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一、引言

（一）研究背景及意义

全球气候变化导致极端天气事件频发，洪涝灾害已成为威胁人民生命财产安全的主要自然灾害之一。传统的防汛手段主要依赖人工巡检和固定水位尺观测，存在效率低、风险高、响应滞后等弊端，无法满足现代智慧城市对防灾减灾“预警早、反应快、决策准”的要求。因此，构建一套集多参数实时监测、智能分析决策、自动联动控制和远程云端管理于一体的智能防汛系统迫在眉睫。本项目基于STM32单片机，融合水位、雨量、光照、土壤湿度、浊度等多种传感器，通过Wi-Fi接入物联网云平台，旨在实现对重点防汛区域（如河道、水库、低洼路段、地下车库）的7x24小时无人化智能监控，为防汛指挥提供精准、实时、全面的数据支持，极大提升防汛工作的智能化水平和应急响应能力，具有显著的社会效益和经济效益。

（二）国内外研究现状

目前，国内外在水文监测领域已有一些研究和应用，如基于GPRS/4G的水位遥测站。然而，现有系统多存在功能单一（仅测水位）、集成度低、成本高昂、无法实现现场智能联动控制等问题。将多源异构传感器（水位、雨量、光照、土壤湿度、浊度）数据进行融合分析，并根据预设逻辑自动控制执行机构（水泵、阀门、照明），并通过云平台实现远程集中监控的一体化解决方案，仍是当前研究和应用的热点与难点。本研究旨在攻克多传感器数据融合与智能决策算法，提供一个高可靠性、高集成度的低成本防汛监测终端方案。

二、系统总体设计

（一）系统架构

本系统采用“感知-决策-执行-云控”的四层分布式架构。

• 感知层：由水位传感器、雨量传感器、光敏电阻、土壤湿度传感器、浊度传感器构成，全面采集防汛关键参数。

• 决策层：STM32主控制器作为边缘计算节点，负责数据汇聚、滤波、计算，并运行核心控制算法（自动/手动模式判断、阈值逻辑）。

• 执行层：包括继电器（控制水泵、照明灯）、舵机（控制阀门）、蜂鸣器（现场报警），负责执行具体的防汛动作。

• 云控层：基于ESP8266 Wi-Fi模块与云平台（如OneNET、阿里云）连接，实现数据可视化、历史查询、远程手动控制和阈值设置。

（二）功能模块划分

1. 环境监测模块：水位传感器 + 雨量传感器 + 光敏电阻 + 土壤湿度传感器 + 浊度传感器。

2. 智能决策模块：STM32 (运行自动/手动逻辑)。

3. 现场执行模块：继电器控制水泵/照明灯 + 舵机控制阀门 + 蜂鸣器。

4. 人机交互模块：OLED显示屏 + 按键。

5. 通信模块：ESP8266 Wi-Fi模块。

6. 电源与防护模块：防雷、防水、防潮设计，备用电源。

三、硬件设计与实现

（一）系统硬件框架图

• STM32F103C8T6 (主控核心，工业级)

• 水位传感器 (如超声波HC-SR04或压力式)：Trig接 PA0, Echo接 PA1 或 模拟输出接 PA0 (ADC_IN0)

• 雨量传感器（翻斗式，输出脉冲）：接 PA2 (外部中断引脚)

• 光敏电阻：接 PA3 (ADC_IN3)

• 土壤湿度传感器（模拟）：接 PA4 (ADC_IN4)

• 浊度传感器（模拟）：接 PA5 (ADC_IN5)

• 继电器模块 x 3：接 PC13(照明灯), PC14(水泵1), PC15(水泵2)

• SG90舵机（模拟阀门）：信号线接 PA6 (TIM3_CH1 PWM输出)

• 蜂鸣器（有源）：接 PB0

• 按键 x 3：模式切换、设置、确认 接至 PB1, PB2, PB3

• OLED (SSD1306) : I2C接口，接 PB6(SCL), PB7(SDA)

• ESP-01S (ESP8266) : 接USART2 PA2(TX), PA3(RX)

（二）主控模块选型及介绍

主控芯片选用工业级的STM32F103C8T6。其资源丰富且稳定：

• 多路ADC：可同时连接多个模拟传感器（光敏、土壤湿度、浊度，可选水位）。

• 定时器/计数器：用于产生PWM控制舵机，并计数雨量传感器的脉冲信号。

• 多个GPIO：用于控制继电器、蜂鸣器、按键和数字传感器。

• UART：用于与Wi-Fi模块稳定通信。
  其强大的处理能力能胜任多传感器数据融合和复杂逻辑判断。

（三）传感器模块选型及电路设计

1. 水位传感器：

   • 超声波式（HC-SR04）：非接触式测量，不易被污染，但易受水面波动和泡沫影响。需计算声速补偿。

   • 压力式：投入式，测量精度高，但需要安装在水底。

2. 雨量传感器（翻斗式）：每翻转一斗代表一个固定降雨量（如0.2mm），输出一个脉冲信号。STM32通过外部中断或计数器功能统计脉冲数，从而计算单位时间内的降雨量。

