基于MTK ARM和ZigBee技术的智能家居控制系统设计与实现
发布时间：2021-02-05 23:59
随着物联网等技术的发展及人们生活水平的提高,传统家居逐渐向智能家居方向演变。由于智能手机的普及,当前的智能家居系统普遍以“手机APP远程控制家电设备”的模式。但这种模式过分依赖于手机,且存在智能化不足等缺点。本文围绕如何提高智能家居系统智能化程度的问题展开研究,在比较了传统智能家居系统优劣的基础上,设计了一种基于MTK ARM和ZigBee技术的采用神经网络使其具有学习特性的智能家居控制系统。通过运用神经网络控制家电设备,提高了智能家居控制系统的智能性；并针对传统智能家居控制系统中WiFi网络不稳定问题,通过增加主控模块中GPRS网络通信功能,提高了系统的稳定性。根据设计的系统方案,完成了相应的系统硬件模块设计,包括以MT6260D为核心芯片的主控模块电路设计、PCB制板、电路板调试以及ZigBee模块和相应的底层传感器的设计与调试。通过对具有学习特性算法进行分析研究,采用RBF神经网络算法对空调、智能灯泡和智能插座三种家电设备的控制进行了建模、仿真,并将RBF神经网络算法移植到了主控模块中。在软件上,完成了包括以MTK为开发平台的主控模块软件设计、以VS2008为开发平台的服务器软件...
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 智能家居研究现状
1.2.1 国外智能家居的研究与现状
1.2.2 国内智能家居的研究与现状
1.3 智能家居未来发展趋势
1.4 研究内容及论文结构
2 一种具有学习特性的智能家居系统方案及硬件设计
2.1 系统方案设计
2.1.1 传统智能家居系统方案
2.1.2 改进的具有学习特性的智能家居方案
2.1.3 具有学习特性的智能家居控制系统在自动控制方面的优势
2.1.4 方案预期目标
2.2 系统硬件组成及工作原理
2.3 智能家居系统主控模块设计
2.3.1 主控模块核心芯片选型
2.3.2 主控模块总体结构
2.3.3 控制芯片MT6260D
2.3.4 电源模块设计
2.3.5 显示模块设计
2.4 连接主控模块与PC服务器的通信模块
2.5 ZigBee模块
2.5.1 ZigBee节点模块设计
2.5.2 智能灯泡和智能插座中的ZigBee控制部分
2.6 底层设备及传感器模块
2.6.1 基于CC2530的智能灯泡模块
2.6.2 基于CC2530的智能插座模块
2.6.3 温湿度传感器模块
2.6.4 光照传感器模块
2.6.5 红外矩阵模块
2.6.6 红外学习模块
2.6.7 CC2530与底层传感器连接图
2.7 本章小结
3 控制系统学习特性算法设计与实现
3.1 建模算法系统总体结构
3.2 神经网络对空调控制的建模与仿真
3.2.1 神经网络算法选择原则及算法介绍
3.2.2 神经网络对空调控制建模的总体框架
3.2.3 神经网络输入输出数据预处理
3.2.4 神经网络决策设计
3.2.5 BP和RBF神经网络设计及仿真
3.2.6 两种神经网络算法对比
3.3 神经网络对空调、智能灯泡、智能插座整体建模和仿真
3.3.1 输入输出数据分析及预处理
3.3.2 整体建模仿真
3.4 神经网络算法在主控模块中的移植
3.4.1 RBF神经网络算法在主控模块中移植的总体结构
3.4.2 RBF神经网络算法移植的C编写具体实现
3.5 本章小结
4 具有学习特性的智能家居系统软件设计
4.1 具有学习特性的智能家居系统软件设计总体框架
4.2 主控模块软件设计
4.2.1 主控模块软件总体架构
4.2.2 MTK软件平台介绍
4.2.3 底层驱动设计
4.2.4 GPRS和WiFi网络选择设计
4.2.5 与ZigBee协调器通信设计
4.3 ZigBee软件设计
4.3.1 ZigBee协议栈及软件分析
4.3.2 ZigBee模块软件总体结构
4.3.3 CC2530作为通信节点软件
4.3.4 CC2530作为底层设备MCU时软件部分
4.4 PC服务器软件
4.5 基于Android的手机终端软件设计
