基于STM32的室内有害气体检测系统设计

葛年明，殷彩萍，邵文学

（1.三江学院 电工电子实验中心，江苏 南京 210012；2.三江学院 电子信息工程学院，江苏 南京 210012；3.三江学院 电气与自动化工程学院，江苏 南京 210012）

基于STM32的室内有害气体检测系统设计

葛年明1，殷彩萍2，邵文学3

（1.三江学院 电工电子实验中心，江苏 南京 210012；2.三江学院 电子信息工程学院，江苏 南京 210012；3.三江学院 电气与自动化工程学院，江苏 南京 210012）

随着人们对空气污染的日益关注，空气质量检测已成为智能家居生活的重要组成部分。本文采用STM32、夏普PM2.5检测传感器和MS1100VOC传感器，有效检测空气中PM2.5和甲醛的浓度值，并通过自带的 WiFi模块，可实现室内空气质量的远程数据采集、监测等功能。

STM32；空气质量检测；PM2.5；甲醛；WiFi

0 引言

近几年，空气污染问题受到人们越来越多的关注，除了频繁造访的雾霾天气造成的空气污染，室内各种有害气体污染的状况也不容乐观，造成空气污染的物质种类很多，其中最被人们所热议的当属PM2.5和甲醛。

目前市场上已有很多空气质量检测仪，这些空气检测仪功能大多比较单一，只能实现实时检测、实时查看数据的功能，很难实现智能化和远程监测［1］。本课题所做的空气质量检测系统具有高效、便捷、实时检测功能，同时又具有智能化和远程监测等优点，能够实时有效地对空气质量进行监控及预警。

1 系统总体设计概述

1.1 硬件组成电路框图

空气质量检测系统的硬件设计部分主要由电源电路、微处理器、PM2.5传感器、VOC传感器、LCD显示模块、595数码管等级显示等组成，具体如图1所示。

图1 空气质量检测系统结构图

1.2 电路基本工作原理及主要功能介绍

系统经传感器模块采集传感器输出的电压值，将采集到的数据送入单片机进行处理，单片机将处理过后的数据通过WiFi模块发送给智能手机终端，用户可以根据手机上面的数据实时观察家居空气质量的情况；另一方面，用户可以通过智能手机终端向WiFi模块发送指令，WiFi模块再将控制指令发送给单片机，单片机再做出相应的操作，实现用户的远程监控功能。

2 系统硬件电路设计

2.1 微处理器控制单元

本系统采用的是STM32单片机作为处理器，STM32价格便宜，性价比高，拥有一流的外设，具有低功耗、最大集成度、简单结构、处理数据速度快、市场应用广等优点［2］。STM32最小系统如图2所示。

图2 STM32最小系统图

2.2 PM2.5传感器电路

PM2.5传感器的原理：PM2.5传感器中有空气流动的通孔，空气的流动带动粉尘、烟雾等粒子的运动，在PM2.5传感器中带有发光二极管，检测的主要原理就是通过发光二极管散发出的光，经过灰尘的折射，根据接受管所接受到的光量来判断灰尘的浓度，然后再将浓度值转换成电压值由单片机检测［3］。

PM2.5传感器采用的 GP2Y1010AU0F粉尘类传感器，相对于其他 PM2.5检测传感器，它的封装体积较小，而且可以检测非常细小的颗粒，该传感器检测时间较短，尘埃只要一个脉冲的时间即可被检测到，且还能区分烟和尘埃。具体电路如图3所示。

图3 PM2.5传感器连接电路

2.3 甲醛传感器电路

甲醛传感器采用的型号是 MS1100-P111VOC，该型号传感器品质好，精准度高，且灵敏度较好，能够测量0.1 ppm浓度的气体，是进口的半导体式传感器，可以检测多种不同的气体［4］。具体电路如图4所示。

图4 甲醛传感器连接电路

2.4 温湿度传感器电路

温湿度传感器采用的型号是 DHT11，该型号传感器应用电路简单，具有卓越的长期性和稳定性，且功耗很小，它的相对湿度和温度测量皆有露点，能做到自动休眠。具体电路如图5所示。

图5 温湿度传感器

2.5 液晶显示电路

液晶显示采用显示屏 LCDNokia5110，该屏性价比高，可以显示 15个汉字，30个字符，接口较为简单方便，只需要四根数据线、电源和地即可完成液晶的显示部分。不仅如此，该屏传输数据快，工作电压为 3.3 V，是低功耗设备。具体电路如图6所示。

