平台侧可实现与中国移动NB-IoT网络的无缝对接，满足大量设备的快速入云，同时实现对设备的资源订阅、数据存储、数据转发、命令下发、安全传输等。应用侧提供了丰富的应用程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API），个人只需专注于自身应用的开发，而不用花大量时间在环境搭建上。通过云平台转发的监测数据，应用服务器要能接收并解析数据将其存储在数据中心，基于NB-IoT的数据传输框图如图2.2所示。OneNET云平台为用户打造了完美的数据中转层，使基于NB-IoT的水质监测系统开发更加便捷。图2.2NB-IoT数据传输框图2.3水质监测系统总体架构针对传统水质监测系统的弊端，本文开发了一种基于NB-IoT的水质监测系统，本系统主要由水质传感器采集模块、NB-IoT数据传输模块、水质监测管理平台三大部分组成，由采集模块采集数据，通过数据传输模块上传到云平台，最终上传到MYSQL数据库。具体流程为通过在白洋淀监测区域内布置的节点获得相关水质信息，数据经微控制器处理后由支持NB-IoT网络传输的模组传输至OneNET云平台，通过在OneNET云平台上进行相关配置，可将设备终端采集的水质数据通过HTTP协议推送至本地应用服务器，从而完成水质数据的相关操作，以达到信息收集、数据分析、水质监测的目的。该水质监测系统总体框架如图2.3所示。图2.3水质监测系统总体框架第3章水质实时监测节点硬件电路设计3.1硬件系统总体架构水质监测节点的硬件系统以STM32（MCU）单片机为控制单元，通过RS485信号转换电路与水质传感器进行通信，通信协议采用Modbus。主控模块负责定时采集各水质传感器的监测数据，然后通过NB-IoT模块将一包完整数据发送到OneNET云平台，整个硬件系统的工作需要依靠电源供电模块来维持。硬件系统总体架构如图3.1所示。图3.1硬件系统总体架构3.2系统主控模块主控模块作为整个硬件系统的控制单元，要主导着各模块的正常运行。因此在选择主控模块的微控制器时，必须充分考虑其外设资源是否满足整个硬件系统的工作需求，以及是否支持硬件设备的功能扩展。综合以上考虑，本文选择意法半导体（ST）公司生产的STM32F103C8T6型号芯片作为主控模块的核心芯片，该款芯片的引脚图如图3.2所示。图3.2STM32F103C8T6主控芯片STM32F103C8T6型号芯片使用高性能的32位RISC内核，供电电压为2.0V至3.6V，可通过系统稳压电路输入，工作频率为72MHz，包含3个12位的ADC、4个通用16位定时器，还包含标准和先进的通信接口：多达2个I2C接口、3个SPI接口、5个USART接口、1个USB接口等，基本达到各外接模块的工作需求。同时该款芯片内置高达512K字节的闪存和64K字节的SRAM，满足该系统软件驱动的内存需求，且其工作时的温度范围为-40度至+105度，也适用于水质监测系统的低温场景。3.3水质传感器模块本文设计的水质监测系统在参数选择上参考《地表水环境质量标准（GB3838-2002）》，选取其中温度、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮和总磷5项作为监测指标。考虑到水质传感器模块一般价格比较昂贵，本文设计的监测节点硬件终端仅集成了溶解氧传感器，实物图如图3.3所示。而其它水质参数采集过程原理均相同，在本文将以随机数作为数据采集的结果，因此最终展示数据不代表站点实际水质状况。图3.3溶解氧传感器实物图图中该款溶解氧传感器采用荧光法，不消耗氧气、不受磁场干扰、不消耗探头、灵敏度高和检出限低，能够克服传统经典测量方法不能在线连续测量的缺点。相比于极谱法探头，使用荧光法溶解氧探头无需更换膜片、频繁校准、长期免维护和安装方便，所以更加适用于户外水质监测维护不便利且需要长期监测的场景。3.4NB-IoT模块水质监测节点使用的NB-IoT模块为中移物联网有限公司研发的M5310-A模组，通过该模组可实现监测节点与移动OneNET云平台的数据交互。