摘 要 ：針對傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)可靠性差、維護困難和未能直觀反映水質(zhì)情況的不足，設計了一種基于鴻蒙嵌入式系統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)。基于鴻蒙嵌入式系統(tǒng)設計了傳感器各檢測參數(shù)的調(diào)理電路，通過 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 ；經(jīng)阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)后，將檢測數(shù)據(jù)發(fā)送到 PC 端上位機軟件 ；上位機將接收的數(shù)據(jù)通過隸屬度中心法、加權(quán)平均法和 D-S 證據(jù)理論進行數(shù)據(jù)融合后可得到水質(zhì)情況。仿真和實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較強的魯棒性并能夠準確分析水質(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)，因此對生活用水進行水質(zhì)監(jiān)測具有重要意義 [1]。隨著技術(shù)的發(fā)展，水質(zhì)監(jiān)測領(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)測系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無線傳輸和實時監(jiān)測，但仍然存在穩(wěn)定性和可靠性較差、維護困難和未能準確分析水質(zhì)情況等問題。針對上述問題，設計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)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對水質(zhì)的實時監(jiān)測和分析，準確直觀地獲得水質(zhì)情況。

1 系統(tǒng)總體設計

水質(zhì)監(jiān)測系統(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是整個終端的核心，其主要作用在于接收傳感器的模擬信號，經(jīng)AD轉(zhuǎn)換和計算后通過內(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，終端節(jié)點連接上 WiFi熱點后，再使用MQTT協(xié)議連接阿里云IoT平臺和人機交互軟件 ；（3）人機交互層 ：用戶和工程師站二者組成人機交互層，能夠?qū)崿F(xiàn)對終端設備的業(yè)務管理。

2 系統(tǒng)硬件設計

微控制單元采用Hi3861V100（簡稱 Hi3861）芯片，該芯片是一款高度集成的2.4 GHz WiFi 系統(tǒng)級芯片，集成了IEEE802.11b/g/n 基帶和射頻（Radio Frequency, RF）電路。使用 Hi3861 芯片可簡單、快速、低成本地實現(xiàn)設備控制和網(wǎng)絡連接功能，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）和濁度敏感元件測得的模擬信號轉(zhuǎn)換為便于 ADC 和單片機采集的信號，設計了三個檢測參數(shù)的調(diào)理電路，其中 pH 和濁度使用 ADS1118作為外置ADC，提升了檢測精度。由于pH 和TDS 受溫度影響較大，故使用 DS18B20實現(xiàn)精準測溫，進而對pH和TDS進行溫度補償。Hi3861 芯片對四個檢測參數(shù)進行信號處理后獲得檢測值，并通過OLED屏幕實時顯示。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、數(shù)據(jù)保持以及校準功能。數(shù)據(jù)采集終端硬件結(jié)構(gòu)如圖 2 所示。

2.1 pH 調(diào)理電路設計

pH是指溶液中的氫離子濃度指數(shù)，多用來指示溶液的酸堿性。在100 kPa壓強的狀態(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復合pH電極，被測溶液的氫離子濃度變化會引起內(nèi)參比電極電動勢變化，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。為了使放大后的信號在ADC芯片的輸入范圍，使用U1部分進行電壓抬升。

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 TDS 進行測量，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，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)溶液對發(fā)射的光線產(chǎn)生的阻礙大小，包括懸浮物對光的散射和溶質(zhì)分子對光的吸收。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，傳感器由一個光敏二極管和一個發(fā)光二極管組成，二者收發(fā)紅外線，最后輸出電信號。濁度調(diào)理電路如圖 5 所示，使用 U1 運算放大器，將電壓跟隨到輸出，提高信號驅(qū)動能力。

3 系統(tǒng)軟件設計

3.1 下位機軟件設計

鴻蒙OS的任務模塊擁有32個優(yōu)先級，可實現(xiàn)任務之間的通信和切換。鴻蒙OS中的任務是搶占式調(diào)度機制，高優(yōu)先級任務可打斷低優(yōu)先級任務，低優(yōu)先級任務須在高優(yōu)先級任務阻塞或執(zhí)行結(jié)束后才能夠調(diào)度 [9]。鴻蒙OS任務調(diào)度機制如圖6所示。

根據(jù)鴻蒙OS的特性以及實際需求，設置了3個不同優(yōu)先級的任務 ：（1）水質(zhì)檢測任務 ：用于獲取pH、TDS、濁度等水質(zhì)檢測參數(shù)并計算，然后在OLED屏幕上實時顯示 ；（2）數(shù)據(jù)裝載任務 ：用于將水質(zhì)檢測任務中的數(shù)據(jù)讀取并裝載，為網(wǎng)絡通信任務做準備 ；（3）網(wǎng)絡通信任務 ：將檢測終端連接WiFi熱點，再通過MQTT協(xié)議連接阿里云IoT平臺。系統(tǒng)上電后，外設初始化和鴻蒙OS系統(tǒng)初始化，之后在主函數(shù)上建立新的任務來啟動程序。鴻蒙OS下位機軟件流程如圖7所示。

