面向智能家居的ZigBee-WiFi网关研制与应用
发布时间：2022-02-21 16:33
随着科技的进步,智能家居逐渐成为人们研究的热点。家庭网关作为智能家居系统的核心,主要负责智能家居系统网络的搭建与维护、数据的传输与处理、电器设备的集中管控等。本文从智能家居、短距离无线通信等技术的发展特点出发,针对当前家庭网关的缺陷以及家庭内部网络的特点,研发了一款ZigBee与WiFi短距离无线通信技术融合且通用性强的智能家居网关,本文主要内容如下:首先,对嵌入式Linux、ZigBee组网、WiFi组网技术进行介绍,在需求分析的基础上确定基于ARM-Linux开发平台将ZigBee与WiFi组网技术结合的网关总体方案。进一步,对智能家居网关硬件部分进行整体设计,确定ARM9主控制器S3C2440A与ZigBee协调器CC2530组合的网关硬件主体结构,对智能家居系统下的温湿度、气体、新风机、照明、窗帘等无线终端节点进行硬件设计。同时,对网关整体软件进行设计,包括创建交叉编译链、Linux系统内核剪裁与移植、建立SQLite3数据库、搭建Qt交叉开发环境等,基于ARM-Linux平台进行多进程程序框架、共享内存与SQLite3数据库组合存储的软件设计,以及对ZigBee协调器与WiF...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
1.2 智能家居的发展现状
1.3 短距离无线通信技术的发展现状
1.4 机器学习在智能家居领域的发展现状
1.5 论文研究内容和结构
第二章 网关总体方案设计
2.1 网关的需求分析
2.2 网关通信方式论证
2.3 网关整体框架设计
2.4 网关涉及的关键技术
2.4.1 Linux操作系统
2.4.2 ZigBee协议组网
2.4.3 WiFi协议组网
2.5 本章小结
第三章 基于融合模型的智能家居系统节能策略
3.1 机器学习相关算法
3.1.1 随机森林算法介绍
3.1.2 XGBoost算法介绍
3.2 建立家用电器融合模型
3.2.1 数据来源与预处理
3.2.2 模型创建与参数调优
3.2.3 模型的融合方法
3.3 基于融合模型的家用电器用户行为分析
3.3.1 数据来源与预处理
3.3.2 家用电器事件识别效果测试
3.4 基于融合模型的家用电器负荷状态预测
3.4.1 数据来源与预处理
3.4.2 家用电器负荷状态预测测试
3.5 智能家居系统节能策略设计
3.6 本章小结
第四章 网关整体硬件设计
4.1 网关硬件总体架构
4.2 智能家居网关控制器选型
4.2.1 主控制器S3C2440A
4.2.2 控制器CC2530F265
4.3 终端节点功能模块电路设计
4.3.1 环境采集终端节点电路设计
4.3.2 电动窗帘终端节点电路设计
4.3.3 灯光调节终端节点电路设计
4.3.4 新风机控制终端节点电路设计
4.4 本章小结
第五章 网关整体软件设计
5.1 系统软件总体架构
5.2 搭建嵌入式Linux开发平台
5.2.1 安装交叉编译器
5.2.2 Linux内核的剪裁与移植
5.2.3 SQLite3 数据库编译与移植
5.2.4 Linux下 Qt安装与交叉环境配置
5.3 智能家居网关软件设计
5.3.1 ARM-Linux控制器软件设计
5.3.2 ZigBee协调器软件功能设计
5.3.3 WiFi模块软件功能实现
5.4 应用层网络协议设计
5.4.1 请求节点信息
5.4.2 发送节点命令
5.5 智能家居系统管理软件设计
5.5.1 管理软件设计方案
5.5.2 ARM-Linux端管理软件设计
5.5.3 PC-Windows端管理软件设计
5.6 本章小结
第六章 网关整体功能测试
6.1 搭建整体测试平台
6.2 ARM-Linux端管理软件功能测试
6.2.1 用户登陆实现
6.2.2 数据采集实现
6.2.3 设备控制实现
6.3 PC-Windows端管理软件功能测试
6.3.1 数据上传实现
6.3.2 设备控制实现
6.3.3 历史数据查询
6.3.4 节能策略实现
6.4 ZigBee-WiFi网关网络性能测试
