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智能家居无线监控与节能管理系统研究

关注热度:191   来源:新能源学术论文  作者:王晓曼
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【摘要】:随着人民生活水平的提高促进了人们对居住环境的舒适度、安全度与智能化程度的进一步需求,同时建筑能耗水平也随之提升。我国建筑能耗占到社会总能耗的三分之一,其中有四分之一为城镇住宅耗能。住宅耗能占到全年总能耗的12%,预计到2020年将有50%的能耗消耗在建筑用能上。我国“十一五”规划号召建设“资源节约型、环境友好型”社会,节能减排已成为实现绿色建筑、保护环境的一项重要的系统工程。建筑能耗比例逐年递增,以智能家居为平台建立节能型住宅实现节能降耗、保护环境。 针对上述问题,本文以家居为平台,利用嵌入式技术作为智能家庭网关,结合智能控制算法实现一种节能型住宅。无线通信技术与传感器网络组成低功耗的无线传感器数据采集网络。嵌入式家庭网关内外网数据通信,利用Internet、GPRS、3G实现远程数据传输,实现智能化节能管理。以信息技术克服能源浪费,达到智能家居的节能与舒适。 本系统由检测系统、智能与节能控制系统、远程控制管理系统三个子系统构成。系统以智能家居系统中的耗能设备为研究对象,利用ZigBee无线传感器网络采集影响能耗变化的室内环境参数,并将信息送入具有智能与节能控制功能的家庭网关,运用模糊神经网络算法分析处理数据,根据环境参数变化判断系统节能状态。家庭网关在嵌入式平台上移植了微型的Web服务器,利用嵌入式CGI技术编写了静态节能管理主页和动态CGI接口程序,用户通过登录Web页面查询水电气三表的实时能耗数据以及家庭内部耗能设备的状态,对耗能设备及时进行远程节能控制管理,使智能家居真正的成为节能家居。
【关键词】:智能家居 无线检测 节能管理控制 模糊神经网络
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP273.5
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-9
  • 1 绪论9-14
  • 1.1 课题背景及研究意义9
  • 1.2 国内外现状与问题9-12
  • 1.2.1 智能家居发展9-11
  • 1.2.2 智能家居现存问题11-12
  • 1.3 本文研究内容12-14
  • 1.3.1 论文研究内容12-13
  • 1.3.2 文章组织结构13-14
  • 2 智能家居无线监控与节能管理系统14-31
  • 2.1 智能家居系统功能14-17
  • 2.1.1 智能家居基本功能14-16
  • 2.1.2 节能控制策略16-17
  • 2.2 系统总体设计17-18
  • 2.3 无线检测系统18-24
  • 2.3.1 无线通信技术18-21
  • 2.3.2 智能家居无线检测系统21-24
  • 2.4 节能控制系统24-27
  • 2.4.1 嵌入式智能家庭网关25-26
  • 2.4.2 节能控制系统工作原理26-27
  • 2.5 远程节能管理系统27-31
  • 2.5.1 Internet 网络27-28
  • 2.5.2 GPRS 网络28-29
  • 2.5.3 3G 网络29-31
  • 3 节能控制系统研究31-50
  • 3.1 控制算法分析31-36
  • 3.1.1 模糊控制系统31
  • 3.1.2 神经网络控制系统31-33
  • 3.1.3 模糊神经网络控制系统33-36
  • 3.2 智能家居节能控制系统36-38
  • 3.2.1 节能控制的设计思想37-38
  • 3.3 智能家居节能控制38-40
  • 3.3.1 节能控制器设计原理38-39
  • 3.3.2 基于模糊神经网络家居节能控制器的优点39-40
  • 3.4 基于模糊神经网络的家居节能控制器设计40-46
  • 3.4.1 模糊神经网络结构设计41-44
  • 3.4.2 算法学习44-46
  • 3.5 仿真分析46-50
  • 4 远程节能管理系统的实现50-66
  • 4.1 远程节能管理功能50-51
  • 4.2 硬件平台的搭建架构51-52
  • 4.3 远程节能管理软件系统52-55
  • 4.3.1 嵌入式系统配置52-53
  • 4.3.2 嵌入式 Web 服务器的建立53-55
  • 4.4 远程节能管理页面设计55-62
  • 4.4.1 CGI 技术55-56
  • 4.4.2 CGI 程序通信的实现56-58
  • 4.4.3 URL 编码和解码58
  • 4.4.4 服务器页面设计58-62
  • 4.5 CGI 交互程序设计62-66
  • 4.5.1 能耗查询的 CGI 程序64
  • 4.5.2 设备控制的 CGI 程序64-66
  • 5 结论66-67
  • 5.1 结论66
  • 5.2 展望66-67
  • 致谢67-68
  • 参考文献68-71
  • 作者在读硕士期间的研究成果71-72
  • 附录A 训练样本与期望样本72-75


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关键词: 智能家居

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