引言

随着城市化进程加速，工地扬尘与噪音污染已成为影响城市环境质量的重要问题。传统监测方式依赖人工巡检，存在数据滞后、覆盖范围有限等缺陷。基于STM32微控制器的实时监测系统，通过集成传感器、无线通信与智能算法，可实现工地环境参数的连续采集、传输与分析，为管理者提供科学决策依据。本文将从系统架构、硬件设计、软件实现及实际应用四方面展开论述。

系统架构设计

1. 整体框架

系统采用分层架构，分为感知层、传输层、处理层与应用层：

• 感知层：集成PM2.5/PM10传感器、声级计及温湿度传感器，实时采集环境数据。
• 传输层：通过LoRa无线模块或4G/NB-IoT网络，将数据上传至云端或本地服务器。
• 处理层：STM32微控制器负责数据预处理、异常检测与本地预警。
• 应用层：提供Web端与移动端可视化界面，支持数据查询、报表生成及超标预警。

2. 核心硬件选型

• STM32系列：选用STM32F407或STM32F7系列，具备高性能ARM Cortex-M内核，支持浮点运算与多任务调度，满足实时数据处理需求。
• 传感器模块：
  • 扬尘监测：采用激光散射原理的PM2.5/PM10传感器（如Plantower PMS7003），量程0-999μg/m³，精度±10%。
  • 噪音监测：集成MEMS麦克风（如INFINEON IM69D130），频响范围20Hz-20kHz，声压级测量范围30-130dB。
• 通信模块：LoRa模块（如E32-TTL-100）实现低功耗远距离传输，4G模块（如SIM7600CE）支持高速数据上传。

硬件详细设计

1. STM32主控电路

• 电源管理：采用LDO稳压器（如AMS1117-3.3）提供3.3V稳定电压，配合超级电容实现掉电保护。
• 时钟系统：外部8MHz晶振提供主时钟，内部RTC模块实现时间戳记录。
• 接口扩展：通过SPI接口连接传感器，UART接口连接通信模块，I2C接口连接OLED显示屏（用于本地调试）。

2. 传感器接口设计

• PM2.5传感器：采用UART通信协议，STM32通过定时器触发数据读取，避免阻塞主程序。
• 声级计：通过ADC采集麦克风输出电压，结合对数运算实现声压级转换（公式：Lp=20*log10(V/V0)）。
• 温湿度补偿：集成SHT30传感器，对扬尘数据进行温度湿度修正，提高测量准确性。

3. 通信模块配置

• LoRa参数设置：频段433MHz，扩频因子SF7，带宽125kHz，实现1km以上传输距离。
• 4G网络优化：采用TCP长连接方式，配合心跳包机制保持链路稳定，数据上传间隔可配置（如1分钟/次）。

软件实现

1. 嵌入式程序开发

• 开发环境：使用STM32CubeIDE，基于HAL库进行快速开发。
• 任务调度：采用FreeRTOS实时操作系统，划分传感器采集、数据处理、通信传输三个任务，优先级依次降低。

• 数据预处理：

  // 示例：PM2.5数据滤波（移动平均）
  #define WINDOW_SIZE 5
  float pm25_buffer[WINDOW_SIZE] = {0};
  uint8_t index = 0;
  float filter_pm25(float new_value) {
      pm25_buffer[index] = new_value;
      index = (index + 1) % WINDOW_SIZE;
      float sum = 0;
      for (int i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {
          sum += pm25_buffer[i];
      }
      return sum / WINDOW_SIZE;
  }

2. 异常检测算法

• 阈值比较：设定PM2.5超标阈值（如75μg/m³）、噪音超标阈值（如85dB），触发本地蜂鸣器报警。
• 趋势分析：通过滑动窗口计算数据变化率，预测污染扩散趋势。

3. 云端对接

• MQTT协议：使用Paho MQTT客户端库，订阅主题/site/dust/alert，发布数据至/site/dust/data。
• 数据存储：云端数据库（如MySQL）存储历史数据，支持按时间、工地ID查询。

实际应用与优化

1. 部署案例

某市政工地部署10台监测终端，覆盖施工区、材料堆放区及出入口。系统运行3个月后，数据显示：

• 扬尘超标事件减少40%，通过自动喷淋系统联动控制。
• 噪音投诉下降65%，通过调整施工时间（避开居民休息时段）实现。

2. 优化方向

• 低功耗设计：采用STM32L系列超低功耗芯片，配合传感器休眠模式，延长电池寿命至6个月。
• AI算法集成：部署边缘计算模型（如TensorFlow Lite），实现扬尘来源识别（如土方作业、车辆行驶）。
• 多终端协同：通过LoRaWAN网关实现设备间数据共享，构建工地环境监测网络。

结论

基于STM32的工地扬尘与噪音实时监测系统，通过硬件模块化设计、软件任务调度优化及云端协同，实现了环境数据的精准采集与智能分析。实际应用表明，该系统可显著提升工地环境管理效率，降低污染风险。未来，随着5G与AI技术的融合，系统将向更智能化、网络化方向发展，为智慧城市建设提供有力支撑。

扩展建议：

1. 标准化接口：遵循《建筑施工场界环境噪声排放标准》（GB12523-2011）设计数据格式，便于与政府监管平台对接。
2. 开源社区支持：在GitHub发布硬件原理图与软件代码，吸引开发者参与功能扩展（如支持更多传感器类型）。
3. 商业模式创新：提供“设备+云服务”订阅模式，降低用户初期投入成本。