4.5.1 Android开发简介
4.5.2 Socket通信
4.5.3 Android界面开发
4.6 本章小结
5 系统联试
5.1 WiFi和GPRS通信网络测试
5.2 手机APP手动控制家电设备测试
5.3 神经网络对家电设备智能控制测试
5.4 调试过程中遇到主要问题及解决
5.4.1 硬件调试问题
5.4.2 软件调试问题
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录A
附录B
本文编号：3019797
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 智能家居研究现状
1.2.1 国外智能家居的研究与现状
1.2.2 国内智能家居的研究与现状
1.3 智能家居未来发展趋势
1.4 研究内容及论文结构
2 一种具有学习特性的智能家居系统方案及硬件设计
2.1 系统方案设计
2.1.1 传统智能家居系统方案
2.1.2 改进的具有学习特性的智能家居方案
2.1.3 具有学习特性的智能家居控制系统在自动控制方面的优势
2.1.4 方案预期目标
2.2 系统硬件组成及工作原理
2.3 智能家居系统主控模块设计
2.3.1 主控模块核心芯片选型
2.3.2 主控模块总体结构
2.3.3 控制芯片MT6260D
2.3.4 电源模块设计
2.3.5 显示模块设计
2.4 连接主控模块与PC服务器的通信模块
2.5 ZigBee模块
2.5.1 ZigBee节点模块设计
2.5.2 智能灯泡和智能插座中的ZigBee控制部分
2.6 底层设备及传感器模块
2.6.1 基于CC2530的智能灯泡模块
2.6.2 基于CC2530的智能插座模块
2.6.3 温湿度传感器模块
2.6.4 光照传感器模块
2.6.5 红外矩阵模块
2.6.6 红外学习模块
2.6.7 CC2530与底层传感器连接图
2.7 本章小结
3 控制系统学习特性算法设计与实现
3.1 建模算法系统总体结构
3.2 神经网络对空调控制的建模与仿真
3.2.1 神经网络算法选择原则及算法介绍
3.2.2 神经网络对空调控制建模的总体框架
3.2.3 神经网络输入输出数据预处理
3.2.4 神经网络决策设计
3.2.5 BP和RBF神经网络设计及仿真
3.2.6 两种神经网络算法对比
3.3 神经网络对空调、智能灯泡、智能插座整体建模和仿真
3.3.1 输入输出数据分析及预处理
3.3.2 整体建模仿真
3.4 神经网络算法在主控模块中的移植
3.4.1 RBF神经网络算法在主控模块中移植的总体结构
3.4.2 RBF神经网络算法移植的C编写具体实现
3.5 本章小结
4 具有学习特性的智能家居系统软件设计
4.1 具有学习特性的智能家居系统软件设计总体框架
4.2 主控模块软件设计
4.2.1 主控模块软件总体架构
4.2.2 MTK软件平台介绍
4.2.3 底层驱动设计
4.2.4 GPRS和WiFi网络选择设计
4.2.5 与ZigBee协调器通信设计
4.3 ZigBee软件设计
4.3.1 ZigBee协议栈及软件分析
4.3.2 ZigBee模块软件总体结构
4.3.3 CC2530作为通信节点软件
4.3.4 CC2530作为底层设备MCU时软件部分
4.4 PC服务器软件
4.5 基于Android的手机终端软件设计
4.5.1 Android开发简介
4.5.2 Socket通信
4.5.3 Android界面开发
4.6 本章小结
5 系统联试
5.1 WiFi和GPRS通信网络测试
5.2 手机APP手动控制家电设备测试
5.3 神经网络对家电设备智能控制测试
5.4 调试过程中遇到主要问题及解决
5.4.1 硬件调试问题
5.4.2 软件调试问题
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录A
附录B
本文编号：3019797
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