单片机通过AT指令对模组进行初始化后，可将水质数据采集结果上报至OneNET云平台，同时模组接收到OneNET云平台下发的命令后，也可以通过串口转发至单片机。该模组工作频段是Band3、Band5、Band8，模组可以自动搜寻频率，也支持使用AT指令自由选择频段；主要应用于低功耗的数据传输业务，满足3gppRelease14标准；内嵌LwM2M/MQTT/TCP/UDP/CoAP等多种数据传输协议和扩展的AT指令。图3.4为M5310-A模组的引脚分配图。图3.4M5310-A引脚图3.5485转232模块在水质监测节点设计中，由于水质传感器输出的是485信号，因而与单片机进行通信时需要将485信号转为232信号。本文使用现有的RS485模块完成信号的转换操作，该模块电路原理图如图3.5所示。图3.5RS485模块原理图该RS485模块板载MAX485芯片，是一款用于485通信的低功耗、限摆率收发器，其工作电压为5V。另外模块板载5.08mm间距2P接线柱，方便485通信接线，同时芯片全部引脚都已经引出来，可以直接通过单片机控制操作。3.6电源供电模块电源供电模块是保障系统正常工作的前提。由于本文选用的溶解氧传感器其正常工作电压为12V，所以可选择12V可充电锂电池作为整个硬件系统的电源模块，对于其它低电压设备则可通过降压后输入，电源实物图如图3.6所示。该电池采用进口18650电芯，安全品质有保障，且尺寸规格为56*58*67mm，重量约为435g，满足监测节点的便携式要求。图3.6锂电池实物图第4章水质实时监测系统软件设计4.1系统功能架构设计在进行系统开发之前需要对整个业务平台进行功能需求分析，这是确定系统架构的前提。在第四章节介绍了水质监测节点的详细设计过程，并已经实现了水质监测数据在OneNET云平台上的展示。为更加方便地对水质监测站点及相应监测数据进行管理，需要搭建本地水质监测管理平台。OneNET平台向客户提供了数据推送服务，通过相关配置后，可以将平台作为客户端，将相关信息以HTTP请求的方式，发送给应用服务器。其中，相关信息包括水质监测数据和设备上下线消息。应用服务器接收到OneNET云平台推送的消息后，需要及时保存到数据库，本文使用MySQL关系型数据库。基于OneNET云平台的推送数据，可搭建水质监测管理平台，其中水质监测数据流转图如图4.1所示。图4.1水质监测数据流转图由图4.1知，水质监测数据是整个系统的核心数据。通过应用服务器的数据接收小程序可将OneNET云平台的推送数据保存在MySQL数据库，而水质监测管理平台则基于MySQL数据库的水质数据执行相关业务功能。在本文的水质监测系统设计中，数据接收小程序和水质监测管理平台均基于SSM框架实现，并按照三层架构的模式进行开发。其中，Controller层为表现层，在该层使用了SpringMVC技术，主要与前端页面进行交互；Service层为业务层，当表现层接收到页面发来的请求时，通过业务层执行相应逻辑并返回结果；Dao层为数据层，主要用来与数据库打交道，在该层使用了MyBatis技术，简化了数据库的连接以及实现数据表的增删改查操作。水质监测管理平台作为水质监测系统的上层应用，主要与用户进行交互，其提供的功能应该足够丰富。通过对水质监测市场需求的相关调研，将本文的水质监测管理平台确定为三大部分：平台系统管理模块、水质节点管理模块和水质详情模块。图4.2为水质监测管理平台的功能架构图。图4.2平台功能架构图（1）平台系统管理模块平台系统管理模块主要实现了三个功能，且不向普通用户开放权限。该模块向管理员用户提供了模块管理功能，每个列表项将代表平台的一个具体可操作功能，管理员可以对所有模块列表进行增删改查；提供了平台所有角色的增删改查操作，管理员可在角色列表为每个已创建角色授权可操作的模块列表项；提供了用户管理功能，管理员可在用户列表首页新建用户，并为新用户分配平台的角色，当普通用户订阅了平台的水质监测站点，管理员可在用户列表首页为其授权可查看的站点。（2）水质节点管理模块水质节点管理模块主要实现了四个功能。