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随着环境保护意识的增强#xff0c;水质监测在水资源管理和污染防治中变得尤为重要。本项目旨在设计一个基于物联网的水质监测系统#xff0c;能够实时监测水中的pH值、溶解氧、电导率和浊度等参数#xff0c;并将数据传输至云端#xff0c;以便进行分析和可…一、项目概述
随着环境保护意识的增强水质监测在水资源管理和污染防治中变得尤为重要。本项目旨在设计一个基于物联网的水质监测系统能够实时监测水中的pH值、溶解氧、电导率和浊度等参数并将数据传输至云端以便进行分析和可视化。该系统采用低功耗设计适合在各种环境中长期稳定工作具有良好的扩展性和用户友好的界面。
二、系统架构
为了满足项目的需求系统架构选择如下组件和技术 微控制器采用 ESP32具备Wi-Fi和蓝牙功能支持多任务处理。 传感器包括pH传感器、溶解氧传感器、电导率传感器和浊度传感器能够全面监测水质。 通信技术使用 Wi-Fi 进行数据传输到云端。 数据管理与云服务选择 AWS IoT 作为云平台使用 DynamoDB 存储数据。 前端技术开发 React 前端应用提供实时监控和数据可视化功能。 后端技术使用 Node.js 搭建RESTful API以便与前端和云服务交互。
系统架构图 #mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .label text,#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node rect,#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node circle,#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node ellipse,#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node polygon,#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-afkccivjlXyHdV0k :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 数据采集 Wi-Fi 数据存储 数据分析 数据可视化 控制指令 传感器 ESP32微控制器 AWS IoT DynamoDB 数据分析与机器学习 React前端 移动应用 三、环境搭建
根据系统架构的技术栈环境搭建的步骤如下
ESP32开发环境 安装 Arduino IDE。 在Arduino IDE中添加ESP32开发板支持依次选择 文件 - 首选项在“附加开发板管理器网址”中添加以下链接 https://dl.espressif.com/dl/package\_esp32\_index.json进入 工具 - 开发板 - 开发板管理器搜索并安装 ESP32。
AWS IoT 环境 注册AWS账号并登录AWS管理控制台。 创建一个 IoT设备并下载设备证书和密钥。 配置AWS IoT策略允许设备发布和订阅消息。
Node.js环境 在本地机器上安装 Node.js。 使用npm初始化项目 mkdir water_quality_monitoring
cd water_quality_monitoring
npm init -y 安装所需依赖 npm install express aws-sdk body-parser cors前端环境 使用 create-react-app 创建React项目 npx create-react-app water-quality-frontend
cd water-quality-frontend四、代码实现
在这一部分我们将实现水质监测系统的代码涵盖ESP32微控制器的数据采集和传输、Node.js后端API的实现以及React前端应用的基本结构。
1. ESP32微控制器代码
代码示例
以下是ESP32的代码示例用于读取传感器数据并将其发送到AWS IoT。代码中包含读取pH传感器、溶解氧传感器、电导率传感器和浊度传感器的逻辑。
#include WiFi.h
#include AWS_IOT.h
#include DHT.h// Wi-Fi配置
const char* ssid your_SSID; // Wi-Fi名称
const char* password your_PASSWORD; // Wi-Fi密码// AWS IoT配置
const char* host your_aws_iot_endpoint; // AWS IoT端点
const char* thingName your_thing_name; // IoT设备名称
const char* privateKey -----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...\n-----END PRIVATE KEY-----\n; // 私钥
const char* certificate -----BEGIN CERTIFICATE-----\n...\n-----END CERTIFICATE-----\n; // 证书AWS_IOT awsIot;// 假设传感器连接在模拟引脚
const int pHSensorPin 34; // pH传感器引脚
const int doSensorPin 35; // 溶解氧传感器引脚
const int ecSensorPin 32; // 电导率传感器引脚
