本文關(guān)鍵詞：基于ZIGBEE技術(shù)的嵌入式智能家居系統(tǒng)的研究　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 智能家居 ZigBee RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 ARM

【摘要】：隨著生活質(zhì)量的日益提高,人們追求智能化居住環(huán)境的期望更加強(qiáng)烈。為滿足人們對居住環(huán)境智能化的需求,智能家居系統(tǒng)越來越受到重視。但傳統(tǒng)智能家居系統(tǒng)多以有線的方式構(gòu)建智能家居網(wǎng)絡(luò),不僅成本高,而且擴(kuò)展性、美觀程度都存在不足;系統(tǒng)僅僅能夠?qū)崿F(xiàn)用戶的遠(yuǎn)程控制或預(yù)設(shè)參數(shù)的簡單邏輯控制,不具備學(xué)習(xí)能力。論文比較了不同的智能家居網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)方案,確定以ZigBee技術(shù)為基礎(chǔ)組建智能家居網(wǎng)絡(luò);針對傳統(tǒng)智能家居系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力不足的特點(diǎn),提出了一種基于ZigBee技術(shù)的采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其具有學(xué)習(xí)能力的智能家居系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案,通過運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輔助決策系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提高系統(tǒng)的智能性。根據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對溫度、光照強(qiáng)度的控制進(jìn)行建模、仿真,驗(yàn)證了在智能家居系統(tǒng)中引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的可行性,接著完成了對該算法在主控制器模塊上的移植。硬件上,采用三星公司的S3C2440作為智能網(wǎng)關(guān)的核心控制器,并添加電源模塊、SDRAM存儲(chǔ)器、以太網(wǎng)模塊、觸摸顯示屏等模塊及輔助電路,同時(shí)采用TI公司的CC2530作為ZigBee組網(wǎng)模塊,完成了包括智能網(wǎng)關(guān)的電路設(shè)計(jì)、電路調(diào)試以及相關(guān)底層傳感器與執(zhí)行器的設(shè)計(jì)與調(diào)試。軟件上,通過分析和研究Z-Stack協(xié)議棧的工作流程,實(shí)現(xiàn)了 ZigBee網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)、不同節(jié)點(diǎn)間的透傳以及不同功能節(jié)點(diǎn)的軟件編程,并通過構(gòu)建Linux操作系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境、設(shè)計(jì)智能網(wǎng)關(guān)應(yīng)用軟件以及移植嵌入式Boa服務(wù)器,完成了對智能網(wǎng)關(guān)的軟件開發(fā),其中智能網(wǎng)關(guān)的應(yīng)用軟件主要由設(shè)備監(jiān)控進(jìn)程與圖形化顯示進(jìn)程兩個(gè)部分組成。最后,對整個(gè)智能家居系統(tǒng)進(jìn)行了軟硬件調(diào)試,并對其功能進(jìn)行了測試,驗(yàn)證了學(xué)習(xí)型智能家居系統(tǒng)的性能。
[Abstract]:With the increasing improvement of the quality of life, people want to pursue intelligent living environment more strongly. In order to meet the people's demand for intelligent living environment. More and more attention has been paid to the smart home system. But the traditional smart home system constructs the smart home network in the way of cable, which is not only high cost, but also expandability and aesthetic degree is insufficient. The system can only realize the remote control of users or simple logic control of preset parameters, and does not have learning ability. Decide to set up smart home network based on ZigBee technology; In view of the lack of learning ability of the traditional smart home system, this paper presents an overall design scheme of the intelligent home system based on ZigBee technology, which uses neural network to make it have the learning ability. By using the neural network as the machine learning algorithm of the auxiliary decision-making system, the intelligence of the system is improved. According to the design scheme of the system, RBF neural network is used to model the control of temperature and illumination intensity. Simulation results demonstrate the feasibility of introducing RBF neural network algorithm into smart home system, and then complete the transplantation of the algorithm in the main controller module. Hardware. The S3C2440 of Samsung Company is used as the core controller of the intelligent gateway, and the power module is added, such as SDRAM memory, Ethernet module, touch display screen and auxiliary circuit. At the same time, the CC2530 of TI Company is used as the ZigBee networking module, and the circuit design including the intelligent gateway is completed. Circuit debugging and the design and debugging of related bottom sensors and actuators. Software, through analyzing and studying the working flow of Z-Stack protocol stack, the network of ZigBee network is realized. The transmission between different nodes and the software programming of different functional nodes, and through the construction of Linux operating system development environment, the design of intelligent gateway application software and transplantation of embedded Boa server. The software development of intelligent gateway is completed, in which the application software of intelligent gateway is mainly composed of two parts: device monitoring process and graphical display process. Finally, the software and hardware of the whole smart home system are debugged. The function of the system is tested and the performance of the learning smart home system is verified.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU855;TN92

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本文編號(hào)：1394288