6.4.1 网络接口通信测试
6.4.2 ZigBee子网传输性能测试
6.4.3 WiFi子网稳定性测试
6.5 本章小结
总结和展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EIB总线的校园智能照明系统设计[J]. 李刚. 机电信息. 2018(15)
[2]人工智能时代智能家居行业发展研究[J]. 陈功正,王腾,陆畅,王蕴鑫,陈黎阳. 合作经济与科技. 2018(09)
[3]DeepHome:一种基于深度学习的智能家居管控模型[J]. 毛博,徐恪,金跃辉,王晓亮. 计算机学报. 2018(12)
[4]人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J]. 贺倩. 电信网技术. 2017(02)
[5]智能家居的发展现状与发展趋势[J]. 刘岩,赵旭敏,蒋佳伟. 日用电器. 2016(07)
[6]智能家居发展现状及未来浅析[J]. 朱敏玲,李宁. 电视技术. 2015(04)
[7]有线通信与无线通信的优劣对比[J]. 师小国. 科技传播. 2014(08)
[8]智能家居无线控制网络的设计与实现[J]. 李勇,赵刘阳,王平,付蔚. 自动化仪表. 2013(07)
[9]物联网时代智能家居的发展机遇与挑战[J]. 陈任,王星杰,陈钦,孟思明. 智能建筑. 2010(02)
[10]基于X-10的智能灯光控制系统设计[J]. 杨泽辉,孙运强,姚爱琴. 山西电子技术. 2008(03)
硕士论文
[1]Ad Hoc网络中基于AODV路由协议能量优化算法的研究[D]. 王军袖.内蒙古大学 2018
[2]基于蓝牙5.0的多协议Beacon系统设计[D]. 何超.电子科技大学 2018
[3]基于Zigbee+WiFi技术的智能家居网关系统的研究与设计[D]. 张保森.上海师范大学 2018
[4]基于机器学习的智能家居控制系统设计及关键技术研究[D]. 孙萌.杭州电子科技大学 2018
[5]大数据时代的智能家居产品设计研究[D]. 张睿.安徽工程大学 2017
[6]基于SVM的智能家居辅助决策系统研究[D]. 刘晨.华北电力大学 2017
[7]家庭物联网控制系统设计与研究[D]. 唐靖.苏州大学 2016
[8]物联网网关的设计与实现[D]. 张明熙.南京邮电大学 2016
[9]基于物联网的组合式传感器的研究及应用[D]. 丁纪祥.青岛科技大学 2016
[10]基于ZigBee和GPRS的智能BIPV监控系统的设计与研究[D]. 闻科伟.广西大学 2016
本文编号：3637641
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
1.2 智能家居的发展现状
1.3 短距离无线通信技术的发展现状
1.4 机器学习在智能家居领域的发展现状
1.5 论文研究内容和结构
第二章 网关总体方案设计
2.1 网关的需求分析
2.2 网关通信方式论证
2.3 网关整体框架设计
2.4 网关涉及的关键技术
2.4.1 Linux操作系统
2.4.2 ZigBee协议组网
2.4.3 WiFi协议组网
2.5 本章小结
第三章 基于融合模型的智能家居系统节能策略
3.1 机器学习相关算法
3.1.1 随机森林算法介绍
3.1.2 XGBoost算法介绍
3.2 建立家用电器融合模型
3.2.1 数据来源与预处理
3.2.2 模型创建与参数调优
3.2.3 模型的融合方法
3.3 基于融合模型的家用电器用户行为分析
3.3.1 数据来源与预处理
3.3.2 家用电器事件识别效果测试
3.4 基于融合模型的家用电器负荷状态预测
3.4.1 数据来源与预处理
3.4.2 家用电器负荷状态预测测试
3.5 智能家居系统节能策略设计
3.6 本章小结
第四章 网关整体硬件设计
4.1 网关硬件总体架构
4.2 智能家居网关控制器选型
4.2.1 主控制器S3C2440A
4.2.2 控制器CC2530F265
4.3 终端节点功能模块电路设计
4.3.1 环境采集终端节点电路设计
