基于Contiki 的信息机房温湿度控制系统

摘要：文章基于Contiki操作系统和STM32F407处理器设计并实现了一种信息机房温湿度控制系统。该系统能够实时采集和处理温湿度数据，并自动控制空调和加湿器，有效稳定机房环境。实验结果验证了系统的实时性和有效性。

关键词：温湿度控制；Contiki；实时监控；STM32F407；信息机房；嵌入式系统

中图分类号：TP308 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0041-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

对于现代信息机房、仓库、冷库、医疗场所以及生产车间等环境，不仅需要实时监测温湿度，还需要具备自动调控能力，以确保设备、人员和物品始终处于适宜的环境中[1-2]。然而，目前许多系统仅支持温湿度监测功能，缺乏自动调控机制，无法在温湿度偏离设定范围时迅速采取调整措施，这导致环境条件无法及时修正，影响设备运行稳定性和物品存储质量。为弥补这一不足，亟须设计一种具备温湿度监测和自动控制能力的系统[3-4]。

Contiki操作系统作为开源、多任务、低资源占用的嵌入式操作系统，专为联网嵌入式设备和无线传感器网络而设计，具有极高的硬件适配性和扩展性，是构建智能温湿度监控与调控系统的理想选择。Con⁃tiki的优势在于其低资源占用和广泛的硬件支持，能够满足资源受限的嵌入式应用需求，尤其适用于基于传感器网络的环境监控系统[5]。因此，本文基于STM32F407处理器平台，利用Contiki操作系统设计并实现了一种温湿度控制系统，能够实时采集温湿度数据，在参数超出设定范围时发出告警，并通过自动调节功能将温湿度恢复至可接受范围内，实现了环境条件的智能化监测与控制。

1 硬件系统设计

本文所采用的硬件平台集成了多功能嵌入式系统，其核心处理器为ARM Cortex-M4 架构的STM32F407，主频高达168 MHz，具备1 MB Flash存储器和192 KB SRAM，能够支持复杂任务的实时处理和多种外设的连接。平台设计包含多种关键硬件模块，以满足系统运行和功能扩展的需求。

平台配备了一块2.8英寸真彩LCD液晶显示屏，分辨率为240像素×320像素，支持16位真彩显示，采用SPI接口与STM32F407处理器连接。显示屏用于实时显示温湿度数据、系统状态及告警信息，同时通过GPIO控制屏幕背光亮度，提升用户交互体验。环境数据采集由板载HTU21D高精度温湿度传感器实现，该传感器支持I²C通信，与处理器的I²C接口直接连接，可提供分辨率高达12/14位的湿度和温度数据，测量精度分别为±2% RH和±0.3°C。此外，传感器支持低功耗模式切换和电量检测，确保在不同环境下的稳定运行。

平台还集成了W25X64存储器，用于数据存储和系统日志记录。该存储器为64 Mbit Flash类型，采用SPI接口与处理器通信，具有32 768个可编程页（每页256字节） 和多级擦写功能，其低功耗特性和小体积设计非常适合嵌入式应用场景。系统的状态指示和告警通过RGB 三色高亮LED 指示灯和蜂鸣器实现。RGB LED采用PWM信号控制，可组合呈现多种颜色以表示不同的状态信息；蜂鸣器则通过PWM输出不同频率的声音，用于事件提醒。

硬件系统通过STM32F407处理器作为核心，如图1所示，采用标准化的总线结构和GPIO接口实现各组件的连接：HTU21D传感器通过I²C总线连接，实现温湿度数据采集；W25X64存储器通过SPI接口与处理器通信，用于数据存储；2.8英寸LCD屏幕采用SPI接口连接，同时通过GPIO控制背光；RGB三色LED和蜂鸣器则分别通过PWM信号控制，实现系统状态指示和告警功能；电源管理模块通过I²C接口与处理器通信，提供电池状态监测和充放电管理。此外，平台提供多种扩展接口（如UART、RS485和ADC） 连接外部设备，支持工业应用和多功能扩展。

2 软件系统设计

在典型配置下，Contiki操作系统仅占用约2 KB 的RAM和40 KB的Flash存储器，其资源需求非常低，适用于资源受限的嵌入式设备。作为一款开源操作系统，Contiki基于BSD许可协议发布，允许用户自由修改和分发，无须支付版权费用，这为开发温湿度控制系统提供了良好的基础。Contiki支持动态加载程序，并通过轻量级线程模型共享任务栈以节省RAM。其可选功能包括任务抢占、事件通信机制和GUI子系统，提升了系统的灵活性和功能性。嵌入式系统通常通过死循环运行，而Contiki内核采用事件驱动模式，将执行权交给触发事件的进程以完成任务。本文设计的温湿度测量系统中，测量应用功能以进程的形式实现，并将其设置为自启动进程。在启动系统之后，第一步是初始化硬件（如串口与时钟） ；第二步是启动系统进程与自启动进程；第三步是通过死循环调用Temp_Hum_run（）函数。事件处理过程中，按照进程的优先级执行所有进程。该流程的代码如下所示，展示了Temp_Hum_run（）函数的调用过程[6]。

int main（）{

/*初始化操作，分别为时钟与进程*/

clock_init（）;

process_init（）;

/*启动进程，分别为系统进程与自启动进程*/

process_start（&etimer_process， NULL）;

autostart_start（autostart_processes）;

/*死循环，调用Temp_Hum_run（）函数*/

while（1）{

Temp_Hum_run（）; //温湿度控制系统

if（poll_requested）{

do_poll（）;