图6 液晶显示电路

3 系统软件设计

本系统采用模块化和层次化的设计方法，采用 C语言编程使程序更加可靠，方便开发人员的调试和维护。软件设计主要分为两种：空气中的可入肺颗粒物（PM2. 5）检测部分和空气中甲醛含量的检测。系统主程序如图7所示。

图7 软件设计流程图

PM2.5检测部分软件设计：除了各个部分的初始化之外，最重要的就是单片机对于采集后的数据进行处理。为了能够有效并且实时地检测 PM2.5的值，单片机必须能够实时对 PM2.5传感器测得值进行采集、处理、显示。

甲醛、温湿度检测部分软件设计：在读取温湿度的值时先跟其进行握手连接，如果握手成功则对其数据进行读取，DHT11的传输数据包括整数和小数，对DHT11按时序进行数据读取，然后在屏幕上显示即可。

4 系统测试与分析

4.1 驱动条件

根据传感器GP2Y1010的数据手册，单片机的驱动条件就是在3脚输入的PWM波的周期。按规格书上所说：占空比 3.2%，周期 10 ms的脉冲波，在此条件下无尘电压固定，若有变动，无尘电压将随之变动。在设计程序中，如果没有特定的条件，请在推荐范围内操作规范。

此外，根据电源电压，输出电压也会改变。

4.2 硬件连接

图3中传感器引脚1接上150 Ω的电阻，然后接上6脚，6脚接上5 V电源，1脚接上220 μF有极性电容，然后接上2、4两个脚，传感器的第三脚是脉冲输入端，单片机送入周期为10 ms的脉冲，5脚为单片机A/D采样点。

需要注意的是：在单片机输入 PWM时，有条件的话，要用示波器先观察波形，看输出的波形是否符合要求。传感器的正负不能接反。

4.3 传感器数据处理

传感器所要处理的数据分别为无尘时传感器所测得的峰峰电压值和有灰尘时传感器所测得的电压峰峰值，此处也是传感器数据处理的一个难点，借助 Excel表格分别对所取得的数据进行平均滤波处理。具体如图8、图9所示。

图8 PM2.5无尘时数据处理

图9 PM2.5有灰尘时数据处理

由图8、9可知，传感器所测得的数据，在无尘和有尘时唯一的变化是在一个周期内输出的波形的峰峰值，所以在进行数据采集和处理时必须针对其峰峰值。

5 结束语

本文将嵌入式系统、Android应用、WiFi无线网络等技术应用到有害气体检测设计中，实现PM2.5与甲醛检测于一体的有害气体检测系统。测试结果证明，所有功能基本能够实现，测量精准，可靠性高，功耗低。

［1］矫晓敏，尚丽平．应用TDLAS探测气体的误差分析与补偿研究［J］．传感器与微系统，2008，27（3）：70-72，76．

［2］蔡屹.基于双相锁相放大器的微弱信号矢量测量［J］.微计算机信息，2007，23（25）：111-112．

［3］柏兴洪.基于ARM9的嵌入式气体检测系统硬件平台的设计及研究［D］.重庆：重庆大学，2011．

［4］王杰．基于STM32F103矿用高压隔爆开关综合保护系统的研究与开发［D］.天津：河北工业大学，2010．

［5］黎长云.基于 ZigBee的低功耗无线油井传感变送器的研究与设计［D］.武汉：湖北工业大学，2011．

Design of the system of the indoor harmful gas detection based on STM32

Ge Nianming1，Yin Caiping2，Shao Wenxue3
（1.Electrical and Electronic Experimental Center，Sanjiang University，Nanjing 210012，China；2.Electronic Information Engineering College，Sanjiang University，Nanjing 210012，China；3.Electrical and Automation Engineering College，Sanjiang University，Nanjing 210012，China）

With the increasing attention to air pollution，air quality testing has become an important part of the smart home life.In this paper，STM32，SHARP PM2.5 detection sensor and MS1100VOC sensor are applied to effectively test the concentration of PM2.5 and formaldehyde in the air.In addition，we can realize monitoring the indoor air quality，collecting remote data and other functions by the built-in WiFi module.

STM32；air quality testing；PM2.5；formaldehyde；WiFi

TP23

A

1674-7720（2015）23-0020-03

葛年明，殷彩萍，邵文学.基于 STM32的室内有害气体检测设计系统［J］.微型机与应用，2015，34（23）：20-22.

2015-08-07）

葛年明（1979-），男，硕士，实验师，主要研究方向：嵌入式系统应用、物联网应用。E-mail：piaoyi_129@163.com。