可组网的便携式室内环境监测系统的设计与实现

发布时间：2017-04-14 15:14

  本文关键词：可组网的便携式室内环境监测系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：经济的发展带来了住房和办公条件的改善,人们在室内度过时间变长的同时也承受着环境问题给健康带来的困扰。面对当前室内环境污染的严峻形势,将物联网技术、人工智能技术引入室内环境监控领域,对室内污染物进行实时监测的同时与新风系统等设备对接,并根据监测的环境数据实现对外围设备进行自动控制的目的是一个值得研究的课题。本文针对以上背景,基于一个旧版的环境监测系统,实现了一套既可组网又可便携的室内环境监测系统。在系统架构方面,本文研究和分析了SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,监视监控与数据采集系统)系统的架构和工作流程,结合课题的功能需求,在旧版硬件的基础上加入了无线WiFi模块,提出了一套既可组网又可便携的监测系统架构。采集器之间既可组网并与服务器相连,实现局域网内较大范围的环境监测与控制；亦可独立工作,自成一体,配合手机App软件,实现对单个点的环境监控。在系统的自动控制方面,本文对人体舒适度理论进行了研究和分析,将人工智能中的BP神经网络算法引入到PMV(Predicted Mean Vote,预测平均感觉指标)模型中,最终实现了人体热舒适度的在线预测。同时,结合模拟量和开关量的报警情况以及输出控制的配置信息,达到对外围设备如新风系统、声光报警器等进行智能控制的目的。在系统的功能模块方面,本文对采集器端程序和服务器端程序进行了重构和功能扩展,对手机App应用进行了总体的设计与实现。对采集端和服务端进行重构和功能扩展,其共同目的是为了实现对外围设备的输出控制以及监测要素的动态配置。区别于服务端的是,采集器端还进行了硬件上的扩展并添加了历史数据缓存的功能,以适应便携模式下监测的功能需求。手机App开发的目的是为了便携模式下与采集器进行点对点连接,从而实现数据的查看、参数的配置以及对外围设备进行控制。最后,经过测试和功能验证,结果表明本系统架构合理、功能全面,结合PMV模型和神经网络算法在线预测舒适度,并根据报警信息实现了“监测一控制”的闭环,且可对要素动态配置,两种组网模式可较好地适应市场的需求,具有较高的科研和市场价值。
【关键词】：环境监测 便携 PMV 神经网络 可配置
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 缩略语对照表10-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 监测系统发展及现状12
• 1.2.2 人体舒适度理论研究现状12-14
• 1.3 论文研究内容14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 关键技术介绍16-25
• 2.1 SCADA系统及其架构16-17
• 2.2 PMV模型及舒适度预测方法研究17-20
• 2.2.1 热舒适度模型17-19
• 2.2.2 热舒适度预测方法研究19-20
• 2.3 BP神经网络介绍20-23
• 2.4 MatLab介绍23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 系统需求分析与总体设计25-38
• 3.1 系统总体目标与需求25
• 3.2 服务器端程序需求分析25-29
• 3.2.1 新风控制26-27
• 3.2.2 电源控制27
• 3.2.3 声光报警控制27
• 3.2.4 传感器配置27-28
• 3.2.5 短信报警28-29
• 3.3 手机App需求分析29-31
• 3.3.1 IP绑定29
• 3.3.2 实时数据查看29-30
• 3.3.3 实时曲线查看30
• 3.3.4 历史曲线查看30
• 3.3.5 参数配置30-31
• 3.3.6 输出控制31
• 3.4 采集器端软件需求分析31-33
• 3.4.1 缓存历史数据32-33
• 3.4.2 输出控制33
• 3.4.3 传感器配置33
• 3.5 采集器端硬件需求分析33-34
• 3.6 系统总体架构设计34-36
• 3.7 系统功能模块划分36-37
• 3.8 本章小结37-38
• 第四章 基于BP神经网络的人体热舒适度模型38-48
• 4.1 舒适度样本数据计算38-41
• 4.1.1 样本数据计算方法研究38-39
• 4.1.2 样本数据计算Matlab实现39-41
• 4.2 BP神经网络拓扑结构训练Matlab实现41-43
• 4.3 舒适度在线预测实现43-45
• 4.3.1 归一化处理43-44
• 4.3.2 BP网络实现44-45
• 4.4 测试与比较45-47
• 4.4.1 PMV预测正确性测试45-47
• 4.4.2 输出控制合理性测试47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 系统详细设计与实现48-66
• 5.1 采集器端设计与实现48-52
• 5.1.1 WiFi模块硬件设计48-51
• 5.1.2 ATmega128软件设计与实现51-52
• 5.2 服务端程序设计与实现52-56
• 5.2.1 新增数据表设计52-53
• 5.2.2 主要功能模块实现53-56
• 5.3 手机端App设计与实现56-65
• 5.3.1 App总体架构设计57-58
• 5.3.2 App详细设计58-60
• 5.3.3 App关键功能实现60-65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 系统测试66-71
• 6.1 测试目的66
• 6.2 测试设计与执行66-70
• 6.2.1 测试环境66
• 6.2.2 采集器端测试设计与执行66-68
• 6.2.3 服务器端测试设计与执行68-69
• 6.2.4 手机App测试设计与执行69-70
• 6.3 测试结果70
• 6.4 本章小结70-71
• 第七章 总结与展望71-73
• 7.1 工作总结71
• 7.2 展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-75

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本文编号：306270