4.3.2 电动窗帘终端节点电路设计
4.3.3 灯光调节终端节点电路设计
4.3.4 新风机控制终端节点电路设计
4.4 本章小结
第五章 网关整体软件设计
5.1 系统软件总体架构
5.2 搭建嵌入式Linux开发平台
5.2.1 安装交叉编译器
5.2.2 Linux内核的剪裁与移植
5.2.3 SQLite3 数据库编译与移植
5.2.4 Linux下 Qt安装与交叉环境配置
5.3 智能家居网关软件设计
5.3.1 ARM-Linux控制器软件设计
5.3.2 ZigBee协调器软件功能设计
5.3.3 WiFi模块软件功能实现
5.4 应用层网络协议设计
5.4.1 请求节点信息
5.4.2 发送节点命令
5.5 智能家居系统管理软件设计
5.5.1 管理软件设计方案
5.5.2 ARM-Linux端管理软件设计
5.5.3 PC-Windows端管理软件设计
5.6 本章小结
第六章 网关整体功能测试
6.1 搭建整体测试平台
6.2 ARM-Linux端管理软件功能测试
6.2.1 用户登陆实现
6.2.2 数据采集实现
6.2.3 设备控制实现
6.3 PC-Windows端管理软件功能测试
6.3.1 数据上传实现
6.3.2 设备控制实现
6.3.3 历史数据查询
6.3.4 节能策略实现
6.4 ZigBee-WiFi网关网络性能测试
6.4.1 网络接口通信测试
6.4.2 ZigBee子网传输性能测试
6.4.3 WiFi子网稳定性测试
6.5 本章小结
总结和展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EIB总线的校园智能照明系统设计[J]. 李刚. 机电信息. 2018(15)
[2]人工智能时代智能家居行业发展研究[J]. 陈功正,王腾,陆畅,王蕴鑫,陈黎阳. 合作经济与科技. 2018(09)
[3]DeepHome:一种基于深度学习的智能家居管控模型[J]. 毛博,徐恪,金跃辉,王晓亮. 计算机学报. 2018(12)
[4]人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J]. 贺倩. 电信网技术. 2017(02)
[5]智能家居的发展现状与发展趋势[J]. 刘岩,赵旭敏,蒋佳伟. 日用电器. 2016(07)
[6]智能家居发展现状及未来浅析[J]. 朱敏玲,李宁. 电视技术. 2015(04)
[7]有线通信与无线通信的优劣对比[J]. 师小国. 科技传播. 2014(08)
[8]智能家居无线控制网络的设计与实现[J]. 李勇,赵刘阳,王平,付蔚. 自动化仪表. 2013(07)
[9]物联网时代智能家居的发展机遇与挑战[J]. 陈任,王星杰,陈钦,孟思明. 智能建筑. 2010(02)
[10]基于X-10的智能灯光控制系统设计[J]. 杨泽辉,孙运强,姚爱琴. 山西电子技术. 2008(03)
硕士论文
[1]Ad Hoc网络中基于AODV路由协议能量优化算法的研究[D]. 王军袖.内蒙古大学 2018
[2]基于蓝牙5.0的多协议Beacon系统设计[D]. 何超.电子科技大学 2018
[3]基于Zigbee+WiFi技术的智能家居网关系统的研究与设计[D]. 张保森.上海师范大学 2018
[4]基于机器学习的智能家居控制系统设计及关键技术研究[D]. 孙萌.杭州电子科技大学 2018
[5]大数据时代的智能家居产品设计研究[D]. 张睿.安徽工程大学 2017
[6]基于SVM的智能家居辅助决策系统研究[D]. 刘晨.华北电力大学 2017
[7]家庭物联网控制系统设计与研究[D]. 唐靖.苏州大学 2016
[8]物联网网关的设计与实现[D]. 张明熙.南京邮电大学 2016
[9]基于物联网的组合式传感器的研究及应用[D]. 丁纪祥.青岛科技大学 2016
[10]基于ZigBee和GPRS的智能BIPV监控系统的设计与研究[D]. 闻科伟.广西大学 2016
本文编号：3637641
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