3. 光敏电阻：与固定电阻分压，接入ADC，判断昼夜与天气状况。

4. 土壤湿度传感器：模拟输出，输出电压随土壤湿度增加而升高。

5. 浊度传感器：模拟输出，输出电压随水体浑浊度升高而降低（颗粒物散射光线）。

（四）通信模块选型及配置

选用ESP-01S模块。在野外或地下车库等无Wi-Fi覆盖区域，可替换为4G Cat.1 DTU模块（如移远EC200S），通过UART与STM32通信，直接接入蜂窝网络，虽成本略高但部署更灵活。

（五）执行模块选型及驱动电路

1. 继电器模块：用于控制大电流的水泵和照明灯。强电警告！ 控制220VAC设备必须做好强弱电隔离，接线端子加防护罩。

2. 舵机：用于模拟阀门的开闭（0°和90°两个位置），由STM32的PWM信号控制。

3. 蜂鸣器：有源蜂鸣器，通过三极管驱动，用于现场声光报警。

（六）显示模块选型及接口电路

选用0.96寸I2C接口的OLED显示屏，用于在现场显示所有监测参数和系统状态，方便调试和维护。

（七）电源模块设计与防护

野外环境，电源与防护是重中之重！

• 电源：采用12V/2A直流电源适配器供电，通过DC-DC降压模块转换为5V和3.3V。必须配备12V蓄电池作为备用电源，市电中断时自动切换。

• 防护：

  • 防雷：电源入口处安装防雷模块（浪涌保护器）。

  • 防水：整个系统安装在防水仪表箱内，传感器引出线处做好防水密封。

  • 防潮：箱体内放置干燥剂，PCB板喷涂三防漆。

四、软件设计与实现

（一）开发环境搭建

• IDE: Keil uVision5

• 库: STM32HAL库

• 协议: cJSON库，MQTT协议（与云平台通信）

（二）系统软件流程图

（三）系统初始化（代码片段）

// main.c
#include "adc.h"
#include "tim.h"
#include "usart.h"
#include "i2c.h"
#include "ssd1306.h"
#include "esp8266_mqtt.h"

ADC_HandleTypeDef hadc1;
TIM_HandleTypeDef htim3; // For Servo PWM
UART_HandleTypeDef huart2; // For ESP8266
I2C_HandleTypeDef hi2c1;

// 全局变量
SystemMode_TypeDef sys_mode = MODE_AUTO;
float water_level = 0;
float rainfall = 0;
int light_value = 0;

int main(void) {
  HAL_Init();
  SystemClock_Config();
  MX_GPIO_Init();
  MX_ADC1_Init();
  MX_TIM3_Init();
  MX_USART2_UART_Init();
  MX_I2C1_Init();

  OLED_Init();
  ESP8266_MQTT_Init();
  HAL_TIM_PWM_Start(&htim3, TIM_CHANNEL_1); // Start PWM for servo

  // Load thresholds from EEPROM
  water_threshold_1 = 30.0;
  water_threshold_2 = 50.0;
  rain_threshold = 20.0; // mm/h
  light_threshold_night = 25;
  light_threshold_cloudy = 75;

  while (1) {
      Main_Task();
      HAL_Delay(3000); // 主循环周期3秒，可根据需要调整
  }
}

（四）传感器数据采集与处理（代码片段）

void Sensor_ReadTask(void) {
    // 1. 读取水位 (以超声波为例)
    water_level = ULTRASONIC_GetDistance();
    // 注意: 需转换为实际水位高度，并做滤波处理

    // 2. 读取雨量 (通过外部中断计数脉冲，在主循环中计算单位时间内的雨量)
    rainfall = (pulse_count * 0.2) / (time_interval / 3600.0); // 计算为毫米每小时(mm/h)
    pulse_count = 0; // 重置计数器

    // 3. 读取光照 (ADC)
    light_value = HAL_ADC_GetValue(&hadc1);

    // 4. 读取土壤湿度 (ADC)
    soil_moisture = HAL_ADC_GetValue(&hadc2);

    // 5. 读取浊度 (ADC)
    turbidity = HAL_ADC_GetValue(&hadc3);
}

（五）控制功能实现（代码片段）

void Auto_Control_Task(void) {
    // 1. 光照与照明控制
    if (light_value < light_threshold_night) {
        weather_status = "Night";
        Relay_Control(LIGHT_RELAY, ON);
    } else if (light_value < light_threshold_cloudy) {
        weather_status = "Cloudy";
        Relay_Control(LIGHT_RELAY, OFF);
    } else {
        weather_status = "Sunny";
        Relay_Control(LIGHT_RELAY, OFF);
    }

    // 2. 水位与水泵控制
    if (water_level > water_threshold_2) {
        Relay_Control(PUMP1_RELAY, ON);
        Relay_Control(PUMP2_RELAY, ON);
        water_alert = "Danger!";
    } else if (water_level > water_threshold_1) {
        Relay_Control(PUMP1_RELAY, ON);
        Relay_Control(PUMP2_RELAY, OFF);
        water_alert = "Warning!";
    } else {
        Relay_Control(PUMP1_RELAY, OFF);
        Relay_Control(PUMP2_RELAY, OFF);
        water_alert = "Normal";
    }