}

do_event（）;

}

return 0;

}

温湿度控制系统的功能结构如图2所示。系统整体功能由多个模块组成，每个模块协同工作以实现对环境温湿度的实时监测和控制。

1） 温湿度采集模块：负责采集环境中的温度和湿度数据。该模块通过传感器获取的原始数据可能受到外部噪声影响，因此需要进行信号处理。

2） 滤波去噪模块：采用扩展卡尔曼滤波算法，对采集到的温湿度数据进行滤波处理，去除外部干扰，确保后续控制模块使用的为精确的环境参数。

3） 控制模块：根据温湿度数据与设定的目标值进行对比，启动相应的控制设备以维持环境的适宜性。

① 空调控制：当温度偏离设定范围时，控制空调设备调节室温。

② 加湿器控制：当湿度低于设定值时，启动加湿器进行湿度调节。

4） 存储与管理模块：支持对历史温湿度数据的存储、读取和删除等操作。通过该模块，用户可以将当前数据保存至W25X64存储器，便于后续分析或记录留存。

5） 温湿度告警模块：当温湿度数据超出设定的安全范围时，系统会发出告警信号，以便及时采取措施。

3 实验

为全面验证机房温湿度控制系统的功能与可用性，本实验在标准环境条件下进行了多项测试，详细记录了初始设置、系统运行表现以及实验数据分析。

3.1 实验初始设置

实验在模拟机房环境中进行，环境初始温度设置为23°C，相对湿度为50%。实验空间内模拟了多种情况，如温度逐渐升高（至30°C） 和湿度增加（至75%） ，以测试系统在不同环境变化下的性能。硬件系统接入电源，处理器STM32F407初始化并加载程序，HTU21D 温湿度传感器开始实时采集数据。W25X64存储器用于存储温湿度数据，系统通过2.8英寸LCD屏实时显示当前环境参数，同时预留RGB指示灯和蜂鸣器用于告警信号的显示与提示。

3.2 实验数据与交互功能

3.2.1 实时数据采集与展示

在实验过程中，系统以每秒1次的频率采集温湿度数据。数据显示清晰、响应迅速，能够在环境温湿度发生变化时实时更新屏幕参数（如图3所示） 。当温湿度超出设定范围（例如温度＞28°C或湿度＞70%） ，系统触发蜂鸣器警报，同时RGB指示灯变为红色闪烁状态。

3.2.2 数据管理功能测试

实时数据保存功能：用户按下“保存”按钮后，当前采集到的温湿度数据被准确存储至W25X64存储器。通过多次随机验证，数据写入时间小于200 ms，数据完整无误。

历史数据读取功能：实验模拟了3组数据的存储与读取操作。通过按下“读取”按钮，系统成功从存储器中读取对应的历史数据并在LCD屏上逐条显示，读取速度约为150 ms/条。

数据删除功能：按下“删除”按钮后，存储器内的历史数据被迅速清空，经过验证，存储空间完全释放，无残留数据。

3.3 数据分析与系统评价

在模拟的温湿度变化过程中，系统能够在极端环境（如温度30°C、湿度75%） 下正常运行，采集数据与实际参数误差小于±0.2°C和±1% RH，符合设计精度要求。系统交互功能表现稳定，用户操作响应时间低于300 ms，操作体验良好。

系统的实时数据采集、存储与管理功能运行可靠，证明其在实际应用中能够胜任机房环境温湿度监测与控制的任务。未来可优化存储容量并引入远程数据监控功能，进一步提升系统的适用性和智能化水平。

4 结论

本文基于Contiki嵌入式操作系统设计并实现了一种智能温湿度控制系统，针对传统系统仅支持监测功能的局限性，提出了具备实时调控能力的解决方案。系统运行于STM32F407处理器平台，能够实时采集并处理环境温湿度数据，在超出设定范围时发出告警并自动调控空调和加湿器，实现了智能化的环境调控。此外，系统支持数据存储、读取和管理功能，为后续分析提供了可靠依据。实验结果表明，该系统在多种场景中表现出较高的实时性和可靠性，有效保障了环境温湿度的稳定性，适用于信息机房、仓库及生产车间等场景，同时具备良好的扩展能力，可根据需求集成更多传感器和设备。

尽管系统在功能和性能上取得了显著进展，但在极端环境下的算法效率、资源占用优化和长期数据存储能力方面仍有改进空间。未来的研究将集中于优化调控算法、实现多传感器数据融合并引入机器学习模型，提升系统的精准性和自主调控能力。同时，计划开发远程监控功能并与云平台集成，进一步扩展系统的应用场景。通过这些改进，本系统有望在工业控制、智能家居和智慧城市领域中发挥更大的作用。

参考文献：

[1] 要楠，赵霞.基于Arduino的智能温湿度控制系统[J].电子质量，2023（1）：33-36.

[2] 李曼曼，李登延.基于云平台的温室温湿度控制系统设计[J].科技资讯，2024，22（13）：21-23.

[3] 凤兰.基于Arduino控制的汽车空调温湿度控制系统设计[J].微处理机，2023，44（6）：59-62.

[4] 张振兴.基于CAN总线的烤房温湿度控制系统设计[D].邯郸：河北工程大学，2016.

[5] 王宇航.基于Contiki的无线传感器云端恶意节点检测方法[D].成都：电子科技大学，2023.

[6] 苏铅坤.无线传感器网络文件系统与重编程技术研究[D].成都：电子科技大学，2013.

【通联编辑：谢媛媛】