const int turbiditySensorPin 33; // 浊度传感器引脚void setup() {Serial.begin(115200);WiFi.begin(ssid, password);// 连接到Wi-Fiwhile (WiFi.status() ! WL_CONNECTED) {delay(1000);Serial.println(Connecting to WiFi...);}Serial.println(Connected to WiFi);// 连接到AWS IoTawsIot.begin(host, thingName, privateKey, certificate);
}void loop() {// 读取传感器数据float pH readPHSensor();float doValue readDOSensor();float ecValue readECSensor();float turbidity readTurbiditySensor();// 打印到串口Serial.printf(pH: %.2f, DO: %.2f mg/L, EC: %.2f µS/cm, Turbidity: %.2f NTU\n, pH, doValue, ecValue, turbidity);// 创建JSON字符串String payload String({\pH\:) pH ,\DO\: doValue ,\EC\: ecValue ,\Turbidity\: turbidity };// 发布到AWS IoTawsIot.publish(water_quality_data, payload.c_str());delay(60000); // 每60秒发送一次数据
}// 读取pH传感器的函数
float readPHSensor() {// 模拟读取传感器值实际应用中应替换为真实读取逻辑return analogRead(pHSensorPin) * (5.0 / 1023.0); // 示例转换
}// 读取溶解氧传感器的函数
float readDOSensor() {// 模拟读取传感器值return analogRead(doSensorPin) * (5.0 / 1023.0); // 示例转换
}// 读取电导率传感器的函数
float readECSensor() {// 模拟读取传感器值return analogRead(ecSensorPin) * (5.0 / 1023.0); // 示例转换
}// 读取浊度传感器的函数
float readTurbiditySensor() {// 模拟读取传感器值return analogRead(turbiditySensorPin) * (5.0 / 1023.0); // 示例转换
}代码说明
Wi-Fi连接
使用WiFi.begin(ssid, password)连接到指定的Wi-Fi网络使用循环检查连接状态。
AWS IoT连接
使用awsIot.begin(...)初始化与AWS IoT的连接传入设备的端点、名称、私钥和证书。
数据采集
在 loop() 函数中调用 readPHSensor()、readDOSensor()、readECSensor() 和 readTurbiditySensor() 函数以读取各个传感器的值。这些函数将模拟读取的传感器值转换为相应的实际数值示例中使用了一个简单的线性转换公式实际应用中应根据传感器特性进行相应调整。
数据格式化
使用 String payload 创建一个 JSON 字符串包含 pH、溶解氧 (DO)、电导率 (EC) 和浊度 (Turbidity) 的数据。这个 JSON 字符串将被发送到 AWS IoT。
数据发布
使用 awsIot.publish(water_quality_data, payload.c_str()) 将格式化后的数据发布到指定的主题 water_quality_data。此主题可以在 AWS IoT 控制台中用于监控和分析数据。
数据发送频率
使用 delay(60000) 设置每次数据发送之间的间隔为 60 秒。根据需要可以调整这个时间以满足项目的需求。
2. Node.js 后端 API 实现
为了处理来自 ESP32 的数据我们需要在 Node.js 中创建一个简单的 RESTful API。该 API 将接收来自 AWS IoT 的数据并存储到 DynamoDB。
代码示例
以下是 Node.js 后端代码的示例
const express require(express);
const bodyParser require(body-parser);
const AWS require(aws-sdk);
const cors require(cors);const app express();
const port 3000;// AWS DynamoDB配置
AWS.config.update({region: us-east-1, // 替换为您的区域accessKeyId: your_access_key_id,secretAccessKey: your_secret_access_key
});const dynamoDB new AWS.DynamoDB.DocumentClient();
const tableName WaterQualityData; // DynamoDB表名app.use(cors()); // 允许跨域请求
app.use(bodyParser.json()); // 解析JSON请求体// 接收来自ESP32的数据
