摘要：智能大棚环境控制依赖高效、低延迟的数据通信系统,传统PLC方案存在传输速率低、误码率高、响应延迟长等问题,难以满足精准农业需求。本文分析了智能大棚设备通信系统的设计需求,研究了基于STM32单片机的融合通信架构,提出了一种基于嵌入式协议栈优化的智能决策算法,旨在为智能农业通信系统提供高效稳定的解决方案。

　　关键词：STM32单片机；智能大棚；通信系统

　　0引言

　　智能大棚的环境监测与控制依赖高效的通信架构。然而,传统大棚系统多采用PLC+继电器方案,在数据传输速率、抗干扰能力、智能化水平等方面存在明显不足,难以适应复杂的农业环境。STM32单片机因其高性能、低功耗、外设接口丰富,成为大棚设备通信系统的理想嵌入式控制器。本文基于STM32构建智能大棚通信系统,实现高效的数据交互与智能决策优化,为智慧农业系统的优化设计提供技术支撑。

　　1智能大棚设备通信系统需求分析

　　智能大棚设备通信系统需满足高可靠性、低延迟、多设备接入及环境自适应等要求。基于STM32单片机的通信系统需实现温湿度、光照、CO2浓度及土壤水分等传感器数据采集,并由无线（WiFi）通信协议实现数据传输与远程控制。系统应具备高实时性,确保环境数据采集周期在毫秒级,控制指令响应时间小于50ms。设备节点间需采用分布式架构,每个STM32节点具备独立数据处理与通信能力,支持主从协同控制模式。系统应支持MQTT、Modbus-TCP协议栈,兼容云端数据交互,满足精准控制与远程监测的应用需求。

　　2基于STM32单片机的智能大棚设备通信系统设计

　　2.1智能大棚设备通信系统架构设计

　　智能大棚设备通信系统采用分层架构,包括感知层、网络层和应用层。感知层基于STM32 F103C8T6最小系统实现DHT11温湿度等传感器数据采集；网络层采用WiFi通信模块,构建低功耗、低延迟的数据传输链路,支持MQTT协议与Modbus-TCP数据封装[1]；应用层部署智能决策算法解析环境参数,结合PID控制逻辑调节大棚设备状态。硬件架构以STM32 F103C8T6为核心,集成Flash存储、定时器、ADC、DMA等资源,优化数据采集效率。软件架构基于嵌入式RTOS,开发自适应STM32通信协议栈,提高数据吞吐率。

　　2.2硬件设计

　　2.2.1 STM32处理器选型

　　智能大棚设备通信系统核心处理器选用STM32 F103C8T6,该芯片基于ARM Cortex-M3架构,主频72 MHz,内置64 KB Flash和20 KB SRAM,具备丰富的片上外设资源。STM32 F103C8T6最小系统如图1所示。该系统采用3.3V LDO稳压电路,输入电压5V,采用AMS1117-3.3稳压芯片提供稳定电源。芯片供电引脚VCC-3.3 V（20脚）连接稳压输出,GND（39、40脚）接地,确保系统稳定运行。外部晶振选用8MHz无源晶振,配合两颗20 pF负载电容,提供主系统时钟输入,使MCU高精度运行,同时,PC14、PC15外接32.768kHz晶振,用于RTC时钟。

　　复位电路采用10kΩ上拉电阻与复位按键构成手动复位电路,RESET（37脚）接入MCU确保掉电或异常时手动复位恢复系统状态。使用SWD（Serial Wire Debug）接口,PB3（JTDO）、PB4（JNTRST）、PA13（SWDIO）、PA14（SWCLK）作为调试引脚,由ST-LINK V2调试器进行固件下载和在线调试。I/O接口配置方面,PA0～PA3接入模拟传感器信号,使用12位ADC模块进行数据采集,PB6、PB7用于驱动风机、卷帘电机等执行机构,PA9（USART1_TX）、PA10（USART1_RX）用于WiFi通信模块,PB10、PB11（I2C_SCL、I2C_SDA）用于DHT11传感器数据交互。

　　2.2.2通信模块设计

　　智能大棚设备通信系统的网络层采用ESP8266 WiFi通信模块构建低功耗、低延迟的数据传输链路,支持MQTT协议与Modbus-TCP数据封装,实现远程控制与云端交互[2]。WiFi通信模块接口电路如图2所示。ESP8266模块工作电压3.3 V,VCC引脚（7脚）直接接入3.3V供电,GND（2脚）接系统地。PA3引脚（1脚）连接ESP8266的UTXD,实现STM32的USART数据接收,PA2引脚（8脚）连接ESP8266的URXD,实现STM32的USART数据发送,形成全双工异步串行通信架构。RST引脚（5脚）接STM32的GPIO口,由低电平复位控制ESP8266,保障掉线自动重连。CH_PD（3脚）接3.3V强制使能WiFi模块,GPIO0（6脚）和GPIO2（4脚）均悬空,采用默认固件启动模式。通信协议栈方面,STM32由USART1（PA9、PA10）与ESP8266进行AT指令交互,配置WiFi STA模式接入云端服务器,基于MQTT协议完成传感数据上报和远程控制指令解析。