该模块提供了所有用户已订阅节点列表的详情，通过列表首页用户可以向任意站点下发读取数据的命令，以便获取最新水质信息，并且可以查看所有站点设备是否在线的消息，当设备长时间处于离线状态，用户可告知管理员进行设备维护；提供了所有已订阅节点在百度地图中的分布查询，方便用户直观查看监测站点的位置及水质状况；向管理员用户提供了水质报警限值的更改操作，根据每个水域水质要求不同，管理员用户可以自由设置每个站点需要报警的水质等级；提供了报警推送功能，管理员用户可以选择要推送的监测站点消息，若近期内该站点出现水质等级超标情况，平台将会向所有订阅该站点的用户推送报警消息。（3）水质详情模块水质详情模块主要实现了三个功能。该模块提供了对各站点水质历史数据的查询功能，并以表格的方式呈现给用户，用户也可以通过页面下载水质历史数据的Excel文件；提供了对各站点水质走势的查看，用户可以查看各个水质参数随时间的变化趋势图，平台将以折线图的方式反馈给用户；提供了对各站点各时间段水质数据分类结果的查看，分类方法为本文第三章所提方法，分类结果分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级。4.2系统主程序设计本文在设备端通过TIM2定时器实现了每半小时下发一次水质数据采集的命令，使用USART2串口接收水质传感器的返回数据和TIM3定时器确定返回数据的结束标记。对于水质数据的上报，本文使用USART3串口与NB-IoT模块进行通信，然后通过该模块与OneNET平台进行交互。由于平台也会下发数据到设备端，且规定时间内未收到设备端的数据回复，将会导致此次通信操作失败，因此本文在设备端使用TIM6定时器实现了OneNET平台下行数据的检查。同时，为了防止网络波动导致NB-IoT模块与OneNET平台连接断开，进而无法正常上传数据，本文在设备端使用TIM7定时器实现了断线标志位的检查，如果网络断开将重新初始化NB-IoT模块。因此，本文对于设备端实现水质数据主动上传的设计，首先在硬件上初始化了2个串口和4个定时器，然后初始化了NB-IoT模块，保障了各个模块的正常工作，最后通过一系列流程判断是否达到上传数据的要求，具体流程如图4.3所示。图4.3系统数据上传主程序设备端上电后，首先会执行硬件和NB-IoT的初始化，然后等待半小时后硬件会向485总线发送读取水质数据的命令，收到一帧数据包后会将modbus.reflag置为1，然后进入主函数校验接收到的一帧数据在传输时是否发生错误，校验方式为CRC，如果通过CRC校验，设备将解析数据区的内容，将16进制数值转换为浮点数并保存在寄存器，然后按照NB-IoT模块发送数据的AT指令格式封装一帧数据包。4.3OneNET数据响应流程在NB-IoT模块与OneNET平台保持连接的前提下，设备端会通过NB-IoT模块将单片机内部封装的数据包发送到OneNET平台，然后清除相关标志位，等待下一次循环；否则，设备端将重新对NB-IoT模块进行初始化。当OneNET平台有下行数据发送给设备侧时，设备应及时接收下行数据，并在规定时间内做出响应，数据响应流程如图4.4所示。图4.4OneNET下行数据响应流程图4.4中，设备对下行数据的接收是通过M5310-A模组转发完成的，因此需要对单片机与M5310-A模组的通信串口USART3进行中断配置，当有下行数据时，及时将数据保存到寄存器。由于OneNET平台25秒内没有收到下行数据的回复便认为操作失败，故本文在硬件上使能了TIM6定时器中断，定时对下行数据包进行检查，以便有数据请求时得到及时处理。根据本文设计的水质监测节点业务需求，主要在以下两种情况会收到OneNET平台的下行数据：（1）通过OneNET平台主动读取指定Object下指定Instance下的指定Resource的数据；（2）模组侧设备在平台的存活时间到期，平台会强制设备离线，并向设备侧发送断线指令。对于OneNET平台主动读取设备资源数据，设备侧收到读取命令后将根据ObjectID、InstanceID和ResourceID匹配实体资源，然后将对应数据流按照AT指令格式进行回复。由于OneNET平台限制了模组侧单次登录时间，故本文通过TIM2定时器中断在设备下线前对设备存活时间进行了更新。