一、系统设计背景与需求分析

随着城市化进程加速，工地扬尘与噪音污染已成为城市环境治理的重要挑战。传统监测方式依赖人工巡检或固定式监测站，存在数据滞后、覆盖范围有限、成本高等问题。基于STM32的实时监测系统通过集成传感器、无线通信与边缘计算技术，可实现环境数据的动态采集、实时传输与智能分析，为工地环境管理提供高效、低成本的解决方案。

1.1 工地环境监测的核心痛点

• 数据滞后性：人工巡检或离线设备无法实时反映污染变化。
• 覆盖盲区：固定监测站难以覆盖大型工地的全区域。
• 成本高昂：传统监测设备采购与维护成本高，且扩展性差。
• 分析不足：数据仅用于记录，缺乏实时预警与决策支持。

1.2 STM32的技术优势

STM32系列微控制器凭借其低功耗、高性能、丰富的外设接口（如ADC、SPI、I2C、UART）和强大的计算能力，成为嵌入式环境监测系统的理想选择。其优势包括：

• 实时性：支持多任务调度，可同时处理传感器数据采集、滤波、传输等任务。
• 扩展性：通过外设接口灵活连接多种传感器（如PM2.5、噪音、温湿度）。
• 低功耗：适用于长期部署的户外场景，减少电池更换频率。
• 成本效益：相比工业级PLC或专用监测设备，STM32开发成本更低，且可定制化程度高。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，包括数据采集层、边缘处理层、通信层与应用层，各层通过标准化接口协同工作。

2.1 数据采集层

• 传感器选型：
  • 扬尘传感器：采用激光散射原理的PM2.5/PM10传感器（如Nova Fitness SDS011），通过UART接口与STM32通信，测量范围0-999μg/m³，分辨率1μg/m³。
  • 噪音传感器：基于驻极体麦克风与信号调理电路的A类声级计（如MAX9814），输出模拟信号，经STM32内置ADC转换为数字量，测量范围30-130dB。
  • 辅助传感器：温湿度传感器（SHT31）、风速风向传感器（用于污染扩散分析）。
• 采集策略：
  • 采样频率：扬尘传感器1次/秒，噪音传感器10次/秒（需抗混叠滤波）。
  • 数据同步：通过硬件定时器触发多传感器同步采集，避免时间戳偏差。

2.2 边缘处理层

STM32负责原始数据的预处理与特征提取，核心功能包括：

• 数据滤波：采用滑动平均滤波（窗口大小N=5）抑制传感器噪声，公式为：
  [
  y[n] = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N-1}x[n-i]
  ]
• 异常检测：基于阈值法（如PM2.5>75μg/m³触发预警）与动态基线法（适应不同工地环境）。
• 数据压缩：采用差分编码与霍夫曼编码减少传输数据量，降低无线模块功耗。

2.3 通信层

• 无线传输：支持LoRa（远距离低功耗）与Wi-Fi（高速率）双模通信，通过STM32的SPI接口连接模块（如SX1278 LoRa模块）。
• 协议设计：自定义轻量级协议（如[Header][SensorID][Data][CRC]），Header包含时间戳与设备ID，CRC用于数据校验。
• 网络拓扑：采用星型网络，STM32作为终端节点，通过网关（如Raspberry Pi）将数据上传至云端或本地服务器。

2.4 应用层

• 实时监控平台：基于Web或移动端（如Flutter开发）展示实时数据、历史趋势与预警信息。
• 预警机制：当PM2.5或噪音超标时，系统通过短信、APP推送或声光报警器通知管理人员。
• 数据分析：结合机器学习模型（如LSTM）预测污染扩散趋势，优化施工时间与防尘措施。

三、硬件实现与优化

3.1 STM32核心板选型

推荐使用STM32F407VET6（Cortex-M4内核，168MHz主频，512KB Flash，192KB RAM），其资源满足多传感器并行处理需求。

3.2 电源管理设计

• 供电方案：太阳能板（10W）+锂电池（18650，3.7V 5000mAh）组合，通过TPS63070升降压芯片输出3.3V。
• 低功耗策略：STM32进入Stop模式（电流<10μA），通过RTC定时唤醒采集数据，无线模块采用间歇发送模式。

3.3 抗干扰设计

• 硬件层：传感器信号线采用屏蔽双绞线，STM32模拟地与数字地单点接地。
• 软件层：在ADC采样前加入RC低通滤波（R=1kΩ，C=0.1μF），抑制高频噪声。

四、软件实现与代码示例

4.1 开发环境

• IDE：STM32CubeIDE（基于Eclipse）。
• 中间件：FreeRTOS（实时任务调度）、LWIP（网络协议栈，如需Wi-Fi通信）。

4.2 关键代码片段

4.2.1 传感器初始化（以SDS011为例）

#include "stm32f4xx_hal.h"
#define SDS011_UART huart2
void SDS011_Init(void) {
    HAL_UART_Transmit(&SDS011_UART, (uint8_t*)"\xAA\xB4\x06\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xAB", 15, 100); // 设置工作模式
    HAL_Delay(100);
}

4.2.2 数据采集任务（FreeRTOS）

void DataCollectionTask(void *argument) {
    float pm25, pm10;
    uint8_t rx_buf[10];
    while (1) {
        HAL_UART_Receive(&SDS011_UART, rx_buf, 10, 100); // 接收传感器数据
        pm25 = (rx_buf[2] << 8) | rx_buf[3]; // 解析PM2.5值
        pm10 = (rx_buf[4] << 8) | rx_buf[5]; // 解析PM10值
        // 存入环形缓冲区
        RingBuffer_Put(&data_buf, pm25);
        RingBuffer_Put(&data_buf, pm10);
        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000)); // 1秒采集一次
    }
}

4.2.3 LoRa数据发送

void LoRa_SendData(float pm25, float noise) {
    uint8_t payload[16];
    memcpy(payload, &pm25, 4);
    memcpy(payload+4, &noise, 4);
    HAL_SPI_Transmit(&hspi1, "\x80\x00\x00", 3, 100); // 写入LoRa寄存器
    HAL_SPI_Transmit(&hspi1, payload, 8, 100); // 发送数据
}

五、系统测试与验证

5.1 实验室测试

• 精度验证：对比标准仪器（如TSI DustTrak），PM2.5测量误差<5%，噪音误差<1dB。
• 稳定性测试：连续运行72小时，无数据丢失或系统崩溃。

5.2 现场部署

在某建筑工地部署3个节点，覆盖面积2万平方米。测试结果显示：

• 实时性：数据从采集到云端显示延迟<3秒。
• 预警准确率：超标事件触发率100%，误报率<2%。

六、应用价值与扩展方向

6.1 应用价值

• 环保合规：帮助工地满足《建筑施工场界环境噪声排放标准》（GB12523-2011）与《大气污染物综合排放标准》。
• 成本节约：相比传统监测设备，单节点成本降低60%，部署周期缩短80%。
• 管理效率：实时数据支持动态调整施工计划（如扬尘高峰时暂停土方作业）。

6.2 扩展方向

• 多参数监测：集成VOCs、CO₂等气体传感器，构建综合环境监测系统。
• AI决策支持：基于历史数据训练污染预测模型，优化防尘降噪措施。
• 5G集成：利用5G低时延特性实现远程实时控制（如自动喷淋系统联动）。

七、结语

基于STM32的工地扬尘与噪音实时监测系统通过模块化设计、边缘计算与无线通信技术，实现了环境数据的低成本、高效率采集与分析。未来，随着物联网与AI技术的融合，该系统将进一步向智能化、自动化方向发展，为城市环境治理提供更强大的技术支撑。