　　2.2.3传感器与执行机构接口设计

　　智能大棚环境参数监测采用温湿度、光照、CO2浓度及土壤水分等传感器进行数据采集。传感器接口电路如图3所示。DHT11温湿度传感器采用单总线通信方式实现数据采集以及与STM32主控系统的高效交互。DHT11工作电压范围为3.3V～5V,VCC（1脚）直接接系统供电。DATA（2脚）为单总线数据输出端,外接10kΩ上拉电阻（R3）至VCC。STM32F103C8T6的PA11引脚配置为开漏模式,内部上拉失能,由GPIO输出低电平启动DHT11数据传输序列,并在指定时序内切换至输入模式,解析温湿度数据。协议采用8bit湿度整数+8bit湿度小数+8bit温度整数+8bit温度小数+8bit校验位的40bit数据帧,STM32利用定时器捕获高低电平时长,实现数据解析[3]。执行机构采用PWM驱动继电器模块实现风机、水泵与补光灯的精确控制,PWM信号由STM32的TIM1_CH1（PA8）输出脉宽占空比与大棚环境调节需求匹配,确保智能调控的高效执行。

　　2.3软件设计

　　2.3.1 STM32通信协议栈开发

　　STM32通信协议栈基于HAL库与RTOS架构,构建低延迟、高可靠的智能大棚数据交互机制[4]。MQTT协议栈基于FreeRTOS任务调度机制,使用Paho MQTT库封装数据传输,解析环境参数并同步至云端服务器。Modbus-TCP协议栈在LWIP轻量级IP协议栈基础上实现,TCP服务器模式运行于ESP8266端,STM32作为Modbus主站,由TCP-Socket传输寄存器数据,控制继电器、风机及水泵状态。底层驱动采用DMA+中断机制,提高数据采集与传输效率。ESP8266初始化阶段借助AT指令配置WiFi模式为Station连接MQTT Broker并订阅控制主题。数据帧封装采用JSON格式,环境参数上传周期由RTOS定时任务管理。

　　2.3.2智能决策算法

　　智能决策算法基于模糊控制与PID实现环境参数自适应调节[5]。设定温湿度、光照强度、二氧化碳浓度等多模态输入变量,经模糊推理系统计算目标调控量ΔU,结合PID误差信号修正执行机构动作。模糊隶属度函数采用高斯分布提高输入变量映射精度,模糊规则库由专家经验设定,并基于梯度下降法自适应调整。决策计算公式如式（1）所示：

　　式中,e(t)为当前误差；Kp、Ki、Kd为PID比例、积分、微分系数；μi(x)为模糊隶属度；wi为模糊规则权重。该算法在STM32F103C8T6上利用定时器触发中断计算,决策周期控制在50ms内。

　　3系统测试与分析

　　3.1测试环境

　　测试系统采用STM32F407ZGT6作为核心控制器,结合WiFi无线通信和MQTT协议构建数据传输架构。传感器端包括DHT22温湿度传感器、BH1750光照传感器、MH-Z19C CO2浓度传感器,执行端集成继电器模块控制风机、喷淋系统与遮阳帘。测试环境选取面积为120m2的温室大棚,实验周期72小时,数据采集间隔60s,通信链路测试采用Siglent SDS1202X-E示波器监测波形,数据完整率由CRC校验计算。

　　3.2测试结果分析

　　测试结果如表1所示,实验结果表明,STM32智能大棚设备通信系统在数据传输速率、丢包率、抗干扰能力方面均优于传统PLC控制系统。环境监测数据精度显著提升,温湿度、光照、CO2误差均有所降低。智能调控响应时间缩短至39.84ms,提高了实时性。系统在72小时内无设备离线,稳定性远超传统方案,验证了本文智能通信系统的优越性。

　　4结语

　　综上所述,本文基于STM32单片机构建了智能大棚设备通信系统,采用RS485、LoRa及MQTT多协议融合通信,优化嵌入式协议栈,提升了数据传输速率、抗干扰能力及环境监测精度。实验验证,该系统较传统PLC方案在传输稳定性、误码率及智能控制响应时间等方面具有显著优势,实现了农业环境智能化、精准化调控。

　参考文献

　　[1]邱吉锋.基于单片机的嵌入式无线通信远程数据传输系统设计[J].家电维修,2025(2):86-88.

　　[2]余浪,秦丽,陆龙福.基于STM32单片机智能安全管理系统的探究[J].上海轻工业,2025(1):126-128.

　　[3]杨明川,刘怀强,孙长平.基于STM32单片机的智能大棚监控系统设计[J].自动化应用,2024,65(22):173-176.

　　[4]史俊华.基于STM32单片机的环境噪声监测技术[J].电声技术,2024,48(11):191-193.

　　[5]都治楠,李长星,王斌涛,等.基于STM32单片机的智慧农业系统设计[J].电子制作,2024,32(22):57-60.