基于IoT的室内空气质量监测系统设计与实现

发布时间：2025-09-23 16:10

室内空气质量监测是设计的重要环节 #生活知识# #生活方式# #绿色生活# #生态建筑#

第一章设计背景与实用价值

随着城市化进程加快，人们在室内停留时间占比超80%，室内空气质量直接影响身体健康。甲醛、PM2.5、CO₂、挥发性有机物（VOCs）等污染物，易引发呼吸道疾病、过敏反应等健康问题，尤其新装修房屋、密闭办公空间的污染隐患更为突出。传统室内空气质量监测多依赖手持检测仪，需人工操作且无法实时远程查看，难以满足全天候、智能化的监测需求。

基于IoT（物联网）的室内空气质量监测系统，通过传感器实时采集污染物数据，借助网络传输至云端平台，实现数据可视化、异常预警与远程管控，有效弥补传统监测的不足。该系统可适配家庭、办公室、学校等场景，帮助用户实时掌握室内空气质量，及时采取通风、净化等措施，同时为室内环境优化提供数据支撑，对提升居民生活质量、保障公共健康具有重要意义，符合智慧家居与健康生活的发展趋势。

第二章核心硬件选型与架构设计

系统硬件采用“感知层-传输层-终端层”三层架构，以低功耗、高稳定性为选型原则。感知层作为数据采集核心，选用多参数传感器模组：PM2.5检测采用激光粉尘传感器PMS5003，精度达0.3μm，测量范围0-500μg/m³；甲醛与VOCs检测选用电化学传感器SGP30，支持实时监测甲醛浓度（0-10ppm）与TVOC（总挥发性有机物）含量；CO₂检测选用NDIR红外传感器SCD30，测量范围0-40000ppm，精度±(30ppm+5%)；温湿度检测选用DHT11，为空气质量分析提供环境参考。

传输层选用ESP8266 Wi-Fi模块，支持低功耗模式，可将传感器数据加密传输至阿里云IoT平台，传输速率达1Mbps，覆盖距离满足室内场景需求（空旷环境50米）。终端层包含本地显示与远程终端：本地采用0.96英寸OLED屏，实时显示各污染物浓度与温湿度；远程终端通过手机APP或Web平台，实现数据查看与预警接收。硬件供电采用5V直流电源，搭配锂电池备用模块，确保断电时系统持续工作2小时以上。

第三章工作原理与软件平台搭建

系统工作原理基于“实时采集-数据传输-云端处理-终端交互”的IoT闭环逻辑：感知层传感器按1分钟/次的频率采集室内空气质量数据，经ESP8266模块进行模数转换与数据封装（采用JSON格式），通过家庭Wi-Fi上传至阿里云IoT平台；云端平台对数据进行存储、分析与阈值判断，若某污染物浓度超出预设标准（如PM2.5≥75μg/m³、甲醛≥0.1mg/m³），自动触发预警机制；预警信息通过推送至手机APP、发送短信等方式通知用户，同时本地OLED屏显示红色警示图标，提醒用户采取应对措施。

软件平台搭建分为云端与终端两部分：云端基于阿里云IoT Studio开发，配置设备接入协议（MQTT）、数据存储库（MySQL）与可视化面板，支持查看实时数据曲线、历史数据查询（近7天）与超标记录统计；终端APP采用Flutter框架开发，支持Android与iOS系统，功能包括空气质量实时显示、预警设置（自定义阈值）、设备管理（多监测点添加）；本地传感器节点的软件采用Arduino IDE编程，实现传感器数据采集、Wi-Fi连接与数据上传，代码包含数据滤波算法（滑动平均滤波），降低环境干扰导致的测量误差。

第四章性能测试与优化

在100㎡三室一厅住宅内进行系统测试，设置3个监测节点（客厅、主卧、书房），对比系统检测数据与专业空气质量检测仪（赛默飞iQAir）数据，同时测试数据传输稳定性与预警响应速度。测试结果显示：PM2.5、甲醛、CO₂检测误差分别小于±5μg/m³、±0.01mg/m³、±50ppm，满足室内监测精度需求；Wi-Fi传输成功率达99.2%，但在网络信号弱区域（如卫生间）存在数据延迟；预警响应时间为3-5秒，基本满足实时性需求。

针对测试问题进行优化：硬件上，为ESP8266模块增加外置天线，提升弱信号区域的传输稳定性；软件上，优化数据上传策略，采用“批量上传+断点续传”模式，当网络中断时暂存数据，恢复连接后补传，降低数据丢失率；同时在云端平台增加数据校准功能，定期通过专业仪器数据修正传感器偏差，进一步提升检测精度。优化后再次测试，数据传输成功率提升至99.8%，各污染物检测误差缩小10%-15%，系统连续运行30天无故障，完全满足室内空气质量长期监测需求。

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