基于ARM的智能家用空气质量检测系统的研究

发布时间：2017-08-01 22:24

  本文关键词：基于ARM的智能家用空气质量检测系统的研究

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【摘要】：我国目前的经济处于快速发展时期,高污染能源的巨大消耗对环境造成的污染越来越严重。因为很多大城市空气中PM2.5含量很高,还有房屋装修,杀虫剂,甲苯,甲醛,CO2,天然气,液化石油气等伴随的有害气体,对人们身体健康造成的影响不可忽视。随着生活水平的提高,人们对室内环境的空气质量提出了更高的要求。为了能够实时检测室内环境中的空气质量,提高家庭居住环境,需要对室内空气中的PM2.5和其它有害气体进行有效的监测,以便采取有效的预防和改善措施。针对目前市场上室内空气监测的产品价格很贵,功能不完善以及专用性弱的情况,本文以智能家居空气质量检测为切入点,研究和设计一种智能空气质量检测系统。 本文研究和设计的空气质量检测系统以STM32F107微处理器作为嵌入式的硬件开发平台,操作系统采用的是μ C/OS-Ⅲ嵌入式实时操作系统,开发了基于此系统的应用程序,成功实现了对温度、湿度、PM2.5、甲烷、氨气等实时监测。当超过限值时及时报警并且可以与手机通信,把家里的情况及时通知主人。本文在结构上,首先介绍了室内空气质量指标及检测系统的需求分析,给出了空气质量检测系统的硬件总体方案；然后详细地介绍了本文用到的ZigBee技术,传感器的工作原理,以及传感器的性能指标,并且进行了传感器驱动电路、电源电压转换电路、LCD屏供电电路、无线传输接口设计、软开关机电路设计等；最后给出了系统的软件设计和测试结果。 通过对室内空气质量的检测和分析,系统的各项指标都达到了预期的设计要求。实际测试表明：系统检测精度达到了实际应用的要求,有较高的性价比和较好的应用前景。
【关键词】：空气质量检测 嵌入式系统 μ C/OS-Ⅲ STM32F107
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X84
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-19
• 1.1 课题背景及意义14
• 1.2 国内外研究现状14-15
• 1.3 发展方向15-17
• 1.3.1 行业背景分析15-16
• 1.3.2 市场分析16-17
• 1.4 主要研究内容17-19
• 2 室内空气质量检测系统功能需求和总体方案设计19-21
• 2.1 系统功能需求19-20
• 2.2 系统总体方案20-21
• 3 传感器21-26
• 3.1 DSM501灰尘传感器21-22
• 3.1.1 DSM501灰尘传感器工作原理21-22
• 3.1.2 DSM501灰尘传感器特性22
• 3.2 DHT11数字温湿度传感器22-23
• 3.2.1 DHT11数字温湿度传感器模块简介22-23
• 3.2.2 DHT11数字温湿度传感器技术指标23
• 3.3 MQ气体传感器23-26
• 3.3.1 MQ传感器工作原理23-24
• 3.3.2 MQ传感器24-26
• 4 家用空气质量检测系统硬件设计26-40
• 4.1 系统硬件设计26-31
• 4.1.1 系统硬件整体结构设计26-27
• 4.1.2 嵌入式处理器的发展及其分类27
• 4.1.3 嵌入式操作系统27-28
• 4.1.4 嵌入式系统设计方法28-29
• 4.1.5 嵌入式操作系统的选择29
• 4.1.6 处理器的选型29-30
• 4.1.7 CC2530片介绍30-31
• 4.2 ZigBee技术31-34
• 4.2.1 ZigBee技术的特点31-32
• 4.2.2 Zigbee协议栈简介32-33
• 4.2.3 Zigbee协议栈各层功能33
• 4.2.4 ZigBee网络拓扑结构33-34
• 4.3 传感器接口电路设计34-38
• 4.3.1 MQ-138传感器接口电路34-35
• 4.3.2 锂电池充电放电电路35-36
• 4.3.3 电源电压转换电路36-37
• 4.3.4 LCD屏供电电路37-38
• 4.4 无线传输接口设计38
• 4.5 软开关机电路设计38-39
• 4.6 系统其它外围电路的设计39-40
• 5 家用空气质量检测系统软件设计40-55
• 5.1 μC/OS-Ⅲ操作系统的移植40-43
• 5.1.1 μC/OS-Ⅲ操作系统移植的方案40
• 5.1.2 与内核相关的资源40-42
• 5.1.3 与CPU相关的资源42-43
• 5.1.4 编写BSP相关资源43
• 5.2 软件设计43-55
• 5.2.1 传感器驱动43-49
• 5.2.2 网络传输49
• 协议栈需要移植两部分49-55
• 6 室内空气质量检测系统实验结果及分析55-61
• 6.1 甲醛检测结果分析55-56
• 6.2 CO_2检测结果分析56-57
• 6.3 温度湿度检测结果分析57-58
• 6.4 粉尘检测结果分析58-60
• 6.5 本章小结60-61
• 7 结论与展望61-63
• 7.1 论文总结61
• 7.2 工作展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 作者简介及读研期间主要科研成果68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：606493