Автоматизована система моніторингу якості повітря на основі IoT мережі

Abstract

1. Актуальність роботи зумовлена недостатньою щільністю державних постів спостереження за якістю атмосферного повітря в Україні (менше одного поста на 1000 км²) за документально підтверджених шкідливих концентрацій PM2.5, а також доступністю сучасних МЕМС-сенсорів, що уможливлює побудову щільних вимірювальних мереж на базі низькобюджетних IoT-вузлів. 2. Об’єкт дослідження — процес автоматизованого збору, передачі та аналізу даних про якість атмосферного повітря в умовах розподіленої мережі IoT-вузлів на базі мікроконтролерів ESP32. 3. Предмет дослідження — методи та засоби побудови IoT-мережі на базі ESP32-WROOM-32E для вимірювання PM2.5, PM10, CO₂, NOx, VOC, температури та відносної вологості з передачею через протокол MQTT 5.0. 4. Мета і завдання роботи. Мета — проєктування, реалізація та верифікація автоматизованої розподіленої системи моніторингу та керування якістю повітря з хмарною обробкою даних і веб-інтерфейсом реального часу. Завдання: обрати апаратну конфігурацію; спроєктувати трирівневу архітектуру та обґрунтувати MQTT 5.0; розробити прошивку на FreeRTOS з адаптивним опитуванням; реалізувати серверну та клієнтську частини; виконати натурний експеримент; розробити математичну модель об'єкта та замкнений контур автоматичного керування вентиляцією; провести техніко-економічне обґрунтування та аналіз охорони праці. 5. Методи дослідження: системний аналіз і синтез, порівняльний аналіз технічних характеристик компонентів, методи математичної статистики (середнє, СКВ, коефіцієнт кореляції Пірсона), метод натурного експерименту та методи калібрування вимірювальних засобів. 6. Основні результати. Розроблено трирівневу архітектуру Edge–Fog–Cloud; прошивку ESP32 на FreeRTOS з алгоритмом адаптивної частоти опитування (економія 69 % споживання) та on-edge фільтрацією; серверну платформу Next.js 14 + MongoDB 7 з REST API і WebSocket; React-інтерфейс із тепловою картою AQI. Натурний 14-добовий експеримент підтвердив точність PM2.5 ±0.2 % (після калібрування) і надійність доставки 98.93 %. Наукова новизна — алгоритм адаптивного керування частотою опитування за шкалою AQI EPA та on-edge фільтрація аномалій. Додатково розроблено замкнений контур автоматичного керування вентиляцією: математичну модель об'єкта (динаміки CO₂), ідентифікацію її параметрів (T ≈ 27 хв), синтез ПІД- та релейного регуляторів, оптимізацію режиму та прогнозування AQI. 7. Обсяг роботи: 111 с., 29 табл., 31 рис., 3 додатки, 20 джерел посилання. 1. Relevance. The work is motivated by the low density of state air-quality monitoring posts in Ukraine (fewer than one per 1000 km²) under documented harmful PM2.5 concentrations, and by the availability of modern MEMS sensors enabling dense networks of low-cost IoT nodes. 2. Object of research — the process of automated collection, transmission and analysis of atmospheric air quality data in a distributed IoT sensor-node network based on ESP32 microcontrollers. 3. Subject of research — methods and tools for building an IoT network on ESP32-WROOM-32E for measuring PM2.5, PM10, CO₂, NOx, VOC, temperature and relative humidity transmitted via the MQTT 5.0 protocol. 4. Purpose and tasks. Purpose — design, implementation and verification of an automated distributed air-quality monitoring system with cloud data processing and a real-time web dashboard. Tasks: select the hardware configuration; design the three-tier architecture and justify MQTT 5.0; develop FreeRTOS firmware with adaptive polling; implement the server and client parts; carry out a field experiment; perform a techno-economic and occupational-safety analysis. 5. Methods: systems analysis and synthesis, comparative analysis of component specifications, mathematical statistics (mean, RMS, Pearson correlation), field experiment and sensor calibration methods. 6. Main results. A three-tier Edge–Fog–Cloud architecture was developed; ESP32 firmware on FreeRTOS with an adaptive polling-frequency algorithm (69 % energy savings) and on-edge filtering; a Next.js 14 + MongoDB 7 server platform with REST API and WebSocket; a React 18 interface with an AQI heat map. A 14-day field experiment confirmed PM2.5 accuracy ±0.2 % (after calibration) and data-delivery reliability of 98.93 %. The scientific novelty is an adaptive polling-frequency algorithm by EPA AQI breakpoints and on-edge anomaly filtering. In addition, a closed-loop automatic ventilation control system was developed: a controlled-object model (CO₂ dynamics), parameter identification (T ≈ 27 min), PID and relay controller synthesis, regime optimisation and AQI forecasting. 7. Volume: 111 p., 29 tab., 31 fig., 3 appendices, 20 references.