4.4水质数据的采集水质传感器与单片机采用基于485的Modbus通讯，工作在半双工方式下，硬件上电后两者均处于监听方式，任何一次数据交换都是由单片机主动发起。因此对于水质数据的采集，本文在硬件上使用两个定时器（TIM2和TIM3）和一个USART2串口来完成数据的交换。其中定时器TIM2用来控制单片机采集数据的频率，定时器初始化程序如图4.5所示。图4.5定时器TIM2的初始化在TIM2的初始化中，本文开启了定时器更新中断，设置更新周期为5s。当程序上电后，主程序会5s进入一次中断程序，执行相应操作。对于水质数据上报周期，设置时间过长不能及时获取水质信息且当设备出现异常情况时难以排查问题，设置周期过短导致数据交换频率过高，功耗增加，且NB流量消耗严重，故本文数据上报周期设置为半小时一次。因此在定时器TIM2的中断函数中需要定义一个静态变量Time_value，控制主程序半小时向传感器设备发送读取数据的命令，主要程序如下所示：当定时器TIM2中断程序检测到中断标志位挂起后，首先清除标志位，然后将静态变量Time_value加1，判断是否达到半小时的定时要求。如果达到要求，将Time_value清零，然后向485总线发送一条采集水质数据的命令，随后将485总线忙碌标志位挂起；否则，直接退出中断函数的执行，等待下一次中断标志位的挂起。4.5485串口通信本文使用STM32单片机的USART2作为485通信的串口，通过外接485转232模块实现与水质传感器的数据交互。当水质传感器向单片机做出读命令回复后，单片机需要接收返回的数据包，本文通过USART2串口中断函数完成数据的存储，程序如图4.6所示。图4.6USART2串口中断函数考虑到水质传感器与单片机的通信基于Modbus协议，因此需要使用一个定时器来约定传感器返回数据包的结束标记，这里选用单片机的TIM3定时器。Modbus协议约束为：当接收数据停止时间达到3.5个字节以上，即认为一帧数据传输完毕。本文对USART2串口初始化时配置了波特率为9600bit/s，一个起始位和一个停止位，所以该串口传输一个字节的时间为1040us，即Modbus协议确定一个数据帧传输完成的时间为3.64ms。由于TIM3定时器只工作于USART2串口接收水质传感器返回数据包期间，该配置极大提高了程序运行效率。4.6上位机介绍基于NB-IoT（窄带物联网）的白洋淀水质实时监测系统是一种物联网应用程序，旨在通过网络连接实时监测和报告白洋淀水质信息。此系统包括水质传感器，NB-IoT模块，数据中心以及安卓app上位机。安卓app上位机是此系统的用户界面，用户可以通过它来查看实时的水质数据、设置监测参数以及接收警报和通知。下面是该应用程序的详细介绍：用户登录/注册：用户可以使用自己的账户登录或注册该系统。登录后，用户可以查看自己的监测设备，并能够在设备列表中添加、编辑或删除设备。设备监测：用户可以查看设备的实时数据，包括水质温度、PH值、溶解氧、浊度等数据。参数设置：用户可以根据自己的需要设置监测参数，例如监测频率、报警阈值等。用户可以在应用程序中更改这些参数，并将其发送到设备上进行更新。告警和通知：如果水质参数超出了用户设置的阈值，系统会自动发送警报和通知。用户可以在应用程序中设置告警参数，并能够接收通知和报警信息。数据可视化：应用程序还提供了数据可视化功能，用户可以通过图表和图形界面直观地了解水质数据的趋势和变化。总之，安卓app上位机是该系统的核心用户界面，为用户提供了全面的水质监测和管理功能，帮助用户了解和改善水质情况。图4.7为app上位机用户应用界面的截图。图4.7app上位机用户应用界面截图第5章系统功能测试5.1水质数据上传功能测试本文设计的水质监测节点正常情况下可通过NB-IoT模块向OneNET云平台上传水质数据，参数有温度、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮和总磷，上传频率为半小时一次。水质数据的上传结果可在OneNET云平台的设备资源列表进行查看。