随着环保政策的收紧与智慧城市建设的推进，传统的人工扬尘巡查方式已无法满足实时化、精准化的监管需求。本文分享一套以STM32为主控，集成激光PM2.5/PM10传感器，并采用LoRa远距离通信的扬尘在线监测系统设计方案。文章将深度剖析硬件选型、电路设计、低功耗策略以及数据滤波算法，并分享在真实工地环境中遇到的挑战与解决方案。
一、 系统总体架构
本系统的设计目标是实现无人值守、实时数据上报与低功耗运行。整体架构如下方的系统框所示：
+-------------------+ +-----------------+ +-----------------+ +-----------+ | 传感器集群 | | 主控MCU | | 通信模块 | | 云平台 | | | | | | | | | | · 激光粉尘传感器 -|--UART-->| | | | | | | · 温湿度传感器 -|--I2C--->| STM32F103 |--UART-->| LoRa模块 |---无线--->| IoT | | · 风速风向传感器 -|--ADC--->| | | (SX1278) | | 云端 | | | | | | | | | +-------------------+ +-----------------+ +-----------------+ +-----------+ | | | | +----------+ +-----------+ | SD卡 | | 太阳能 | | 存储模块 | | 供电系统 | +----------+ +-----------+
工作流程：传感器集群采集环境数据，通过UART、I2C等接口传送给STM32主控进行数据处理与融合；处理后的数据可通过LoRa无线发送至远处的网关，最终上传至云平台；同时，数据可本地存储于SD卡以备查验；整个系统由太阳能电池板与锂电池联合供电。
二、 硬件设计与选型（核心技术解析）
1. 传感器模块：系统的“眼睛”
原理：我们选用的是激光散射原理的颗粒物传感器（如攀藤PMS5003系列）。其工作原理是：激光二极管照射空气中的悬浮颗粒物，产生散射光，散射光被光电探测器接收并转化为电信号。通过分析信号的强弱与频率，即可计算出单位体积内不同粒径（如PM2.5、PM10）的颗粒物数量。
优势：精度高、响应快、可连续监测。
电路设计：该传感器采用UART通信，接口电路非常简单，只需连接VCC、GND、TX、RX即可。需要注意的是，MCU端的UART电平需与传感器匹配（通常是3.3V），并在RX/TX线上串联适当电阻以提高稳定性。
2. 主控单元（MCU）：系统的“大脑”
选型：我们选择了意法半导体的STM32F103C8T6。理由如下：
性能充足：Cortex-M3内核，72MHz主频，足以胜任多路数据采集、复杂运算和协议处理。
外设丰富：拥有多个UART、I2C、SPI和ADC接口，完美对接所有传感器和通信模块。
成本与生态：性价比极高，且社区资源丰富，开发便捷。
设计要点：需要设计一个稳定的3.3V LDO为其供电，并配置好复位电路、boot模式选择电路以及SWD调试接口。
3. 通信模块：系统的“嘴巴”
选型：对于工地、矿区等无蜂窝网络覆盖或需要极低运行成本的场景，LoRa技术是理想选择。我们采用基于SX1278芯片的LoRa模块。
优势：传输距离远（可达数公里）、功耗极低、穿透能力强。
劣势：数据传输速率较慢，但对于每分钟上传一次的监测数据流绰绰有余。
电路设计：LoRa模块同样通过UART与MCU连接。天线接口部分的匹配电路和PCB布局至关重要，应严格按照芯片手册设计，并使用π型匹配网络以确保射频性能。天线应优先选择标准的SMA接口胶棒天线。
4. 电源管理模块：系统的“心脏”
设计：为应对野外部署，系统采用12V/20W太阳能电池板 的供电方案。
核心电路：使用一颗MPPT（最大功率点跟踪）充电芯片（如CN3791）来高效管理太阳能板对电池的充电。系统各模块所需电压（12V, 5V, 3.3V）通过DCDC降压芯片（如LM2596、MP1584）和LDO（如AMS1117-3.3）转换获得。DCDC用于大电流部分（如LoRa模块发射时），以提高转换效率；LDO用于对噪声敏感的核心MCU，以保证稳定性。
四、 实战中的挑战与解决方案（精华部分）
挑战1：高湿环境导致数据虚高
问题：在雨雾天气，空气中的水蒸气也会被激光散射，导致PM2.5读数异常偏高。
解决方案：
硬件补偿：集成高精度温湿度传感器（如SHT30），同时采集湿度数据。
软件算法：在MCU中植入湿度补偿算法。当环境湿度高于设定阈值（如75%RH）时，对PM2.5读数进行按比例修正。公式可简化为：PM2.5_corrected = PM2.5_raw * (1 - k * (RH - 75))，其中k为通过大量实验数据拟合出的补偿系数。
挑战2：设备长期稳定性与防护
问题：工地环境恶劣，粉尘会污染传感器光路，影响长期精度。
解决方案：
结构设计：设计专用的“防风防雨防尘”采样气道。进气口设计迷宫结构，防止大颗粒物和水滴直接进入，同时保证空气流通。
自清洁功能：在软件中增加“自动吹扫”功能。通过控制一个微型气泵或风扇，定期（如每6小时）反向或高压吹气，清洁传感器内部光路，有效延长维护周期。
五、 总结与展望
本文详细阐述了一套完整、可落地的扬尘监测系统设计方案。该方案具备精度高、距离远、功耗低、适用性强的特点，特别适合在无市电、无网络的复杂户外环境中部署。
未来展望，我们正探索两项技术升级：
AI图像识别：在设备上增加摄像头，通过AI算法识别画面中的扬尘可见度，与传感器数据进行融合，使监测结果更加多维和智能。
边缘计算：在设备端直接进行数据趋势分析、超标报警，减少对云端的依赖，实现更快速的现场响应。
结语：
希望本次技术分享能为各位工程师朋友在环境监测领域的开发工作带来一些启发。我们深知，把一个idea变成稳定可靠的产品，过程中充满了挑战。欢迎在评论区交流您在物联网硬件开发中遇到的难题与心得。
