隨著科技的進步,智能家居逐漸成為人們研究的熱點。家庭網(wǎng)關作為智能家居系統(tǒng)的核心,主要負責智能家居系統(tǒng)網(wǎng)絡的搭建與維護、數(shù)據(jù)的傳輸與處理、電器設備的集中管控等。本文從智能家居、短距離無線通信等技術的發(fā)展特點出發(fā),針對當前家庭網(wǎng)關的缺陷以及家庭內部網(wǎng)絡的特點,研發(fā)了一款ZigBee與WiFi短距離無線通信技術融合且通用性強的智能家居網(wǎng)關,本文主要內容如下:首先,對嵌入式Linux、ZigBee組網(wǎng)、WiFi組網(wǎng)技術進行介紹,在需求分析的基礎上確定基于ARM-Linux開發(fā)平臺將ZigBee與WiFi組網(wǎng)技術結合的網(wǎng)關總體方案。進一步,對智能家居網(wǎng)關硬件部分進行整體設計,確定ARM9主控制器S3C2440A與ZigBee協(xié)調器CC2530組合的網(wǎng)關硬件主體結構,對智能家居系統(tǒng)下的溫濕度、氣體、新風機、照明、窗簾等無線終端節(jié)點進行硬件設計。同時,對網(wǎng)關整體軟件進行設計,包括創(chuàng)建交叉編譯鏈、Linux系統(tǒng)內核剪裁與移植、建立SQLite3數(shù)據(jù)庫、搭建Qt交叉開發(fā)環(huán)境等,基于ARM-Linux平臺進行多進程程序框架、共享內存與SQLite3數(shù)據(jù)庫組合存儲的軟件設計,以及對ZigBee協(xié)調器與WiF... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景與意義
    1.2 智能家居的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 短距離無線通信技術的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 機器學習在智能家居領域的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.5 論文研究內容和結構
第二章 網(wǎng)關總體方案設計
    2.1 網(wǎng)關的需求分析
    2.2 網(wǎng)關通信方式論證
    2.3 網(wǎng)關整體框架設計
    2.4 網(wǎng)關涉及的關鍵技術
        2.4.1 Linux操作系統(tǒng)
        2.4.2 ZigBee協(xié)議組網(wǎng)
        2.4.3 WiFi協(xié)議組網(wǎng)
    2.5 本章小結
第三章 基于融合模型的智能家居系統(tǒng)節(jié)能策略
    3.1 機器學習相關算法
        3.1.1 隨機森林算法介紹
        3.1.2 XGBoost算法介紹
    3.2 建立家用電器融合模型
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理
        3.2.2 模型創(chuàng)建與參數(shù)調優(yōu)
        3.2.3 模型的融合方法
    3.3 基于融合模型的家用電器用戶行為分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)來源與預處理
        3.3.2 家用電器事件識別效果測試
    3.4 基于融合模型的家用電器負荷狀態(tài)預測
        3.4.1 數(shù)據(jù)來源與預處理
        3.4.2 家用電器負荷狀態(tài)預測測試
    3.5 智能家居系統(tǒng)節(jié)能策略設計
    3.6 本章小結
第四章 網(wǎng)關整體硬件設計
    4.1 網(wǎng)關硬件總體架構
    4.2 智能家居網(wǎng)關控制器選型
        4.2.1 主控制器S3C2440A
        4.2.2 控制器CC2530F265
    4.3 終端節(jié)點功能模塊電路設計
        4.3.1 環(huán)境采集終端節(jié)點電路設計
        4.3.2 電動窗簾終端節(jié)點電路設計
        4.3.3 燈光調節(jié)終端節(jié)點電路設計
        4.3.4 新風機控制終端節(jié)點電路設計
    4.4 本章小結
第五章 網(wǎng)關整體軟件設計
    5.1 系統(tǒng)軟件總體架構
    5.2 搭建嵌入式Linux開發(fā)平臺
        5.2.1 安裝交叉編譯器
        5.2.2 Linux內核的剪裁與移植
        5.2.3 SQLite3 數(shù)據(jù)庫編譯與移植
        5.2.4 Linux下 Qt安裝與交叉環(huán)境配置
    5.3 智能家居網(wǎng)關軟件設計
        5.3.1 ARM-Linux控制器軟件設計
        5.3.2 ZigBee協(xié)調器軟件功能設計
        5.3.3 WiFi模塊軟件功能實現(xiàn)
    5.4 應用層網(wǎng)絡協(xié)議設計
        5.4.1 請求節(jié)點信息
        5.4.2 發(fā)送節(jié)點命令
    5.5 智能家居系統(tǒng)管理軟件設計
        5.5.1 管理軟件設計方案
        5.5.2 ARM-Linux端管理軟件設計
        5.5.3 PC-Windows端管理軟件設計
    5.6 本章小結
第六章 網(wǎng)關整體功能測試
    6.1 搭建整體測試平臺
    6.2 ARM-Linux端管理軟件功能測試
        6.2.1 用戶登陸實現(xiàn)
        6.2.2 數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)
        6.2.3 設備控制實現(xiàn)
    6.3 PC-Windows端管理軟件功能測試
        6.3.1 數(shù)據(jù)上傳實現(xiàn)
        6.3.2 設備控制實現(xiàn)
        6.3.3 歷史數(shù)據(jù)查詢
        6.3.4 節(jié)能策略實現(xiàn)
    6.4 ZigBee-WiFi網(wǎng)關網(wǎng)絡性能測試
        6.4.1 網(wǎng)絡接口通信測試
        6.4.2 ZigBee子網(wǎng)傳輸性能測試
        6.4.3 WiFi子網(wǎng)穩(wěn)定性測試
    6.5 本章小結
總結和展望
參考文獻
攻讀學位期間的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]人工智能時代智能家居行業(yè)發(fā)展研究[J]. 陳功正,王騰,陸暢,王蘊鑫,陳黎陽.  合作經(jīng)濟與科技. 2018(09)
[3]DeepHome:一種基于深度學習的智能家居管控模型[J]. 毛博,徐恪,金躍輝,王曉亮.  計算機學報. 2018(12)
[4]人工智能技術在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應用[J]. 賀倩.  電信網(wǎng)技術. 2017(02)
[5]智能家居的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 劉巖,趙旭敏,蔣佳偉.  日用電器. 2016(07)
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碩士論文
[1]Ad Hoc網(wǎng)絡中基于AODV路由協(xié)議能量優(yōu)化算法的研究[D]. 王軍袖.內蒙古大學 2018
[2]基于藍牙5.0的多協(xié)議Beacon系統(tǒng)設計[D]. 何超.電子科技大學 2018
[3]基于Zigbee+WiFi技術的智能家居網(wǎng)關系統(tǒng)的研究與設計[D]. 張保森.上海師范大學 2018
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[5]大數(shù)據(jù)時代的智能家居產(chǎn)品設計研究[D]. 張睿.安徽工程大學 2017
[6]基于SVM的智能家居輔助決策系統(tǒng)研究[D]. 劉晨.華北電力大學 2017
[7]家庭物聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)設計與研究[D]. 唐靖.蘇州大學 2016
[8]物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的設計與實現(xiàn)[D]. 張明熙.南京郵電大學 2016
[9]基于物聯(lián)網(wǎng)的組合式傳感器的研究及應用[D]. 丁紀祥.青島科技大學 2016
[10]基于ZigBee和GPRS的智能BIPV監(jiān)控系統(tǒng)的設計與研究[D]. 聞科偉.廣西大學 2016



本文編號：3637641