app.post(/data, (req, res) {const { pH, DO, EC, Turbidity } req.body;const params {TableName: tableName,Item: {id: Date.now(), // 使用时间戳作为唯一IDpH: pH,DO: DO,EC: EC,Turbidity: Turbidity,timestamp: new Date().toISOString() // 添加时间戳}};dynamoDB.put(params, (err) {if (err) {console.error(Unable to add item. Error JSON:, JSON.stringify(err, null, 2));res.status(500).send(Error saving data);} else {console.log(Added item:, JSON.stringify(params.Item, null, 2));res.status(200).send(Data saved successfully);}});
});app.listen(port, () {console.log(Server running at http://localhost:${port});
});代码说明
依赖模块
使用 express 创建一个简单的 HTTP 服务器使用 body-parser 解析 JSON 格式的请求体使用 cors 处理跨域请求。
AWS SDK配置
使用 AWS.config.update 设置 AWS 区域和访问密钥使用 DynamoDB.DocumentClient 连接到 DynamoDB。
POST路由
定义一个 /data POST 路由该路由接收 ESP32 发送的水质数据。在路由中提取请求体中的 pH、DO、EC、Turbidity 数据。
数据存储
使用 dynamoDB.put() 方法将接收到的数据存储到 DynamoDB 表中。每个数据项包含一个唯一的 ID使用当前时间戳和传感器读取值以及时间戳。
错误处理
如果存储数据时出现错误返回 500 状态码并发送错误信息如果成功返回 200 状态码并发送成功消息。
3. React 前端应用
前端部分将使用 React 框架开发一个用户界面允许用户查看水质监测数据。
代码示例
// src/App.js
import React, { useEffect, useState } from react;
import axios from axios;
import ./App.css;function App() {const [data, setData] useState([]);const [error, setError] useState();useEffect(() {const fetchData async () {try {const response await axios.get(http://localhost:3000/data); // 假设有一个GET接口返回数据setData(response.data);} catch (err) {setError(Error fetching data);console.error(err);}};fetchData();const interval setInterval(fetchData, 60000); // 每60秒刷新一次数据return () clearInterval(interval); // 清理定时器}, []);return (div classNameApph1水质监测数据/h1{error p{error}/p}tabletheadtrth时间/ththpH值/thth溶解氧 (DO)/thth电导率 (EC)/thth浊度/th/tr/theadtbody{data.map((item) (tr key{item.id}td{item.timestamp}/tdtd{item.pH}/tdtd{item.DO}/tdtd{item.EC}/tdtd{item.Turbidity}/td/tr))}/tbody/table/div);
}export default App;代码说明
状态管理
使用 useState 钩子管理 data 和 error 状态。data 用于存储水质监测数据error 用于存储错误信息。
数据获取 使用 useEffect 钩子在组件挂载时和每次更新时获取数据。通过 axios 库发送 GET 请求到 /data 接口假设后端实现了这个接口以获取存储的数据。 每60秒调用一次 fetchData 函数以确保数据保持最新。
错误处理
如果请求失败设置错误状态显示错误信息。
数据展示 使用 HTML 表格展示水质监测数据表头包括时间、pH值、溶解氧 (DO)、电导率 (EC) 和浊度。 使用 map() 方法遍历 data 数组生成表格行显示每个数据项的详细信息。
样式
在 src/App.css 中可以添加样式以美化界面例如
.App {text-align: center;margin: 20px;
}
table {margin: 0 auto;border-collapse: collapse;width: 80%;
}
th, td {border: 1px solid #ddd;padding: 8px;
}
th {background-color: #f2f2f2;
}4. 数据可视化
为了使数据更具可读性和可视化可以使用 Chart.js 库绘制图表。以下是如何在上述应用中添加图表的示例
安装依赖
npm install chart.js react-chartjs-2更新代码示例以添加图表
下面的代码将绘制 pH 值、溶解氧 (DO)、电导率 (EC) 和浊度的折线图使用 Chart.js 来可视化数据。
完整代码示例
// src/App.js
import React, { useEffect, useState } from react;