3.2 上位機軟件設計

使用Qt編寫了PC端上位機軟件，軟件開發(fā)的編程語言為C++[10]。上位機可通過MQTT協(xié)議連接阿里云 IoT 平臺，并訂閱阿里云IoT平臺發(fā)布的消息，最后通過使用阿里云平臺的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)功能將數(shù)據(jù)采集終端的檢測數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機軟件，其可對接收到的數(shù)據(jù)進行處理和動態(tài)曲線顯示。多個傳感器的檢測數(shù)據(jù)不但可以在上位機上實時顯示，也可以通過隸屬度中心法、加權(quán)平均法和D-S證據(jù)理論進行數(shù)據(jù)融合，獲得科學的水質(zhì)分析。上位機軟件結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫可實現(xiàn)用戶管理、數(shù)據(jù)存儲和歷史記錄查詢等功能。上位機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同類或者異類傳感器所提供的局部觀測量，消除了多個傳感器之間可能存在的信息冗余和矛盾，形成對水質(zhì)情況相對完整的感知描述。

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 和濁度通過隸屬度中心法轉(zhuǎn)化為隸屬度，通過自適應加權(quán)將多個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)理論算法進行決策級融合處理。

4.1 隸屬度中心法

為直觀、科學地了解水質(zhì)情況，以飲用水水質(zhì)標準為例，根據(jù)《生活飲用水衛(wèi)生標準》（GB5749-2006）和專家經(jīng)驗，對飲用水水質(zhì)標準設置了三個水質(zhì)等級 ：適宜飲用（Ⅰ類）、可以飲用（Ⅱ類）和不宜飲用（Ⅲ類）。根據(jù)飲用水的水樣特點和模糊規(guī)則，使用高斯隸屬度函數(shù)計算水樣中不同參數(shù)對應的隸屬度值 [11]，隸屬度函數(shù)表達式為 ：

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

4.2 自適應加權(quán)平均法

加權(quán)平均法可以按照某個原則給每個傳感器的測量值分配權(quán)重，得到對一個目標事件的整體估計值。自適應加權(quán)平均法可以根據(jù)傳感器的狀態(tài)，自適應地改變權(quán)值，使權(quán)值分配更加準確。本方法可以有效處理數(shù)據(jù)冗余，且兼顧了每個傳感器，具有較強的魯棒性。通過下式可對隸屬度的自適應進行加權(quán) ：

式中：n 為傳感器的個數(shù)；λ 為傳感器對應的權(quán)值，可用下式求得

式中，σ 為某段時間傳感器檢測數(shù)值的方差。

為了防止隸屬度和不為1，需要對隸屬度進行歸一化修正，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，可以將多個證據(jù)的基本概率分配（Basic Probablity Assignment, BPA）進行數(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)域得到了廣泛應用。

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

對應的合成規(guī)則為 ：

式中，K為歸一化常數(shù)，表達式為：

5 仿真與實驗

5.1 仿真

仿真1～3號終端節(jié)點的pH、TDS和濁度三個檢測參數(shù)在某段時間內(nèi)的數(shù)值。其中1號和2號傳感器模擬了在Ⅰ類水質(zhì)條件下的檢測數(shù)據(jù)，3號傳感器為設計的高沖突證據(jù)，以驗證高沖突證據(jù)存在時數(shù)據(jù)融合決策的科學性，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)測過程中由于某個傳感器的故障導致數(shù)據(jù)融合結(jié)果有悖常理的問題。

5.2 實驗

以純凈水作為實驗用水，使用三個數(shù)據(jù)采集終端實時監(jiān)測純凈水質(zhì)量，檢測結(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)進行數(shù)據(jù)融合，

從表2可以看出 ：融合前，三個水質(zhì)指標中Ⅰ類水質(zhì)BPA比其他類大 ；融合后，Ⅰ類水質(zhì)的BPA高達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、效果更顯著。

6 結(jié) 語

根據(jù)鴻蒙OS的優(yōu)勢和水質(zhì)監(jiān)測需求，設計了一套水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測與水質(zhì)類型分析的系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用多路傳感器實時獲取水質(zhì)信息，通過 WiFi 技術(shù)將信息上傳到阿里云 IoT平臺，最后將數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機軟件實時顯示并進行水質(zhì)分析。本系統(tǒng)是基于鴻蒙 OS 一次開發(fā)的，多端部署，可擴展性強、便于維護。仿真與實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)運行穩(wěn)定、實時性好、魯棒性強，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)實相悖的問題，具有廣闊的應用前景。

審核編輯 ：李倩