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系统旨在构建一个基于物联网技术的扬尘监测系统，通过实时采集和监测环境中的扬尘和其他相关参数，以提供数据支持用于环境监控和管理。系统的核心组成部分包括数据采集模块、数据处理模块、数据传输模块和用户界面。

1. 数据采集模块

数据采集模块是系统的基础，负责收集环境中多种物理和化学参数。我们选用了485型传感器，这类传感器具有抗干扰能力强、传输距离远等优点。具体选择的传感器包括：

• PM2.5/PM10传感器：用于监测空气中颗粒物的浓度，PM2.5和PM10是评估空气质量的重要指标。
• 温湿度传感器：实时监测环境温度和湿度，这些因素对扬尘的形成和扩散具有重要影响。
• 气压传感器：提供气压数据，以帮助分析气象条件对扬尘浓度的影响。
• 噪声传感器：监测环境噪声，为全面评估环境质量提供参考。

所有传感器的数据通过485总线连接至STM32微控制器，确保数据的实时采集与处理。

2. 数据处理模块

数据处理模块负责将采集到的传感器数据进行处理，并将其编译为符合国家标准HJ212-2017的格式。该模块的设计包括以下几个方面：

• 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以提高数据质量。
• 协议编译：通过编写程序将处理后的数据转化为HJ212-2017协议格式，便于后续的数据传输和共享。
• 数据存储：采用STM32的内部存储或外部EEPROM存储数据，以便在网络不稳定时保留历史数据，确保数据不丢失。

3. 数据传输模块

数据传输模块负责将处理后的数据进行分发。我们采用了两条数据传输路径：

• DTU数据传输：通过DTU模块，将数据上传至服务器和监测平台。DTU模块支持GPRS/4G等无线网络连接，确保数据能够实时传送至监管部门和相关机构。
• RS232实时显示：同时利用RS232接口，将数据实时传输至LED和LCD屏幕上，供现场工作人员查看。这种设计确保了数据的透明度和可监测性。

4. 用户界面

为方便用户操作和监测数据，我们搭建了一个基于VUE框架的在线监测平台。该平台具备以下功能：

• 实时数据展示：用户可以实时查看环境参数，包括扬尘浓度、温湿度、噪声等信息，界面友好，操作简单。
• 历史数据查询：用户可以对历史监测数据进行查询和分析，帮助评估环境变化趋势。
• 预警系统：当监测到的扬尘浓度超过设定阈值时，系统会自动发出警报，通知相关人员采取措施。

5. 系统硬件电路设计

系统的硬件电路设计包括传感器接口电路、STM32主控电路、DTU通信电路以及显示电路。电路设计的主要思路如下：

• 模块化设计：将不同功能的模块分开设计，以便于后期的维护和升级。
• 抗干扰设计：在电路设计中采用滤波器和保护电路，确保传感器采集的数据准确稳定。
• 电源管理：系统采用低功耗设计，确保在各种环境下都能稳定运行。

6. 通信与数据传输软件设计

在软件开发方面，我们采用了C语言编写嵌入式程序，以实现对数据采集、处理和传输的控制。软件设计的要点包括：

• 多线程编程：通过多线程技术，实现数据采集、处理和传输的并行操作，提高系统的实时性。
• 错误处理机制：设计完善的错误处理机制，确保在数据传输异常时能够及时进行重传和告警。
• 数据加密：为提高数据传输的安全性，采用加密算法对敏感数据进行加密处理。

7. 实时性和稳定性测试

在系统构建完成后，我们进行了全面的实时性和稳定性测试。测试的主要方法包括：

• 实时性测试：将本设备的实时数据与国家标准设备进行对比，结果显示两者的测量数据基本一致，验证了系统的实时数据传输能力。
• 稳定性测试：将设备放置在固定地点，连续监测一个月。通过观察平台所收集的数据，表明本系统能够长期稳定运行，满足实际监测需求。

8. LSTM预测模型分析

为了对环境质量进行更深入的分析，我们引入了LSTM（长短期记忆网络）预测模型，对空气质量指数（AQI）进行预测。LSTM模型的设计过程如下：

• 数据准备：收集系统监测到的历史数据，进行数据预处理，包括去噪和标准化处理。
• 模型构建：基于Keras框架构建LSTM模型，设置合适的超参数，以提高模型的预测性能。
• 训练与验证：对模型进行训练和验证，采用均方根误差（RMSE）作为评价指标。经过多次调整，最终模型的均方根误差为8.45，预测准确率达到95.75%，表现优于传统的RNN和CNN模型。

#include "stm32f4xx.h"
#include "sensor.h"
#include "data_transmission.h"

void setup() {
    // 初始化系统时钟
    SystemInit();
    // 初始化传感器
    Sensor_Init();
    // 初始化串口通信
    USART_Init();
    // 初始化LED显示
    LED_Init();
}

void loop() {
    // 采集传感器数据
    SensorData data = Sensor_Read();
    // 数据处理
    ProcessedData processed = Data_Process(data);
    // 发送数据
    Data_Transmit(processed);
    // 更新LED显示
    LED_Display(processed);
    // 等待一段时间
    Delay(1000);
}

int main() {
    setup();
    while (1) {
        loop();
    }
}