溶解氧浓度最大约为9.5mg/L，最小约为8.76mg/L，且上传频率为半小时一次，说明监测节点主动上传数据功能正常。同时，OneNET云平台向用户开放了应用编辑器，用户可以方便快捷地实现OneNET平台上的设备数据流可视化，图5.1为本次监测站点实时水质数据展示界面。图5.1水质数据展示界面5.2读取命令下发功能测试根据水质监测系统的业务需求，目前仅需要设备对下发的读取命令做出实时响应即可。对于读取命令的下发，可以通过OneNET平台直接测试，在设备成功登录到平台时，资源管理界面中可以看到读、写、执行等操作；同时，也支持通过OneNET平台提供的API调用相应接口的方式，实现对设备资源的数据读取。图5.2是本次读取命令下发的日志详情，读取参数为溶解氧浓度。由该图可看出，监测节点对下发的读取命令响应结果为成功，响应时间仅不到1s，且返回的溶解氧浓度为9.06mg/L，完全满足实时响应的需求。图5.2读取命令下发日志详情5.3最终成果在设备的研究与调试中，我们也遇到了许多的困难与阻碍，但经过几次反复的尝试与解决，最终成功的将设备焊接完成，图5.3为本次设计系统的最终实物图片。图5.3最终实物图第6章结论国家经济高速发展的同时，也带来了水环境的严重污染问题。然而，人类的健康和社会的稳定都与水环境的安全息息相关。为落实水环境监管防治政策，水质监测技术的研究不可或缺。目前常用的Wi-Fi、ZigBee和Bluetooth等通信技术，由于通信距离短，无法满足远程水质监测的要求；而GPRS、4G、5G等通信技术，由于能耗、信号覆盖以及高流量成本等问题，也不适于应用到水质监测中。近几年来，NB-IoT技术因其具有低成本、低功耗、广覆盖和大连接的优势，迅速出现在人们眼前，成为物联网领域中一颗闪耀的新星。因此，本文设计了一种基于NB-IoT的水质监测系统。该系统主要由水质数据采集模块、NB-IoT数据传输模块和水质监测管理平台组成。针对传统水质无线监测技术存在的问题，利用NB-IoT技术实现了水质监测节点的设计。首先，对硬件电路总体架构进行了设计，对各模块选型和工作参数进行了介绍。然后，对软件设计过程进行了详细分析，包括水质数据采集过程以及通过NB-IoT模块实现与OneNET云平台的交互流程。最后，通过OneNET云平台界面对监测节点进行功能测试。结果表明，监测节点可以实时上传水质数据信息，也可以完成对平台下发命令的应答。参考文献Rodríguez-MuñozRodolfo,Muñiz-CastilloAarónIsrael,Euán-AvilaJorgeIván,Hernández-NúñezHéctor,Valdés-LozanoDavidSergio,Collí-DuláReynaCristina,Arias-GonzálezJesúsErnesto.AssessingtemporaldynamicsonpelagicSargassuminfluxanditsrelationshipwithwaterqualityparametersintheMexicanCaribbean[J].RegionalStudiesinMarineScience,2021,48.钱颖,杜亮,闫翔.一种可扩展的双电源水质监测系统的设计[J].科技创新与生产力,2022(12):30-33.崔秀波,路鹏程,李璐璐,刘立明.基于污染源在线监控系统的实时水质监测系统设计[J].无线互联科技,2022,19(23):58-61.闫天瑞,余倩倩,陈新威,李抒智,张红,王江,邹军,石明明,王洪荣,苏晓峰,陈启,郑炜陵.基于窄带物联网（NB-IoT）技术在智慧机场水质监测系统中的应用分析[J].应用技术学报,2022,22(04):395-398.BautistaMaryGraceAnnC.,PalconitMariaGemelB.,RosalesMarifeA.,ConcepcionIIRonnieS.,BandalaArgelA.,DadiosElmerP.,DuarteBernardo.FuzzyLogic-BasedAdaptiveAquacultureWaterMonitoringS