    // 3. 雨量与阀门控制
    if (rainfall > rain_threshold) {
        SERVO_SetAngle(0); // 关闭阀门
        valve_status = "Closed";
    } else {
        SERVO_SetAngle(90); // 打开阀门
        valve_status = "Open";
    }

    // 4. 其他报警
    if (temperature > temp_threshold) {
        Buzz_Enable(1);
    } else {
        Buzz_Enable(0);
    }
}

（六）远程控制功能实现（代码片段）

// 数据上传函数
void Cloud_UploadTask(void) {
    cJSON *root = cJSON_CreateObject();
    cJSON_AddNumberToObject(root, "water_level", water_level);
    cJSON_AddNumberToObject(root, "rainfall", rainfall);
    cJSON_AddNumberToObject(root, "light", light_value);
    cJSON_AddNumberToObject(root, "soil_moisture", soil_moisture);
    cJSON_AddNumberToObject(root, "turbidity", turbidity);
    cJSON_AddStringToObject(root, "weather", weather_status);
    cJSON_AddStringToObject(root, "water_alert", water_alert);
    cJSON_AddStringToObject(root, "valve_status", valve_status);
    cJSON_AddStringToObject(root, "mode", (sys_mode == MODE_AUTO) ? "auto" : "manual");

    char *json_str = cJSON_Print(root);
    ESP8266_MQTT_Publish("flood/data", json_str);
    cJSON_Delete(root);
    free(json_str);
}

// 指令接收解析
void MQTT_Callback(char* topic, char* payload) {
    cJSON *root = cJSON_Parse(payload);
    if (root) {
        cJSON *cmd = cJSON_GetObjectItem(root, "command");
        if (cmd) {
            if (strcmp(cmd->valuestring, "set_mode_manual") == 0) {
                sys_mode = MODE_MANUAL;
            } else if (strcmp(cmd->valuestring, "set_mode_auto") == 0) {
                sys_mode = MODE_AUTO;
            } else if (strcmp(cmd->valuestring, "control_pump1") == 0) {
                cJSON *val = cJSON_GetObjectItem(root, "value");
                Relay_Control(PUMP1_RELAY, val->valueint);
            } // ... 其他控制指令
        }
        cJSON_Delete(root);
    }
}

五、系统测试与优化

（一）测试方案

1. 实验室测试：

   • 传感器校准：用水尺校准水位传感器；用标准雨量计校准雨量传感器；用标准光照计校准光敏电阻。

   • 功能测试：模拟不同水位、降雨量、光照条件，测试各执行机构（水泵、阀门、灯）是否按预设逻辑正确动作。

2. 现场部署测试：

   • 环境适应性测试：在真实场景（如河边）部署，测试系统在风雨、高湿环境下的长期稳定性。

   • 通信压力测试：测试在网络信号波动时，数据的重传和连接恢复机制是否可靠。

3. 极端情况测试：模拟传感器故障、电源中断等情况，测试系统的容错能力和备用电源切换功能。

（二）测试结果与分析

预计测试结果：系统能稳定实现所有功能。测试关键点在于：

1. 传感器精度与抗干扰：野外环境复杂，需对传感器数据进行软件滤波（如卡尔曼滤波）和合理性校验，剔除异常值。

2. 执行机构可靠性：水泵、阀门等执行器的机械动作需要可靠，防止卡死。

3. 电源与通信可靠性：备用电源的续航能力和4G网络信号的稳定性是系统长期可靠运行的关键。

（三）系统优化

1. 算法优化：采用模糊控制或PID算法来控制水泵的启停，避免频繁启停，并根据水位变化率预测洪水趋势，实现更智能的预警。

2. 功耗优化：优化程序，让STM32和4G模块在非采集时段进入低功耗休眠模式，由RTC定时唤醒，极大延长备用电源续航。

3. 自诊断功能：增加传感器故障自诊断功能，如检测传感器断线、数据超范围等，并主动上报故障信息至云平台。

4. 太阳能供电：为野外长期无人值守站点增加太阳能电池板和充电控制器，实现能源自给自足。

六、结论与展望

（一）未来展望

1. 多站组网与GIS集成：部署多个监测点形成监测网络，并将数据集成到地理信息系统（GIS）中，在电子地图上可视化显示各点状态，实现流域级的宏观防汛指挥。

2. AI预测预警：在云平台端引入机器学习算法，基于历史数据和实时数据训练模型，实现洪涝风险的预测性预警，而不仅仅是事后响应。

3. 联动应急系统：与城市的应急广播、交通信号灯系统、地下车库闸门系统联动，在险情发生时自动触发一系列应急措施（如关闭车库、疏导交通）。

4. 公众服务：开发面向公众的App或小程序，授权用户查看其周边区域的防汛监测数据，提高公众的防灾避险意识。

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