import axios from axios;
import { Line } from react-chartjs-2;
import ./App.css;function App() {const [data, setData] useState([]);const [error, setError] useState();useEffect(() {const fetchData async () {try {const response await axios.get(http://localhost:3000/data); // 假设有一个GET接口返回数据setData(response.data);} catch (err) {setError(Error fetching data);console.error(err);}};fetchData();const interval setInterval(fetchData, 60000); // 每60秒刷新一次数据return () clearInterval(interval); // 清理定时器}, []);// 准备图表数据const chartData {labels: data.map(item item.timestamp), // X轴为时间戳datasets: [{label: pH值,data: data.map(item item.pH),borderColor: rgba(75,192,192,1),backgroundColor: rgba(75,192,192,0.2),fill: true,},{label: 溶解氧 (DO),data: data.map(item item.DO),borderColor: rgba(255,99,132,1),backgroundColor: rgba(255,99,132,0.2),fill: true,},{label: 电导率 (EC),data: data.map(item item.EC),borderColor: rgba(54,162,235,1),backgroundColor: rgba(54,162,235,0.2),fill: true,},{label: 浊度,data: data.map(item item.Turbidity),borderColor: rgba(255,206,86,1),backgroundColor: rgba(255,206,86,0.2),fill: true,},],};return (div classNameApph1水质监测数据/h1{error p{error}/p}divh2水质监测趋势/h2Line data{chartData} //divtabletheadtrth时间/ththpH值/thth溶解氧 (DO)/thth电导率 (EC)/thth浊度/th/tr/theadtbody{data.map((item) (tr key{item.id}td{item.timestamp}/tdtd{item.pH}/tdtd{item.DO}/tdtd{item.EC}/tdtd{item.Turbidity}/td/tr))}/tbody/table/div);
}export default App;代码说明
引入 Chart.js
使用 import { Line } from react-chartjs-2 引入折线图组件允许在应用中绘制图表。
准备图表数据 每个数据集都有 label图例名称、data数据点数组、borderColor线条颜色、backgroundColor填充颜色和 fill是否填充区域属性。 在组件中创建 chartData 对象该对象包含 labels 和 datasets。 labels 使用时间戳作为 X 轴的标签。 datasets 是一个数组包含不同传感器数据的配置
渲染图表
使用 Line data{chartData} / 组件在应用中渲染图表显示水质监测数据的趋势。
五、项目总结
本项目设计并实现了一个基于物联网的水质监测系统旨在实时监测和分析水质参数以帮助用户及时了解水质状况。通过使用 ESP32 微控制器、多个水质传感器、云服务以及前端可视化技术系统具备以下几个关键特点
实时数据监测
系统能够实时收集水中的 pH 值、溶解氧、电导率和浊度等重要水质参数。通过编写驱动程序ESP32 能够稳定地读取传感器数据并将其通过 Wi-Fi 发送到 AWS IoT 平台。
数据存储与分析
通过与 AWS IoT 和 DynamoDB 的结合系统实现了数据的安全存储和高效管理。后端使用 Node.js 提供 RESTful API使得数据的接收和存储变得更加灵活可靠。
可视化用户界面
前端使用 React 框架开发提供用户友好的界面允许用户查看水质数据的历史记录和实时趋势。使用 Chart.js 库进行数据可视化使得数据更加直观方便用户进行分析和决策。
低功耗设计
系统设计时考虑了低功耗需求ESP32 的使用使得设备能够长期运行在电池供电或太阳能供电的情况下适用于各种环境。
扩展性与适应性
系统架构具有良好的扩展性可以根据实际需求添加新的传感器或功能模块。同时设备设计考虑了防水和耐腐蚀特性适应水质监测的实际应用场景。
安全性
在数据传输过程中实现了数据加密和身份验证确保系统的安全性和用户隐私。
未来工作方向
尽管本项目已实现基本功能但仍有若干改进和扩展的方向 增加更多传感器可以考虑增加新的传感器例如温度传感器、氨氮传感器等以提供更全面的水质监测能力。 数据分析与机器学习通过对历史数据进行分析利用机器学习算法进行异常检测和预测帮助用户提前预警水质问题。 移动应用开发开发移动端应用让用户可以随时随地监控水质数据并接收预警信息。
